Bärbara kameror gör det möjligt för människor att spela in sina dagliga aktiviteter ur ett användarcentrerat (First Person Vision) perspektiv. På grund av deras gynnsamma läge, bärbara kameror ofta fånga händerna på användaren, och kan därmed utgöra en lovande användarmaskin interaktionsverktyg för olika applikationer. Existent First Person Vision metoder hanterar hand segmentering som en bakgrundförgrundsproblem, ignorera två viktiga fakta: i) händer är inte en enda "hud-liknande" rörliga element, men ett par interagerande kooperativa enheter, ii) nära hand interaktioner kan leda till hand-till-hand ocklusioner och, som en följd av detta, skapa en enda hand-liknande segment. Dessa fakta komplicerar en riktig förståelse av handrörelser och interaktioner. Vår strategi utvidgar traditionella bakgrund-förgrundsstrategier, genom att inkludera en hand-identifiering steg (vänster-höger) baserat på en Maxwell fördelning av vinkel och position. Hand-till-hand-ocklusioner hanteras genom att utnyttja timliga superpixlar. De experimentella resultaten visar att vår strategi, förutom en tillförlitlig vänster/högerhandssegmentering, avsevärt förbättrar den traditionella bakgrunds-förgrunds-handsegmenteringen.
Betancourt m.fl. REF identifierar vänster och höger händer och modeller handocklusioner för att förbättra noggrannheten i hand segmentering.
Left/Right Hand Segmentation in Egocentric Videos
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}