Robust 3D hand pose estimation from single depth images using multi-view CNNs
Articulated hand pose estimation is one of core technologies in human-computer interaction. Despite the recent progress, most existing methods still cannot achieve satisfactory performance, partly due to the difficulty of the embedded high-dimensional nonlinear regression problem. Most existing data...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Ge, Liuhao, Liang, Hui, Yuan, Junsong, Thalmann, Daniel |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Interdisciplinary Graduate School (IGS) |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/140529 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
3D convolutional neural networks for efficient and robust hand pose estimation from single depth images
بواسطة: Ge, Liuhao, وآخرون
منشور في: (2019) -
Salience guided depth calibration for perceptually optimized compressive light field 3D display
بواسطة: Wang, Shizheng, وآخرون
منشور في: (2020) -
Real-time 3D hand pose estimation from depth images
بواسطة: Ge, Liuhao
منشور في: (2018) -
Time-multiplexed multi-view three-dimensional display with projector array and steering screen
بواسطة: Xia, Xinxing, وآخرون
منشور في: (2019) -
Real-time 3D hand pose estimation with 3D convolutional neural networks
بواسطة: Ge, Liuhao, وآخرون
منشور في: (2019)