Hand pose uppskattning är att förutsäga de pose parametrar som representerar en 3D hand modell, såsom platser för handleder. Detta problem är mycket utmanande på grund av stora förändringar i synsätt och artikulationer, och intensiva självocklusioner, etc. Många forskare har undersökt problemet från båda aspekterna av input feature inlärning och utdata förutsägelse modellering. Även om de är effektiva, ger de flesta av de befintliga discriminativa metoderna bara en deterministisk uppskattning av målposer. Också, på grund av deras singel-värde kartläggning inneboende, de misslyckas med att på ett adekvat sätt hantera självocklusion problem, där ockluderade leder presenterar flera lägen. I detta dokument tar vi itu med problemet med självocklusion och ger en fullständig beskrivning av observerade poser med en ingång djup bild genom en hierarkisk blandning densitet nätverk (HMDN) ram. I synnerhet utnyttjar HMDN den toppmoderna CNN-modulen för att underlätta inlärning av funktioner, samtidigt som den föreslår en densitet i en hierarki på två nivåer för att förena envärdig och flervärdig kartläggning i produktionen. Hela ramen är naturligt end-to-end trailingbar med en blandning av två olika densitetsfunktioner. HMDN producerar tolkningsbara och olika kandidatprover, och överträffar avsevärt toppmoderna algoritmer på riktmärken som uppvisar ocklusioner.
- Ja, det är jag. REF använde en hierarkisk MDN för att lösa problemet med ocklusion i handen utgör uppskattning.
Occlusion-aware Hand Pose Estimation Using Hierarchical Mixture Density Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}