Abstrakt. Att uppskatta 3D-ställningen av en hand är en väsentlig del av samspelet mellan människa och dator. Uppskattning 3D pose med hjälp av djup eller multiview sensorer har blivit lättare med den senaste tidens framsteg i datorseende, men regression pose från en enda RGB-bild är mycket mindre enkel. Den största svårigheten beror på att 3D-pose kräver någon form av djupuppskattningar, som är tvetydiga med endast en RGB-bild. I detta dokument föreslår vi en ny metod för 3D hand utgör uppskattning från en monokulär bild genom en ny 2.5D pose representation. Våra nya representationsuppskattningar utgör upp till en skalfaktor, som dessutom kan uppskattas om en före handens storlek anges. Vi lär oss underförstått djupkartor och värmekartor med en ny CNN-arkitektur. Vårt system uppnår den state-of-the-art uppskattningen av 2D och 3D hand posera på flera utmanande dataset i närvaro av allvarliga ocklusioner.
Iqbal m.fl. REF uppskattar 3D hand pose från enstaka RGB-bilder, från både första och tredje person vyer, regression 2.5D heatmaps via CNNs.
Hand Pose Estimation via Latent 2.5D Heatmap Regression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}