更复杂的手势估计算法

Posted 2023-02-19

【中文标题】更复杂的手势估计算法

【英文标题】：More complex hand-pose estimation algorithms

【发布时间】：2018-11-11 19:16:21

【问题描述】：

我目前正在研究 Unity 中的手部姿势估计，而无需使用任何昂贵的插件！目前，我已经通过提取手的轮廓实现了一个简单的手部跟踪系统，如下面的链接： https://www.youtube.com/watch?v=4QE5FcUK5ZA

但是，它并非在所有环境中都能出色地工作，并且当框架中的其他对象（例如脸！）时往往无法识别手。有没有人有？我已经研究过使用神经网络，但它们往往会使用大量 CPU 和/或 GPU 能力，我需要它是轻量级的，而不是在 Unity 中滞后。

大家有什么建议吗？

【问题讨论】：

只是为了激励你，link。

干杯。想到了几个想法

【参考方案1】：

多层随机森林是一种很好的实时手部姿态估计的轻量级方法https://ieeexplore.ieee.org/document/7789644/。

它使用一组专门针对不同角度空间区域的回归量。第一层学习如何对这些专门回归器的输出进行加权。

它在手部姿势估计方面达到了最先进的水平，并已被作者用于实时 AR 应用程序中。

该模型使用您提取的轮廓特征。