基于伪三维卷积神经网络的手势姿态估计
Hand pose estimation using pseudo-3D convolutional neural network
1. 北京联合大学 北京市信息服务工程重点实验室, 北京 100101
2. 北京开放大学, 北京 100081
3. 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室, 北京 100190
摘要
大多数现有的基于深度学习的手势姿态估计方法都使用标准三维卷积神经网络提取三维特征，估计手部关节坐标。该方法提取的特征缺乏手部的多尺度信息，限制了手势姿态估计的精度。另外，由于三维卷积神经网络巨大的计算成本和内存需求，这些方法常难以满足实时性要求。为了克服这些缺点，提出以空间滤波器和深度滤波器级联的方式模拟三维卷积，减少网络参数量。同时，在各个尺度上提取手势姿态特征并加以整合，充分利用手势的三维信息。实验表明，该方法能有效提高手势姿态估计精度，减小模型尺寸，且在具有单块GPU的计算机上能以超过119 fps的速度运行。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61571045)
北京成像技术高精尖创新中心项目(BAICIT-2016002)
北京市教委科技计划一般项目(KM201811417002)
北京联合大学研究生资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0772
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1230-1233,1243
文章编号: 1001-3695(2020)04-058-1230-04
发布历史
[2020-04-05] 印刷出版
引用本文
张宏源, 袁家政, 刘宏哲, 等. 基于伪三维卷积神经网络的手势姿态估计 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1230-1233,1243. (Zhang Hongyuan, Yuan Jiazheng, Liu Hongzhe, et al. Hand pose estimation using pseudo-3D convolutional neural network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1230-1233,1243. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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