驾驶员手部定位与抓握分析：一种基于视觉的实时方法
计算机视觉与模式识别
2018-02-23 v1
摘要
从图像中实时鲁棒地提取手部区域及其抓握信息，对乘员安全和车载信息娱乐应用至关重要。但需注意，自然驾驶场景存在快速变化的光照和遮挡问题。手部作为高度可变形物体且外观频繁变化，使该问题更加严峻。本工作致力于准确本地化驾驶员双手并分类每只手的抓握状态。我们首先使用快速 ConvNet 检测可能的手部区域。接着，采用考虑全局光照变化的基于像素的皮肤分类器细化手部检测并去除误检。该步骤生成每只手的像素级掩码。最后，我们研究每个此类掩码区域，检测驾驶员是否在抓握方向盘，或某些情况下在抓握手机。通过评估表明，我们的方法在性能上优于最先进的基于像素的手部检测器，同时运行速度（35 fps）快于其他基于深度 ConvNet 的框架（即便用于抓握分析）。手部掩码线索在分析自然驾驶环境下的驾驶员手势集（方向盘/手机抓握与无抓握）时被证明至关重要。所提出的检测与定位流水线因此可作为实时手部检测与手势分类的通用框架。
引用
@article{arxiv.1802.07854,
title = {Driver Hand Localization and Grasp Analysis: A Vision-based Real-time Approach},
author = {Siddharth and Akshay Rangesh and Eshed Ohn-Bar and Mohan M. Trivedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.07854},
year = {2018}
}