Abstrakt. Handdetektering har många viktiga applikationer i HCI, men det är ett utmanande problem eftersom utseendet på händer kan variera kraftigt i bilder. I detta dokument föreslår vi en ny metod för effektiv handdetektering på pixelnivå. Till skillnad från tidigare metod som tilldelar en binär etikett till varje pixel oberoende, vår metod uppskattar en sannolikhetsform mask för en pixel med hjälp av strukturerade skogar. Detta tillvägagångssätt kan bättre utnyttja hand form information i träningsdata, och genomdriva form begränsningar i uppskattningen. Aggregering av flera förutsägelser genereras från angränsande pixlar ytterligare förbättrar robustheten i vår metod. Vi utvärderar vår metod på både egocentriska videor och okoncentrerade stillbilder. Experimentella resultat visar att vår metod kan upptäcka händer effektivt och överträffa andra toppmoderna metoder.
Zhu m.fl. I REF föreslås en metod som använder information om lokal handform i utbildningsuppgifterna och som gör det möjligt att införa begränsningar i skattningen.
Pixel-Level Hand Detection with Shape-Aware Structured Forests
{'venue': 'ACCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}