Vi föreslår en två-stegs detektor som inte bara kan upptäcka och lokalisera händer, men också ge fin-detaljerad information i den avgränsande rutan av hand på ett effektivt sätt. I det första steget, hand avgränsande box förslag genereras från en pixel-nivå hand sannolikhet karta. Därefter utvärderas varje handförslag av en multi-task Convolutional Neural Network för att filtrera bort falska positiva och få fin form och landmärkesinformation. Genom experiment visar vi att vår metod är effektiv och robust för att upptäcka händer med deras form och landmärkesinformation, och vårt system kan också flexibelt kombineras med andra detektionsmetoder för att hantera en ny scen. Ytterligare experiment visar att vår Multi-task CNN också kan utökas till hand gest klassificering med en stor prestandaökning.
REF föreslår en två-stegs detektor som först genererar hand avgränsande box förslag som utvärderas av en multi-task convolutional neurala nätverk i det andra steget.
A two-stage detector for hand detection in ego-centric videos
{'venue': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}