基于外观匹配的 Kinect 点云三维手部姿态估计
计算机视觉与模式识别
2016-04-08 v1
摘要
我们提出一种基于外观的新方法，利用低成本 Microsoft Kinect 传感器提供的点云进行人手姿态估计。同时考虑了自由手情形（手与周围环境隔离）以及手-物情形（对不同类型交互进行分类）。手-物情形显然是最具挑战性的任务，需处理多轨迹。此处提出的方法属于部分姿态估计类，其中一帧中估计的姿态用于下一帧的初始化。姿态估计通过向合成模型应用改进版迭代最近点（ICP）算法获得，以得到将各模型相对于输入数据对齐的刚性变换。所提框架使用 Kinect 传感器提供的“纯”点云，无任何其他信息如 RGB 值或法向量分量。因此，所提方法也可应用于其他类型深度传感器或 RGB-D 相机获得的数据。
引用
@article{arxiv.1604.02032,
title = {3-D Hand Pose Estimation from Kinect's Point Cloud Using Appearance Matching},
author = {Pasquale Coscia and Francesco A. N. Palmieri and Francesco Castaldo and Alberto Cavallo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.02032},
year = {2016}
}