双流双目网络：基于双目图像的精确近场手指检测
计算机视觉与模式识别
2018-04-27 v1
摘要
指尖检测在人机交互中起着重要作用。以往工作将双目图像转换为深度图像，然后使用基于深度的手势姿态估计方法预测指尖的三维位置。不同于以往工作，我们提出一个名为双流双目网络（TSBnet）的新框架，直接从双目图像检测指尖。TSBnet 首先为左右图像的底层特征共享卷积层，然后在双流卷积网络中分别提取高层特征。此外，我们新增一层：双目测距层以提升模型性能。为验证方案，我们构建了双目手部图像数据集，训练集约含 117k 对图像，测试集含 10k 对图像。我们的方法在测试集上达到 10.9mm 平均误差，优于以往工作 5.9mm（相对 35.1%）。
引用
@article{arxiv.1804.10160,
title = {Two-Stream Binocular Network: Accurate Near Field Finger Detection Based On Binocular Images},
author = {Yi Wei and Guijin Wang and Cairong Zhang and Hengkai Guo and Xinghao Chen and Huazhong Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.10160},
year = {2018}
}
备注
Published in: Visual Communications and Image Processing (VCIP), 2017 IEEE. Original IEEE publication available on https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8305146/. Dataset available on https://sites.google.com/view/thuhand17