mediapipe手势识别论文 |
| 时间：2025-03-28 11:23:07 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， 展开更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776
论文精读 && MediaPipe Hands2023年11月14日 · 为了检测手部的初始位置，我们使用了一个针对移动实时应用优化的单次检测模型，类似于BlazeFace [1]，也可在MediaPipe [12]中获得。 检测手部是一项非常复杂的任务：我 更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_54185421/article/details/134380017
arXiv.org翻译此结果[2006.10214] MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand 2020年6月18日 · We present a real-time on-device hand tracking pipeline that predicts hand skeleton from single RGB camera for AR/VR applications. The pipeline consists of two models: 作者: Fan Zhang, Valentin Bazarevsky, Andrey Vakunov, Andrei Tkachenka, George Sung, Chuo-Ling Chang, MattCite as: arXiv:2006.10214 [cs.CV]Publish Year: 2020更多内容请查看https://arxiv.org/abs/2006.10214
[论文评析]MediaPipe Hands: On 2022年11月25日 · 这篇文章基于 Mediapipe框架 提出了 一种端侧实时手部跟踪的解决方案：只利用单个RGB相机即可预测手部的骨架，可应用于AR,VR等场景中。 （1）模型必须 在各种手 更多内容请查看https://blog.csdn.net/QKK612501/article/details/128041844
计算学部[PDF]MediaPipe 的手势识别算法研究与应用2024年6月3日 · 本文基于MediaPipe 工具包,旨在研究一种可以有效克服光照变化、 背景干扰和手部遮挡问题[4]的手势识别算法,从 而提高手势识别的准确性和鲁棒性。 手势识别作为一种重要 更多内容请查看http://computing.hit.edu.cn/_upload/article/files/98/fb/c91c42bf4519a44fd66d497c8f40/7261c2df-62f2-4022-8703-e9a5f6e2a68a.pdf
维普期刊基于MediaPipe的手势识别研究-【维普期刊官网】- 中文期刊 摘要 文章研究一种基于MediaPipe的快速手势识别方法,阐述了手势识别过程数据特征提取方法,通过构建手部检测模型、关键点定位和数据采集等步骤,建立了基于MediaPipe的数字手势识别模 更多内容请查看https://qikan.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7111885692
维普期刊基于MediaPipe的数字手势识别-【维普期刊官网】- 中文期刊 本文提出了一种基于MediaPipe的快速数字手势识别方法,重点介绍了该方法的基本实现过程和必要的功能模块,通过创建手部检测模型,关键点定位和构建数字手势识别模块等具体流程充分实现 vhdns.cn更多内容请查看https://qikan.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7107766254
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万方数据知识服务平台https://d.wanfangdata.com.cn › periodical基于MediaPipe的手势识别算法研究与应用-期刊-万方数据 2024年6月12日 · 摘要： 随着人机交互的飞速发展,手势识别技术逐渐引起研究人员的关注.然而复杂的环境会对手势识别的准确性产生很大的影响,本文旨在探索一种基于MediaPipe的高精度手 更多内容请查看https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/Ch9QZXJpb2RpY2FsQ0hJTmV3UzIwMjUwMTE2MTYzNjE0Eg1kbnh4MjAyNDA0MDI1Ggh6end5NnJ6aw%3D%3D
维普期刊官网然而复杂的环境会对手势识别的准确性产生很大的影响,本文旨在探索一种基于MediaPipe的高精度手势识别算法,算法采用MediaPipe的手部关键点检测模块,对更多内容请查看https://cstj.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7112164459&from=Qikan_Search_Index
百度学术跟以往与计算机交互时使用的键盘鼠标等传统设备而言,现如今,在能直接实现人机交互的计算机视觉领域,利用摄像头和相关的视觉检测设备,通过特定的手势对电脑发出指令控制的技术,正逐渐 更多内容请查看https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1p6c0p30be310ec09k6u06c0v0542089&site=xueshu_se
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