Uppskattningen av handposen har mognat snabbt under de senaste åren. Införandet av sensorer för varudjup och en mängd praktiska tillämpningar har sporrat till nya framsteg. Vi tillhandahåller en omfattande analys av state-of-the-art, med fokus på hand pose uppskattning från en enda djupram. För att göra det har vi infört ett stort antal system, och har släppt programvara och utvärderingskod. Vi sammanfattar viktiga slutsatser här: (1) Coarse pose estimation verkar livskraftiga för scener med isolerade händer. Emellertid, hög precision pose uppskattning (krävs för uppslukande virtuell verklighet och belamrade scener (där händer kan interagera med närliggande objekt och ytor) förblir en utmaning. För att stimulera ytterligare framsteg introducerar vi en utmanande ny datauppsättning med olika, belamrade scener. (2) Många metoder utvärderar sig själva med olika kriterier, vilket försvårar jämförelser. Vi definierar ett konsekvent utvärderingskriterium, strängt motiverat av mänskliga experiment. (3) Vi inför en enkel baslinje för närmaste granne som överträffar de flesta befintliga system. Detta innebär att de flesta system inte generaliseras utöver sina träningsset. Detta förstärker också den undervärderade punkten att utbildningsdata är lika viktiga som själva modellen. Vi avslutar med riktlinjer för framtida framsteg.
Ett nyare dokument Ref 2015 fokuserade på att jämföra 13 hand utgör skattningsalgoritmer från en enda djupram och utvärderade deras prestanda på olika allmänt tillgängliga dataset.
Depth-Based Hand Pose Estimation: Methods, Data, and Challenges
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}