CVPRJun, 2016

基于单深度图像的稳健三维手部姿势估计：从单视角 CNN 到多视角 CNN

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TL;DR该论文提出了一种新方法，利用多视角投影和学习的姿态先验，通过多视角热图来回归手部姿态，最终得出三维手势估计，实验表明该方法在难以应对的数据集上取得了优异表现。
articulated hand pose estimationhuman-computer interactionmulti-view projections3d hand pose estimationlearned pose priors
发现论文，激发创造
  • Hand3D：使用 3D 神经网络进行手部姿态估计

    使用新的 3D 神经网络架构，通过深度图到三维体积表示的转化，直接对手的三维姿态进行估计，无需进一步处理。同时通过合成深度图来增加训练数据覆盖率，在公开数据上达到了最优性能。

    Apr, 2017

  • 基于深度的三维手势姿态估计：从当前成果到未来目标

    通过 HIM2017 数据集，分析了当前十大最先进的 3D 手势估计方法在三个任务上的表现，探究了不同的 CNN 结构对手的形状、关节可见度、视角和关节分布的表现，结果表明孤立的 3D 手势估计在视角范围 [70,120] 度时的平均误差较低（10 毫米），但对于极端视角的估计还远未完成。

    Dec, 2017

  • 深入学习手势姿态估计

    本文研究使用卷积神经网络结构，预测手的三维关节位置，并通过引入关节先验和有效利用上下文来提高方案的预测精确性和可靠性，在多个基准测试中都表现出了远胜于现有技术的高精度和较快的计算时间。

    Feb, 2015

  • 基于隐变量 2.5D 热力图回归的手部姿态估计

    本文提出一种使用 2.5D 姿势表示的新方法来从单目图像中估计 3D 手部姿态，通过使用深度图和热力图分布来训练卷积神经网络 (CNN) 模型，该模型在多个数据集上实现了最先进 2D 和 3D 手部姿态的估计。

    Apr, 2018

  • 从单张 RGB 图像学习估计 3D 手部姿势

    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

  • 从单一 RGB 图像中估计 3D 手型和姿势

    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

  • 手势姿势估计的密集三维回归

    该研究提出了一种基于单个深度帧的三维手部姿态估计方法，通过像素级别的估计实现高效准确地实现骨架姿态估计，并在 MSRA 和 NYU 手部数据集上，其方法实现了最好的性能。

    Nov, 2017

  • DeepHPS: 基于合成深度学习的端到端三维手部姿态和形状估计

    通过使用卷积神经网络结构，从单个深度图像中学习手部姿势，骨骼比例和复杂形状参数，以及使用一个新的手部姿势和形状层来产生 3D 关节位置和手部网格，利用 SynHand5M 数据集，在综合数据集上展示了良好的效果。

    Aug, 2018

  • 大规模多视角 3D 手势姿态数据集

    提出一个多视角手势姿势数据集和一个既简单又准确的、用于实时鲁棒的 2D 手势姿势估计的深度学习框架。

    Jul, 2017

  • 高效的虚拟视角选择用于 3D 手势姿态估计

    本文提出了一种从单一深度中进行 3D 手势姿势估计的新方法，包括虚拟视角选择和融合模块，有效解决了视角变化和手部遮挡等问题，并在三大基准数据集上表现出优越性能。

    Mar, 2022