Sammanfattning Detta dokument syftar till att ta itu med det praktiskt taget mycket utmanande problemet med effektiva och korrekta hand utgör uppskattning från enskilda djup bilder. En särskild tvåstegs rörledning för regressionsskog föreslås: med tanke på en inmatad handdjupsbild innebär steg ett främst en uppskattning av 3D-platsen och handens rotation i planet med hjälp av en pixelvis regressionsskog. Detta används i steg två som ger slutlig handuppskattning av en liknande regressionsskogsmodell baserad på hela handbilden. Dessutom styrs vår uppskattning av internt utförande av en 3D-handkinematisk kedjemodell. För en osynlig testbild uppskattas de kinematiska modellparametrarna genom ett förslag till dynamiskt vägt schema. Som en kombinerad effekt av dessa föreslagna byggstenar, vår strategi kan leverera mer exakt uppskattning av hand poser. I praktiken fungerar vår strategi på 15,6 ram-per-sekund (FPS) på en genomsnittlig bärbar dator när den implementeras i CPU, vilket är ytterligare sped-up till 67,2 FPS när du kör på GPU. Dessutom introducerar och gör vi offentligt tillgängligt en data-glove kommenterade djup bilddataset som täcker olika handformer och gester, vilket gör att vi kan genomföra kvantitativa analyser på verkliga handbilder. Effektiviteten av vår strategi verifieras empiriskt på både syntetiska och kommenterade verkliga dataset för hand pose uppskattning, samt relaterade applikationer inklusive delbaserad märkning och gest klassificering. Förutom empiriska studier analyseras också konsekvensen hos vårt arbetssätt teoretiskt.
En särskild slumpmässig skogsvariant för hand pose estimation problem föreslås i REF ) med toppmodern empirisk prestanda samt fina teoretiskt konsekventa garantier.
Estimate Hand Poses Efficiently from Single Depth Images
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}