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手部追踪设备

时间:2025-03-07 17:04:20  来源:互联网  作者:
MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文 论文地址: Demo地址:研究机构: Google Research会议: CVPR2020开始介绍之前,先贴一个模型的流程图,让大家对系统架构有个整体的概念手部跟踪架构图 展开0. 摘要 (Abstract)我们提出了一种实时设备上的手部跟踪解决方案,该方案可以从单张的RGB图像 •(1)手掌检测器:提供手的边界框•(2)手部坐标估计模型:预测手的骨架本方案基于MediaPipe(是一个用于构建跨平台机器学习解决方案的框 展开1. 简介 (Introduction)手部跟踪是AR/VR重要的组成部分,为AR/VR的交互和沟通提供最自然的方式,而且这个方向一直是业界的一个活 •(1)大部分工作需要专用硬件,例如深度传感器•(2)不够轻量化,不能实 展开2.1 手部检测器为了检测出初始的手部位置,我们使用了类似于BlazeFace的在移动端做了实时优 •(1)手部的大小有很大的跨度,最大的有20倍的差别•(2)手部有遮挡和自遮挡的情况•(3)手部缺乏和脸一样高 展开2. 架构 (Architecture)我们的解决方案使用了机器学习的处理流程,该流程包括了两个模型: •(1)手掌检测器:通过扫描全图,用一个有方向的手部定位框来定位手掌的位置•(2)手部坐标模型:通过在手掌检测器裁剪的手部定位框上做操作, 展开来自 Zhihu内容0. 摘要 (Abstract)1. 简介 (Introduction)2. 架构 (Architecture)2.1 手部检测器查看所有章节更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

知乎有哪些可以用于VR的手部动作捕捉设备,都有什么优缺点?问:有哪些可以用于VR的手部动作捕捉设备,都有什么优缺点?答:手部动作捕捉的设备对技术要求很高,涉及到的动作细节非常多,一个动作所产生的数据量很大,对系统的处理能力就有很强的硬性需求。目前包括虚拟游戏、动画制作等大多数采用的是 查看有关zhihu.com的更多信息更多内容请查看https://www.zhihu.com/question/53850091

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[30] 机器学习辅助实时手部动作识别的可穿戴传感 2024年4月30日 · (a-c) 无需人工智能技术即可进行手部运动跟踪的可穿戴传感皮肤:(a) 使用安装在人手上的市售导电丙烯酸胶带制成的传感皮肤的光学图像(比例尺:2 cm)。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/679842633

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