CVPRJul, 2019

HOnnotate：手部和物体姿态三维注释方法

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TL;DR提出了一种用于注释手操作对象图像的 3D 姿态方法，以及使用该方法创建的数据集并开发了一种基于 RGB 图像的手姿态预测方法。
hand-object manipulation3d pose estimationrgb-d camerasmarkerless datasetimage-based hand pose prediction
发现论文，激发创造
  • HO-3D_v3：改善 HO-3D 数据集中手部 - 物体标注的准确性

    本文介绍了 HO-3D_v2 数据集，其提供图像序列以及手和物体的三维姿势注释，HOnnotate 方法自动化生成注释。本文提出了改进的 HOnnotate 方法，并提供了 HO-3D_v2 与 HO-3D_v3 的评估结果，HO-3D_v3 的手部姿势精度比 HO-3D_v2 高 4 毫米，同时与物体表面的接触区域更大。

    Jul, 2021

  • 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

  • H+O：一体化自我为中心的三维手部 - 物体姿态和交互识别

    在该研究中，我们提出了一个统一框架，用于通过单个 RGB 图像并基于神经网络模型来共同估计 3D 手部和物体姿态、模拟它们的交互，以及识别物体和动作类别，整个模型可针对序列帧的输入进行优化。

    Apr, 2019

  • FreiHAND：单张 RGB 图像无标记手势姿态和形状数据集

    本研究介绍了一个大型多视角手部数据库，并提出了一种迭代的半自动方法，用于将三维手部姿势和形状标注应用于该数据库，以解决基于单个 RGB 图像的三维手部姿势估计的高度不确定性问题，并评估了模型的性能。

    Sep, 2019

  • 基于交互时间的半监督 3D 手物姿态估计

    使用半监督学习的统一框架，通过显式的上下文推理和变换器之间的手和物体表示，估计来自单个图像的 3D 手和物体姿势，并利用大规模手 - 对象视频中的时空一致性生成伪标签作为约束条件去超越单个图像中有限的 3D 注释。

    Jun, 2021

  • 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

  • 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

  • 从 RGB 视频中实现无限制联合手部和物体重建

    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

  • H2O: 第一人称交互识别中的双手物体操作

    该研究提出了一个用于视角内交互识别的综合框架，利用无标记的三维手部操作物体注释，并提出一种用于创建统一数据集的方法，该数据集支持对双手和物体操作姿态的预测，并展现出在该领域的一系列前所未有的细节实现。

    Apr, 2021

  • 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