手部跟踪算法 |
| 时间：2025-03-19 12:07:29 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图像中预测人体的手部骨架，并且可以用于AR/•（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 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
谷歌开源基于 ML 的手部跟踪算法：手机 2019年8月22日 · 该方法通过机器学习（ML）从单个帧中推断出一只手的 21 个 3D 关键点，从而提供了高保真的手部和手指跟踪。 目前最先进的方法主要依靠强大的桌面环境进行推理，而我们 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/79272972
Python OpenCV MediaPipe 实现手部追踪与方向检测2024年12月27日 · 本文将介绍如何利用OpenCV和MediaPipe库实现一个实时的手部追踪与方向检测项目。 通过详细的项目介绍、所用技术链接、原理解析以及代码讲解，帮助读者深入理解该 更多内容请查看https://blog.csdn.net/wszlovemyh/article/details/144762329
多目标跟踪SOTA！OVTR：华科最新开集端到端跟踪框架~1 天前 · 端到端开集多目标跟踪算法OVTR ；无需显式世界模型引导的Planner算法；机器人抓取新算法DexGrasp Anything 表面拉力（Surface Pulling Force, SPF）：确保手部 内表面与物 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/30988946210
阿里云开发者社区实时手部关键点检测跟踪（附完整源码+代码详解）2024年6月13日 · 手部关键点检测是计算机视觉领域的一项重要技术，主要用于识别与定位手部在图像或视频中的关键位置点，如指关节和手腕等。 通过精确识别这些关键点，我们可以获取到手部的精确姿态和手势信息。更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1536943
aiaiv.cn手部追踪算法，rpa,机器人，自动化2025年3月10日 · 谷歌开源基于 ML 的手部跟踪算法 MediaPipe的手部追踪模块利用机器学习算法进行实时手部和手指的检测与跟踪，从而实现手势识别。 该模块可以运行在移动设备的GPU 更多内容请查看https://www.aiaiv.cn/html/Manus/20250310/86.html
【第二十七周】：AlphaPose：全身区域多人实时位姿估计与跟踪2 天之前 · 资源摘要信息:"AlphaPose:实时准确的全身多人姿势估计与跟踪系统" AlphaPose是一个先进的多人姿态估计算法系统，具有实时性能和高精度。它能够检测人体多个部位的关键点， 更多内容请查看https://blog.csdn.net/m0_59510256/article/details/146290976
51CTO基于 mediapipe 做实时手部追踪 在本文中，我将向你展示如何使用Python和网络摄像头轻松开始手部追踪算法，所有操作都在你的计算机本地运行。 我们将直接使用mediapipe手部追踪解决方案，并了解 更多内容请查看https://www.51cto.com/article/804898.html
百度AI开放平台手部跟踪分析_手部关键点识别检测跟踪技术-百度AI开放平台检测手部位置和手势类型，定位手部的21个主要骨节点，精准定位食指指尖、及4个辅助关键点，可识别24种常见手势，可用于自定义手势检测、手部AR特效、人机交互、在线教育、智能 更多内容请查看https://ai.baidu.com/tech/face/handgesture
谷歌开源基于 ML 的手部跟踪算法 MediaPipe的手部追踪模块利用机器学习算法进行实时手部和手指的检测与跟踪，从而实现手势识别。 该模块可以运行在移动设备的GPU上，以便利用硬件加速能力，提供流畅的体验。更多内容请查看https://blog.csdn.net/jiangjunshow/article/details/100010017
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