大规模多视角三维手部姿态数据集
人机交互
2017-07-20 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
关节级别的准确手部姿态估计在人机交互、用户接口和虚拟现实应用中有多种用途。然而，这目前仍是一个未解决的问题。新颖的深度学习技术可以在此问题上做出巨大改进，但它们需要大量的标注数据。迄今为止发布的手部姿态数据集存在一些问题，使其无法用于深度学习方法，例如样本数量少、高层抽象标注或由深度图组成的样本。在这项工作中，我们引入了一个多视角手部姿态数据集，其中我们提供手部的彩色图像以及每种图像的不同类型标注，即边界框和手部关节的 2D 与 3D 位置。此外，我们介绍了一种简单而准确的深度学习架构，用于实时鲁棒的 2D 手部姿态估计。
引用
@article{arxiv.1707.03742,
title = {Large-scale Multiview 3D Hand Pose Dataset},
author = {Francisco Gomez-Donoso and Sergio Orts-Escolano and Miguel Cazorla},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03742},
year = {2017}
}