Vi föreslår en ny 3D neural nätverk arkitektur för 3D hand pose uppskattning från en enda djup bild. Olika från tidigare verk som mestadels kör på 2D djup bilddomän och kräver mellanliggande eller post process för att föra in övervakning från 3D utrymme, konverterar vi djupkartan till en 3D volymetrisk representation, och mata den till en 3D konvolutional neurala nätverk (CNN) för att direkt producera pose i 3D kräver ingen ytterligare process. Vårt system kräver inte marksanningens referenspunkt för initiering, och vår nätverksarkitektur integrerar naturligt både lokala funktioner och globala sammanhang i 3D-rymden. För att öka täckningen av handen utgör utrymme för träningsdata, ger vi syntetisk djup bild genom att överföra hand pose från befintliga verkliga bilddataset. Vi utvärderar vår algoritm på två offentliga riktmärken och uppnår den toppmoderna prestandan. Den syntetiska hand pose dataset kommer att finnas tillgängliga.
Deng m.fl. REF konvertera djupkartan till en 3D volymetrisk representation först, och sedan mata den till en 3D CNN för att producera pose i 3D, kräver ingen ytterligare bearbetning.
Hand3D: Hand Pose Estimation using 3D Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}