人手姿态跟踪 |
| 时间：2025-03-20 11:35:38 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•（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，不能实时的在普通的商用设备上运行，仅能运行在 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
手部姿势估计 Hand Pose Estimation 综述 手部姿势估计，作为人机交互中的手部交互，是回归的问题，目标是在三位空间中恢复手部的完整的运动结构。 具体的，手部姿势估计是指的是从视频或者图像中精确的定位到 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/626414097
【手势姿态估计】综述_手部姿态估计-2021年7月15日 · Wang 等 人使用颜色手套来进行手势姿态估计，使用者穿戴上特制颜色手套来捕获手部关节的运动信息，利用最近颜色相邻法找出颜色手套中每种颜色所在的位置，从而定位手部关节肢体坐标位置。 基于辅助设备的手势姿 更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_33952811/article/details/118763569
arXiv.org翻译此结果[2503.13344] STEP: Simultaneous Tracking and Estimation of 2 天之前 · We introduce STEP, a novel framework utilizing Transformer-based discriminative model prediction for simultaneous tracking and estimation of pose across diverse animal 更多内容请查看https://arxiv.org/abs/2503.13344
【第二十七周】：AlphaPose：全身区域多人实时位姿估计与跟踪3 天之前 · 经过以上步骤，AlphaPose可以准确输出各个个体的关键点位置及其姿态信息，从而完成多人姿态估计和跟踪任务。 系统架构 两步框架的一个缺点是推理速度的限制。 为了方便大 更多内容请查看https://blog.csdn.net/m0_59510256/article/details/146290976
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三维手部姿态估计（手部动作识别）在人机交互中的应用2024年8月17日 · 手部动作识别方法作为实现人机交互的重要手段，通过采集用户的手部动作信息，将其转化为指令并传送给机器人操作系统，随后机器人根据指令执行任务。 目前手部关键点 更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_44978014/article/details/141265030
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开放平台识别24种常见手势，支持单手手势和双手手势，包括拳头、OK、比心、作揖、作别、祈祷、我爱你、点赞、Diss、Rock、竖中指、数字等. 此处仅供功能展示，图片类型支持PNG、JPG 更多内容请查看https://ai.baidu.com/tech/face/handgesture
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