基于深度神经网络的视觉手部姿态追踪系统

• 作者: 严继超 张彬 李武初 翟倩 肖金 陈伟全 陈永乐
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 双目立体匹配 神经网络 图像处理 手部追踪
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 智能与自动化
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2020.12.023

摘要

提出一种新的图像手势识别系统.通过双目立体匹配从左右RGB图像中计算深度信息,结合深度神经网络推理三维手部姿态.由于二维跨越到三维的升维会缺失第三维度的数据,提出了三层结构的神经网络,通过学习已标注二维关键点的手部数据集,使其拥有分割二维图像中手部位置及识别关键点的能力,通过学习隐式的手部深度图数据集与合成手部模型数据集进行训练,将双目立体匹配计算出的深度信息与输入图像检测出的二维关键点结果输入到三维重建网络中,完成三维手部姿态的估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖金		16	8	1.0	2.0
2	严继超		18	5	1.0	1.0
3	陈伟全		11	4	1.0	1.0
4	陈永乐		2	0	0.0	0.0
5	翟倩		14	9	2.0	3.0
6	张彬		4	2	1.0	1.0
7	李武初		2	0	0.0	0.0