端侧实时手势识别
计算机视觉与模式识别
2021-11-02 v1
摘要
我们提出一个端侧实时手势识别（HGR）系统，其从单RGB相机检测一组预定义静态手势。系统由两部分组成：手部骨架跟踪器与手势分类器。我们以MediaPipe Hands作为手部骨架跟踪器基础，提升关键点精度，并增加世界度量空间中3D关键点的估计。我们创建两种不同的手势分类器，一种基于启发式规则，另一种使用神经网络（NN）。
引用
@article{arxiv.2111.00038,
title = {On-device Real-time Hand Gesture Recognition},
author = {George Sung and Kanstantsin Sokal and Esha Uboweja and Valentin Bazarevsky and Jonathan Baccash and Eduard Gabriel Bazavan and Chuo-Ling Chang and Matthias Grundmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.00038},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 6 figures; ICCV Workshop on Computer Vision for Augmented and Virtual Reality, Montreal, Canada, 2021