Medan många nyligen gjorda hand posera skattningsmetoder kritiskt förlitar sig på en utbildning uppsättning märkta ramar, skapandet av en sådan datauppsättning är en utmanande uppgift som har förbisetts hittills. Som ett resultat, befintliga dataset är begränsade till några sekvenser och individer, med begränsad noggrannhet, och detta hindrar dessa metoder från att leverera sin fulla potential. Vi föreslår en semiautomatiserad metod för att effektivt och korrekt märka varje ram i en handdjupsvideo med motsvarande 3D-platser i lederna: Användaren uppmanas att endast ge en uppskattning av 2D-reprojektioner av de synliga lederna i vissa referensramar, som automatiskt väljs för att minimera märkningsarbetet genom att effektivt optimera en submodulär förlustfunktion. Vi utnyttjar sedan rumsliga, temporal och utseende begränsningar för att hämta hela 3D poser av handen över den fullständiga sekvensen. Vi visar att dessa data kan användas för att träna en senaste toppmodern hand pos estimering metod, vilket leder till ökad noggrannhet.
Markus Oberweger m.fl. REF föreslog en semiautomated metod för att effektivt och korrekt märka varje ram av en hand djup video med motsvarande 3D articulation platser, det kan sporra skapandet av exakt 3D hand utgör anteckningar.
Efficiently Creating 3D Training Data for Fine Hand Pose Estimation
{'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']}