Ledd hand pose uppskattning spelar en viktig roll i människa-datorinteraktion. Trots de senaste framstegen är de befintliga metodernas noggrannhet fortfarande inte tillfredsställande, delvis på grund av svårigheten med inbäddade högdimensionella och icke-linjära regressionsproblem. Olika från de befintliga discriminativa metoder som regresserar för handen poserar med en enda djup bild, föreslår vi att först projicera frågedjupet bilden på tre ortogonala plan och använda dessa multi-view projektioner för regression för 2D värmekartor som uppskattar de gemensamma positionerna på varje plan. Dessa multi-view värmekartor sammanblandas sedan för att producera slutliga 3D hand pose uppskattning med inlärda pose tidigare. Experiment visar att den föreslagna metoden till stor del överträffar den senaste tekniken på en utmanande datauppsättning. Dessutom visar ett korsdataset-experiment också den föreslagna metodens goda generaliseringsförmåga.
L. Ge et al. Ordförande REF projekt 3D handpunkter på tre ortogonala plan för att generera värmekartor för tre vyer.
Robust 3D Hand Pose Estimation in Single Depth Images: From Single-View CNN to Multi-View CNNs
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}