基于深度图像的手部姿态估计综述

作     者：车云龙 齐越 Che Yunlong;Qi Yue

作者机构：北京航空航天大学虚拟现实国家重点实验室北京100191 鹏城实验室深圳518000 北京航空航天大学青岛研究院青岛266100 

基　　金：国家自然科学基金(62072020) 广东省重点领域研发计划(2019B010150001) 青岛市创新创业领军人才项目(19-3-2-21-zhc) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2021年第33卷第11期

页      码：1635-1648页

摘      要：基于深度图像的手部姿态估计是人机交互和虚拟现实领域的一个重要研究问题.对近些年来该领域的研究工作进行总结和梳理.首先,简述了该问题的定义以及所面临的主要难点,并总结了常用的深度相机、数据集和评价指标;其次,将该领域内的工作分为3个类别并依次进行回顾,其中包括基于模型驱动的方法、从数据集中学习映射函数的基于数据驱动的方法以及同时结合了前两者的混合方法,在叙述过程中,着重介绍了其解决的科学问题以及仍存在的缺陷;最后,从算法的准确性、适用性和鲁棒性3个角度对这些工作分别进行进一步的分析,并对未来的研究方向进行展望.

主 题 词：深度图像 手部姿态估计 手部追踪 深度学习 人机交互 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2021.18788

馆 藏 号：203106274...