研究目的
使用基于端到端局部回归的沙漏网络及改进的损失函数来估计深度图像中手部的三维姿态。
研究成果
所提出的方法采用基于局部回归的沙漏网络并配合改进的损失函数，显著提升了手部姿态估计的准确性与鲁棒性，在具有挑战性的数据集上达到了最先进的性能水平。
研究不足
该方法受限于手部姿势的复杂性、自我遮挡以及设备噪声。尝试使用更高阶的沙漏?？?，但由于收敛困难而效果不佳。
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[IEEE 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 中国北京(2018年8月20日-24日)] 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 基于局部回归的沙漏网络用于单深度图像手部姿态估计
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[IEEE 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 中国北京(2018年8月20日-24日)] 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 基于局部回归的沙漏网络用于单深度图像手部姿态估计
DOI：10.1109/ICPR.2018.8545460
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
手部姿态估计在人机交互等诸多应用中具有重要作用。随着商用深度传感器的普及和深度学习技术的发展，该领域近期取得了显著进展。然而现有方法的准确性和鲁棒性仍不尽如人意。本文提出一种基于端到端局部回归的沙漏网络，通过改进的损失函数来估计深度图像中的手部三维姿态。我们采用三阶沙漏?？樘崛∈植刻卣?，在网络顶层先将特征图分割为多个区域进行独立回归，随后合并回归结果并输入最终回归器。此外，我们还比较了不同损失函数在该任务中的表现。结果表明，本文设计的网络结构和损失函数带来了明显提升，所提方法在公开挑战性数据集上达到或超越了当前最优水平。本系统在单GPU上可运行超过910帧/秒，估计平均误差降至12.36毫米。
作者：
Jia Li，Zengfu Wang
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