【摘 要】
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在计算机视觉领域,随着神经网络以及深度学习技术的高速发展,基于视觉的手部姿态估计方法逐步在虚拟现实、增强现实、智能机器人、人机交互等人类生活的各个领域扮演着越来越重要的角色。然而,在手物交互、智能机械手抓取等实际应用场景中,通常需要更多地考虑手部表面的接触信息,因此人们迫切地需要在估计准确的三维手部姿态的同时,重建真实、合理的三维手部表面形状。但传统基于单张RGB图像的方法局限于RGB图像的深度模
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在计算机视觉领域,随着神经网络以及深度学习技术的高速发展,基于视觉的手部姿态估计方法逐步在虚拟现实、增强现实、智能机器人、人机交互等人类生活的各个领域扮演着越来越重要的角色。然而,在手物交互、智能机械手抓取等实际应用场景中,通常需要更多地考虑手部表面的接触信息,因此人们迫切地需要在估计准确的三维手部姿态的同时,重建真实、合理的三维手部表面形状。但传统基于单张RGB图像的方法局限于RGB图像的深度模糊性,且在实际场景中获取准确的三维手部关节点坐标和三维手部表面形状网格点坐标标注也是异常困难且费力的。因此对于在缺少标注信息的情况下使用视频序列进行手部姿态与形状估计的研究是十分有必要的。针对上述问题,本文利用可在实际场景中轻易获取的手部视频序列数据,设计了两种基于视频序列的手部姿态估计与手部形状重建方法,具体研究内容如下:（1）因在实际场景中难以获取准确的三维标注信息,但获取二维标注信息的难度和成本相对较低,因此本文利用视频序列中隐含的时序信息,设计了一种基于弱监督方式训练的手部姿态估计与手部形状重建方法,减轻了网络训练过程中对三维标签的依赖。该方法以手部的视频序列数据作为输入,采用多阶段法进行训练,依次通过光流估计模块、手部姿态估计模块和手部形状重建模块分别预测手部的二维热图、手部的三维姿态和手部的三维表面形状,最后通过正逆向一致性模块以弱监督的方式对整体网络进行端到端的训练,得到较为准确的手部姿态与较为合理的手部形状。（2）虽然二维标注信息相较于三维标注信息的标注成本与获取难度都大大降低,但对于复杂多变的实际应用场景来说,获取人工标注的准确二维标注信息也十分繁琐且费力。因此本文利用视频序列中相邻两帧图像之间同一只手的动作关系,设计了一种基于自监督方式训练的手部姿态估计与手部形状重建方法,不使用任何标注信息,只利用输入图像自身携带的像素信息进行自监督训练,进一步减轻了网络对于标签的依赖,更极大地提高了手部形状重建方法的泛用性。该方法首先在具有三维手部表面形状网格点标注的大型公开数据集上进行全监督预训练,获取足够的手部形状先验信息,然后利用视频序列相邻两帧之间同一只手的一致性信息,以自监督的方式将预训练阶段获取的手部形状先验信息迁移到新的实际场景中,使网络在缺少三维标注的新场景中依然能够重建真实合理的手部表面形状,同时获得精度较高的手部姿态估计结果。在手部视频序列数据集上进行的计算机仿真实验表明了本文两种方法的有效性。
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