Apr, 2017

使用 RGB-D 传感器捕捉手部动作，将生成模型与显著点融合

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 利用判别性显著点和物理模拟捕捉手部动作

    这篇文章提出了一种手势捕捉框架，其结合了生成模型和歧视性训练显著点，以实现对物体和其他手势之间互动场景的精确捕捉，并使用碰撞检测和物理模拟实现了在遮挡和缺失数据情况下的准确估计，能适用于单目 RGB-D 序列和同步多 RGB 摄像头的设置。

    Jun, 2015

  • RGB2Hands: 从单目 RGB 视频中实时跟踪三维手部交互

    该论文提出了一种使用单个 RGB 相机捕捉人手骨骼姿势和三维表面几何形状的实时方法，并考虑到了人手间的近距离交互情况，该方法通过多任务 CNN 回归多种信息，包括分割、对 3D 手模型的密集匹配、2D 关键点位置，以及新提出的手内相对深度和手间距离图。该方法已在 RGB 两只手追踪和三维重建方面实验验证，并且在量化和定性上优于现有的非针对两只手交互设计的基于 RGB 的方法，甚至与基于深度的实时方法相媲美。

    Jun, 2021

  • 基于自我参照 RGB-D 传感器的实时遮挡手部追踪

    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

  • 从 RGB-D 输入实时联合跟踪手部操纵物体

    本文提出了一种实时的手和物体姿态联合追踪方法，利用一个单独的 RGB-D 相机，通过 3D GMM 算法和创新的正则化策略，同时解决了遮挡、快速运动和手与物体重合的问题，辅以判别式手部部分分类和物体分割，实现了实时追踪。实验结果表明，该方法具有速度、准确性和鲁棒性。

    Oct, 2016

  • 自我中心 RGB-D 图像中的 3D 手势姿态检测

    本文提出一种基于深度传感器的、具有先验的手势识别系统，使用包含自我场景的光辉合成模型来生成训练数据，并在真实环境下进行测试。结果表明，该方法在单目 RGB-D 图像中的手部检测和姿态估计方面均具有最先进的性能。

    Nov, 2014

  • 野外实时 3D 手势估计的单帧 RGB 图像方法

    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

  • 单目事件相机下两只交互手的 3D 姿态估计

    提出了首个从单目事件摄像机中跟踪两只快速移动和互动的手的三维跟踪框架，通过新颖的半监督特征注意机制解决左右手歧义并整合相交损失来修复手的碰撞，推出了新的大规模数据集 Ev2Hands-S 和真实事件流与真实三维标注的基准数据集 Ev2Hands-R，并在强光条件下对真实数据具有更高的三维重建精度。

    Dec, 2023

  • 基于 RGB-D 视频和 3D 手势姿态注释的第一人称手部动作基准测试

    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

  • 回到 RGB：基于短基线立体视觉的手和手 - 物体交互的 3D 跟踪

    本文提出了一种新颖的解决方案，通过优化维持颜色一致性，将 3D 手部跟踪作为问题，并展示了其在不同场景中的应用性能，这种基于立体相机的方法表现出与目前基于 RGBD 相机的竞争者相当的能力，甚至在某些情况下表现更好。

    May, 2017

  • 单目 RGB 实时三维手部跟踪的 GAN 生成手部

    本研究介绍了一种基于单目 RGB 彩色序列的实时 3D 手部追踪的方法，其结合了卷积神经网络和运动学 3D 手模型，提出了一种基于几何一致的图像到图像翻译网络的新方法来合成训练数据，并在拥有遮挡和不同相机视角的情况下进行了实验，该方法在 RGB 序列跟踪中优于当前最先进的技术。

    Dec, 2017