SHREC 2021：野外基于骨架的手势识别赛道
计算机视觉与模式识别
2021-06-22 v1 机器学习
摘要
手势识别是在混合现实环境、无接触公共信息亭、娱乐系统等多种应用场景中实现新型交互范式的基础工具。如今，手部手势的识别可直接由低成本追踪器（Ultraleap）和 MR 头显（Hololens、Oculus Quest）提供的软件或视频处理软件模块（如 Google Mediapipe）估计出的手部骨架流来完成。尽管基于骨架的手势与动作识别近期取得了进展，但当前最先进的技术在真实场景中识别广泛异构手势的表现仍不明朗，因为许多基准未测试在线识别且使用有限词典。这促成了 SHREC 2021：野外基于骨架的手势识别赛道的提出。为此竞赛，我们创建了一个包含不同时长与类型的异构手势的新数据集。这些手势需在在线识别场景下的序列中被找出。本文展示了竞赛结果，呈现了四个研究小组在该挑战性任务上提出的技术与一个简单基线方法的性能对比。
引用
@article{arxiv.2106.10980,
title = {SHREC 2021: Track on Skeleton-based Hand Gesture Recognition in the Wild},
author = {Ariel Caputo and Andrea Giachetti and Simone Soso and Deborah Pintani and Andrea D'Eusanio and Stefano Pini and Guido Borghi and Alessandro Simoni and Roberto Vezzani and Rita Cucchiara and Andrea Ranieri and Franca Giannini and Katia Lupinetti and Marina Monti and Mehran Maghoumi and Joseph J. LaViola and Minh-Quan Le and Hai-Dang Nguyen and Minh-Triet Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10980},
year = {2021}
}
备注
12 pages, to be published on Computers & Graphics