使用两个连续应用的卷积神经网络（CNN）对手部进行定位并回归三维关节位置，进而实现在复杂环境中移动自视角 RGB-D 相机下的实时、稳健和准确的手部姿态估计。

Apr, 2017

使用单个 RGB 摄像头，结合深度学习技术和手部姿态估计技术，实时估计手部的 3D 姿态，拓展了 RGBD 传感器的应用范围。

Dec, 2017

本文提出了一种通过 RGB 图像估计 3D 手部姿势的方法，使用深度学习和关键点检测方法，配合学习的 3D 关节先验，以及基于合成手模型的大规模数据集进行了实验验证。

May, 2017

本文提出了一种基于卷积神经网络的多阶段流水线方法，仅通过单眼红绿蓝彩色图像在众多的干扰因素下，准确分割和定位手部区域并估计 2D 和 3D 的关节点位置；采用新颖的投影算法计算相对相机坐标系的全局关节点位置，为此引入大规模合成 3D 手部姿态数据集。在 RGB-only 信息下，本文超越了以往的 3D 典型手部姿态估计基准数据集；此外，本文提供了 RGB-only 输入下首个实现双手的准确全局 3D 手部跟踪，并进行了广泛的定量和定性评估。

Jun, 2020

本文提出了一种基于 3D 手部姿势的第一人称动态手部动作识别方法，并通过收集大量 RGB-D 视频序列对其进行了实验评估。研究结果表明，在进行动作识别时，与其他数据形式相比，手部姿态作为一种线索具有明显的优势。

Apr, 2017

本篇论文提出了一种从 RGB 图像中估计手部姿势的方法，该方法在训练时利用了相应的深度图像，使用深度数据来初始化深度网络、约束 RGB 网络权重、及抑制背景区域反应，使用 RGB 和深度图像的配对数据，训练 RGB 网络以学习深度网络中的中层特征，该方法在三个公共数据集上的实验结果表明，与使用 RGB 图像输入的其他方法相比，性能更优越。

Nov, 2018

通过探索 2D 手势姿态评估用于自我中心动作识别的领域，我们提出了两种新方法：EffHandNet 用于单手姿态估计和 EffHandEgoNet 用于自我视角，捕捉手部与物体之间的交互。同时，我们提出了一个从 2D 手部和物体姿态的坚固的动作识别架构。通过在 H2O 和 FPHA 数据集上的评估，我们的架构具有更快的推断时间，并且分别达到了 91.32% 和 94.43% 的精度，超越了包括基于 3D 的方法在内的最先进的技术。

Apr, 2024

利用 RGBD 图像估算 3D 人体姿态，通过关键点检测器和深度信息实现 3D 提升，在真实环境下通过学习演示框架指示服务机器人模仿人类教师的操作，超越了单眼调色板和深度姿态估计方法的性能。

Mar, 2018

手势运动捕捉的关键挑战在于质量和价格，该研究发现单个低成本 RGB-D 相机与生成模型，碰撞检测和重要点的结合可以捕捉运动中的两个交互手。

Apr, 2017

本文提出了一种基于图形卷积神经网络的方法，从单个 RGB 图像中估算手的 3D 形状和姿态，并通过含 3D 地面真值的大规模合成数据集和深度图弱监督学习进行训练，结果表明可以对手的 3D 网格进行准确和合理的重建，并在与现有最先进方法的比较中达到了更高的 3D 姿态估计准确性。

Mar, 2019