利用热图像同时预测手势、利手性与手部关键点
计算机视觉与模式识别
2023-03-06 v1 人工智能
摘要
手势检测是计算机视觉中研究充分的领域，在多种形式的人机交互中具有应用。本工作中，我们提出一种利用红外相机捕获的热数据同时进行手势分类、利手性检测与手部关键点定位的技术。我们的方法使用一种新颖的深度多任务学习架构，包含共享的编码器-解码器层，其后接分别致力于上述三项任务的三个分支。我们在一个由24名用户数据组成的内部数据集上对所提模型进行了广泛的实验验证。结果确认手势分类、利手性检测与指尖定位准确率高于98%，手腕点定位准确率超过91%。
引用
@article{arxiv.2303.01547,
title = {Simultaneous prediction of hand gestures, handedness, and hand keypoints using thermal images},
author = {Sichao Li and Sean Banerjee and Natasha Kholgade Banerjee and Soumyabrata Dey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01547},
year = {2023}
}
备注
ICDEC 2022