I denna uppsats strävar vi efter att svara på två frågor: Hur ser 3D-handens nuvarande tillstånd ut från djupbilder? Och vilka är de nästa utmaningar som vi måste ta itu med? Efter den framgångsrika Hands In the Million Challenge (HIM2017) undersöker vi topp 10 state-of-art metoder på tre uppgifter: enkel ram 3D pose estimation, 3D hand tracking, och hand pose estimation under objektinteraktion. Vi analyserar prestandan hos olika CNN-strukturer med avseende på handform, ledsynlighet, utsiktspunkt och artikulationsfördelning. Våra upptäckter inkluderar: 1) isolerad 3D hand pose uppskattning uppnår låga medelfel (10 mm) i perspektivet mellan [70, 120] grader, men det är långt ifrån löst för extrema siktpunkter; 2) 3D volymetriska representationer överträffar 2D CNNs, bättre fånga den rumsliga strukturen av djupdata; (3) Discriminativa metoder fortfarande generalisera dåligt till osynliga handformer; (4) Medan gemensamma ocklusioner utgör en utmaning för de flesta metoder, explicita modellering av struktur begränsningar kan avsevärt minska gapet mellan fel på synliga och ocklude leder.
Också, dessa metoder fortfarande misslyckas med att generalisera på osynliga hand former REF.
Depth-Based 3D Hand Pose Estimation: From Current Achievements to Future Goals
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}