Vi beskriver hur man lär sig en kompakt och effektiv modell av ytdeformation av mänskliga händer. Modellen är byggd från en uppsättning bullriga djup bilder av en mängd olika ämnen peiforming dif ferent poserar med sina händer. Vi representerar den observerade suiface med hjälp av Loop uppdelning av en kontroll mesh som deformeras av vår lärda parametrisk form och pose modell. Modellen svarar samtidigt för variation i ämnesspecifik form och ämnesagnostisk pose. Särskilt är handformen parameteriserad som en linjär kombination av en genomsnittlig maska i en neutral pose med ett litet antal offsetvektorer. Denna maska är sedan artikulerad med hjälp av standard linjär blandning flåing (LBS) för att generera control mesh av en uppdelning suiface. Vi definierar en energi som uppmuntrar varje djup pixel att förklaras av vår modell, och användningen av en smidig uppdelning suiface gör att vi kan op timize för alla parametrar gemensamt från en grov initiering. Effekten av vår metod demonstreras med hjälp av både syntetiska och verkliga data, där det visas att handform variation kan representeras med endast ett litet antal baskomponenter. Vi jämför med andra tillvägagångssätt, inklusive peA, och uppvisar en betydande förbättring av vår modells representativitet, samtidigt som effektiviteten i en linjär formbas bibehålls.
REF går längre för att lära sig en modell av formvariation från skanningar av 50 personer fångade med en djupsensor.
Learning an efficient model of hand shape variation from depth images
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}