Abstrakt. Detta dokument beskriver en metod som, med tanke på en indatabild av en person som signerar en gest i en belamrad scen, lokaliserar den gestrerande armen, automatiskt upptäcker och segmenterar handen och slutligen skapar en rangordnad lista över möjliga form klass, 3D pose orientering och parametrar full hand konfiguration. Den kladdtoleranta handsegmenteringsalgoritmen är baserad på djupdata från en enda bild fångad med en kommersiellt tillgänglig djupsensor, nämligen Kinect T M. Shape och 3D pose estimation formuleras som en bilddatabas hämtningsmetod där ges en segmenterad hand de bästa matchningarna extraheras från en stor databas av syntetiskt genererade handbilder. I motsats till tidigare metoder är denna klumpformiga metod all-tillsammans: användaroberoende, automatiskt detekterar och segmenterar handen från en enda bild (inga multi-view eller rörelse cues används) och ger uppskattning inte bara för 3D pose orientering utan också för den fullständiga hand articulation parametrar. Resultatet av denna metod är kvantitativt och kvalitativt utvärderad på en datauppsättning av verkliga bilder av American Sign Language (ASL) handshapes.
I REF föreslås en rörformig och 3D-uppskattning som fungerar på djupdata.
Hand Shape and 3D Pose Estimation using Depth Data from a Single Cluttered Frame
{'venue': 'ISVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}