Lågkostnads konsumentdjupkameror och djupinlärning har möjliggjort rimlig 3D hand pose uppskattning från enstaka djup bilder. I detta dokument presenterar vi ett tillvägagångssätt som uppskattar 3D hand poserar från regelbundna RGB-bilder. Denna uppgift har betydligt fler tvetydigheter på grund av den saknade djupinformationen. I detta syfte föreslår vi ett djupt nätverk som lär sig ett nätverk-implicit 3D articulation tidigare. Tillsammans med upptäckta nyckelpunkter i bilderna ger detta nätverk goda uppskattningar av 3D-posen. Vi introducerar en stor skala 3D hand pose dataset baserat på syntetiska hand modeller för att utbilda inblandade nätverk. Experiment på en mängd olika testuppsättningar, inklusive en om teckenspråksigenkänning, visar genomförbarheten av 3D hand pose uppskattning på enfärgade bilder.
Zimmermann m.fl. REF är de första att använda djupa neurala nätverk för 3D hand pose uppskattning från RGB bilder.
Learning to Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}