[发明专利]基于点云的3D手部姿态估计方法在审
| 申请号： | 201910402435.1 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110135340A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 邹露;黄章进;张智森;温泉 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种高精度的3D手部姿态估计方法，包括：采用端到端的深度神经网络结构，能够直接处理深度传感器设备捕获的手部点云数据，避免了将深度数据转换为体素或多视角图像之后造成的空间浪费以及计算冗余；创新性地设计了一个空间变换算法，使得本方法对输入的点云数据具有旋转、平移不变性；为进一步降低指尖位置估计的误差所带来的总体误差，创新性地设计了一个指尖位置优化算法。因此，本发明能够捕获复杂的手部姿态变化并估计出一个精确的低维的手部姿态表示。 | ||
| 搜索关键词： | 手部姿态 创新性地 点云数据 指尖位置 捕获 空间变换算法 神经网络结构 多视角图像 平移不变性 深度传感器 深度数据 优化算法 直接处理 冗余 低维 点云 手部 体素 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于点云的3D手部姿态估计方法，其特征在于，包括：将手部的深度图像转换为3D点云，并进行降采样处理；训练空间变换网络，对将降采样处理后的3D点云进行归一化处理；将归一化处理后的3D点云以及点云的表面法向量输入至训练好的手部姿态回归网络，实现手部关节点位置的预测，并通过空间反变换操作，获得手部姿态的初步预测结果；利用指尖修正网络对手部姿态的初步预测结果进行修正，得到最终的手部姿态。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学技术大学，未经中国科学技术大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910402435.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：作业制定方法及装置
- 下一篇：杂草识别方法、装置及终端设备
