Jan, 2020

注意力！一个轻量级的二维手部姿势估计方法

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TL;DR使用视觉的姿势估计技术及卷积神经网络架构，强化了自我关注模块让系统轻量化可在嵌入式系统中应用的新型人机交互方法。
vision-based human pose estimationhciconvolutional neural networkself-attention moduleembedded system
发现论文，激发创造
  • 使用解剖学特征和迭代学习进行自监督优化的手势估计方法

    研究报告提出了一种自我监督学习框架，结合手势估计和手势识别，用于解决手势识别在复杂场景中的困难，以提高手动组装场景下的活动识别的准确性和鲁棒性。

    Jul, 2023

  • 面向嵌入式设备的辅助多任务训练高效 2.5D 手部姿态估计

    本研究介绍了在嵌入式设备上部署高效率 2.5D 手部姿势估计所需的数据、架构和训练过程，提出了标签和增强策略，并综合多模块网络构件和辅助多任务训练策略实现了与 MobileNetV2 相当性能的模型。该模型具有小的内存占用和高效的计算能力。

    Sep, 2019

  • 基于深度学习的单目人体姿态估计方法综述

    本篇论文对基于深度学习的 2D 和 3D 人体姿态估计方法及其挑战、框架、数据集、度量标准、性能比较和未来研究方向进行了综述。

    Jun, 2020

  • 用 MEMS 超声波传感器进行手势估计

    提出了一种便携低成本的手部跟踪手套，采用多个微机电系统超声波传感器测量手指之间的距离矩阵，再利用轻量级深度网络从距离矩阵中重建出手部姿态，该方法精度高、尺寸不变且对外部干扰具有鲁棒性。

    Jun, 2023

  • 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

    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。

    Jun, 2016

  • 多尺度监督网络用于人体姿态估计

    该研究提出了基于深度卷积去卷积模型的鲁棒人体姿态估计方法，通过多尺度的上下文监督和全局回归的方式增强模型的姿态鲁棒性，并在 MPII 和 FLIC 数据集上展示了具有竞争力的性能。

    Aug, 2018

  • 基于深度学习的人体姿势估计：综述

    本文介绍了基于深度学习的 2D 和 3D 人体姿态估计的综述，系统分析和比较了这些解决方案，对研究的挑战，应用和未来方向进行了讨论，包括 250 多篇研究论文以及姿态估计数据集和评估指标的定量表现比较和讨论。

    Dec, 2020

  • 基于姿态注意力的手势人体动作识别

    本研究提出一种基于时空注意力机制的人体动作识别方法，采用外部信息（人的姿态）提取注意力分布，采用 RNN 实现注意力的递归处理，以实现自动关注动作中最活跃的手部，并检测最具区分度的动作要素，并在 NTU-RGB + D 数据集上获得最先进的结果。

    Dec, 2017

  • 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

  • 我的视角，我的双手：准确的自视角二维手势姿态和动作识别

    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