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

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

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

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

该论文提出了一种学习为基础的方法，使用 3D 姿态信息来合成逼真、多样和保留 3D 姿态的手图像，并通过基于几何的课程学习策略使增强数据能够持续提高最先进的 3D 手位姿估计器的定量性能。

Oct, 2020

本研究提出了一种能够在 100fps 下具有最先进精度的单目手部形状和姿态估计新方法，它采用的是一种新的基于学习的架构设计，使其能够利用三维或二维标注图像数据以及独立的三维动画等所有可用的手部训练数据。该方法的输出使其更适用于计算机视觉和图形学领域中的应用，并且在数个具有挑战性的基准测试中取得了显著的定量和定性改善。

Mar, 2020

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

本文提出了一种利用自我监督的三维手部重建网络，通过利用易于提取的二维关键点从输入图像中获取几何线索，并通过一套新颖的损失函数推理出网络输出，以进行精确的手部重建。与使用手动标注数据训练的方法相比，我们的方法减少了对手动标注的依赖，并展示了在更少的监督数据下达到可比较的性能。

Mar, 2021

本文旨在从单目视频中获取手部和操纵对象的三维重构，提出了一种学习免费的拟合方法以应用于无法获取训练数据且具有不同难度等级的数据集，并量化评估了该方法。

Aug, 2021