利用手部表面与手部抓取类型的第一视角手部动作识别
计算机视觉与模式识别
2021-09-09 v1
摘要
我们引入一个多阶段框架，该框架利用手部表面的平均曲率，并通过分析手部抓取类型来学习手与物体的交互，从而在第一视角视频中进行手部动作识别。所提方法不需要物体的三维信息，包括难以标注的6D物体位姿，即可学习物体与手交互时的行为。取而代之的是，该框架合成手部网格模型的平均曲率，以在三维空间中编码手部表面几何信息。此外，我们的方法学习与手部动作高度相关的手部抓取类型。实验表明，使用手部抓取类型和手部平均曲率可提升手部动作识别的性能。
引用
@article{arxiv.2109.03783,
title = {Egocentric View Hand Action Recognition by Leveraging Hand Surface and Hand Grasp Type},
author = {Sangpil Kim and Jihyun Bae and Hyunggun Chi and Sunghee Hong and Byoung Soo Koh and Karthik Ramani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.03783},
year = {2021}
}