【摘 要】
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快速、可靠的手部姿态估计在人机交互等领域有着广泛的应用。为了解决光照强度变化、自身遮挡以及姿态变化幅度较大等情况对手部姿态估计的影响,提出了一种基于标签分布学习的深度网络结构。该网络将手部点云作为输入数据,首先通过最远点采样和定向边界框(OBB)对点云数据进行归一化处理,然后采用PointNet++提取手部点云数据特征。为了应对点云数据与手部关节点之间的高度非线性关系,通过标签分布学习网络预测手部
【基金项目】
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四川省科技计划项目(2018GZDZX0040)
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快速、可靠的手部姿态估计在人机交互等领域有着广泛的应用。为了解决光照强度变化、自身遮挡以及姿态变化幅度较大等情况对手部姿态估计的影响,提出了一种基于标签分布学习的深度网络结构。该网络将手部点云作为输入数据,首先通过最远点采样和定向边界框(OBB)对点云数据进行归一化处理,然后采用PointNet++提取手部点云数据特征。为了应对点云数据与手部关节点之间的高度非线性关系,通过标签分布学习网络预测手部关节点的位置信息。与传统的基于深度图的方法相比,该方法能够高效地提取高鉴别力的手部几何特征,并且计算复杂
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