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基于像素投票的人手全局姿态估计
被引量：
2
1
作者
林晋钢
李东年
+1 位作者
陈成军
赵正旭
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第19期2379-2389,共11页
针对人手全局姿态估计误差较大的问题,提出了一种基于像素投票的人手全局姿态估计方法。建立编码器-解码器结构卷积神经网络产生语义信息与姿态信息特征图;分别利用语义分割分支、姿态估计分支从特征图中获取人手像素位置与逐像素姿态投...
针对人手全局姿态估计误差较大的问题,提出了一种基于像素投票的人手全局姿态估计方法。建立编码器-解码器结构卷积神经网络产生语义信息与姿态信息特征图;分别利用语义分割分支、姿态估计分支从特征图中获取人手像素位置与逐像素姿态投票,最后汇总人手像素的姿态投票获得投票结果。为解决人手全局姿态数据集较少的问题,通过OpenSceneGraph(OSG)三维渲染引擎和三维人手模型建立人手数据集合成程序。该程序可生成不同手势下的人手深度图像与全局姿态标签。实验结果表明,基于像素投票的人手全局姿态估计方法的误差均值为5.036°,可以准确地从深度图像中估计人手全局姿态。
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关键词
人手姿态估计
卷积神经网络
深度学习
深度图像
合成数据集
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题名
基于像素投票的人手全局姿态估计
被引量：
2
1
作者
林晋钢
李东年
陈成军
赵正旭
机构
青岛理工大学机械与汽车工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第19期2379-2389,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.51705273)。
文摘
针对人手全局姿态估计误差较大的问题,提出了一种基于像素投票的人手全局姿态估计方法。建立编码器-解码器结构卷积神经网络产生语义信息与姿态信息特征图;分别利用语义分割分支、姿态估计分支从特征图中获取人手像素位置与逐像素姿态投票,最后汇总人手像素的姿态投票获得投票结果。为解决人手全局姿态数据集较少的问题,通过OpenSceneGraph(OSG)三维渲染引擎和三维人手模型建立人手数据集合成程序。该程序可生成不同手势下的人手深度图像与全局姿态标签。实验结果表明,基于像素投票的人手全局姿态估计方法的误差均值为5.036°,可以准确地从深度图像中估计人手全局姿态。
关键词
人手姿态估计
卷积神经网络
深度学习
深度图像
合成数据集
Keywords
hand pose estimation
Convolutional Neural Network(CNN)
deep learning
depth image
synthetic dataset
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于像素投票的人手全局姿态估计
林晋钢
李东年
陈成军
赵正旭
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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