基于视角统一的手姿态估计优化方法
Optimization method of hand pose estimation based on unified view
1. 合肥工业大学 a. 计算机与信息学院; b. 软件学院, 合肥 230009
2. 合肥工业大学 工业安全与应急技术安徽省重点实验室, 合肥 230601
摘要
从深度图像中准确估计手的三维姿态是计算机视觉领域的重要任务。然而,由于手的自遮挡和关节自相似性,使得手姿态估计任务极具挑战性。为了克服这些困难,考察了深度图像采样视角对于估计精度的影响,提出了一种基于视角统一(Unified View Point,UVP)的网络,该网络旨在将输入的深度图像重采样为更易于估计的“正面”视角,而后通过原始视角下的特征提高关节估计精度。首先,提出了视角转换模块,实现对输入的单张深度图像的视角旋转,提供作为补充的第二视角;然后,提出了视角统一损失函数,确保转换后的第二视角为“正面”视角,最大程度规避自遮挡问题;最后,通过改变卷积组合结构、降低网络深度等网络轻量化手段,进一步优化方法的性能。通过在三个公开的手姿态数据集(包括ICVL、NYU和MSRA)上进行实验,本方法分别取得了4.92mm、7.43mm和7.02mm的平均关节位置误差,且在搭载RTX3070的计算机上能以159.39 fps的速度运行。可见,转换深度图的采样视角,并融合双视角下的特征有利于提高手部姿态估计的精度。同时,所提出的方法具备自适应性,并表现出优秀的泛化能力,可以推广到大多数基于单深度图像的手部姿态估计模型,为深度学习在三维手姿态估计中的应用提供了有力支持。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62277014)
安徽省重点研究与开发计划项目(2022f04020006)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(PA2023GDSK0047)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0113
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第12期
发布历史
[2024-09-02] 优先出版
引用本文
曹忠锐, 谢文军, 王冬, 等. 基于视角统一的手姿态估计优化方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0113. (Cao Zhongrui, Xie Wenjun, Wang Dong, et al. Optimization method of hand pose estimation based on unified view [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0113. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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