Handsegmentering för handobjektinteraktion är ett nödvändigt förbearbetningssteg i många tillämpningar såsom augmented reality, medicinsk applikation och människa-robotinteraktion. Men typiska metoder är baserade på färginformation som inte är robust mot objekt med hudfärg, hudpigment skillnad, och ljus tillstånd variationer. Därför föreslår vi handsegmenteringsmetod för handobjektinteraktion med endast en djupkarta. Det är utmanande på grund av den lilla djupskillnaden mellan en hand och objekt under en interaktion. För att övervinna denna utmaning föreslår vi metoden med tvåstegs slumpmässig beslutsskog (RDF) som består av att upptäcka händer och segmenterande händer. För att validera den föreslagna metoden visar vi resultat på den allmänt tillgängliga datauppsättningen av handsegmentering för handobjektinteraktion. Den föreslagna metoden uppnår hög noggrannhet på kort tid jämfört med andra toppmoderna metoder.
Kang m.fl. föreslog en tvåstegs RDF att segmentera hand och objekt på djupet REF.
Hand segmentation for hand-object interaction from depth map
{'venue': '2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'journal': '2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}