手部跟踪技术 |
| 时间：2025-03-19 12:07:38 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
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
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
AI下的手部跟踪和手势识别 为了创建一个检测手部位置的健壮系统，手部跟踪解决方案需要实现先进的机器学习和深度学习算法等。 借助AI进行手部跟踪和手势识别：它是如何工作的？更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/189446596
虎嗅网现实版头号玩家，在VR中实现高精度手部运动跟踪 为此，研究人员提出了一个视觉惯性骨架跟踪 （VIST） 系统及其相应算法，用于准确、稳健、经济实惠的手部跟踪，克服了这些手部追踪方法的技术局限。更多内容请查看https://www.huxiu.com/article/462174.html
腾讯网90后上海交大学者研发磁感应追踪系 2021年11月14日 · 通过采用磁场数据，陈东尧和团队提出的 MagX 解决方案，得以攻克上述难题，在视野受限的情况下实现了高精度手部动作跟踪。 用户只需把传感器设备佩戴在手腕，并在需 更多内容请查看https://news.qq.com/rain/a/20211114A07NXY00
百家号使用人工智能进行手部跟踪和手势识别的应用和挑战 为了创建一个强大的检测手部位置的系统，手部跟踪解决方案需要实施先进的机器学习和深度学习算法等。 手势识别向计算机提供实时数据，使其执行用户的命令。 设备中 更多内容请查看https://baijiahao.baidu.com/s?id=1777340009484374988
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