基于手指点加强和多级特征融合的三维人手姿态估计

摘要：

针对现有的三维(3D)人手姿态估计算法没有充分挖掘手指特性和关键特征作用的问题,提出了手指点加强(FPR)策略和多级融合注意力(MFSE)模块.FPR策略突出了人手点云中手指位置点的作用,加强了网络特征提取层对点云中手指位置点的关注,提高了手指关节点的回归精度.MFSE模块提高了分层网络提取和表达局部特征的能力,该模块实现了分层网络之间不同层次特征的融合和权重分配,增强了模型的鲁棒性和人手姿态估计的准确度.在两个公共基准数据集MSRA和ICVL上的实验表明,所提算法能够实现高精度的3D人手姿态估计.

关键词：机器视觉、三维点云、深度学习、注意力机制、手部姿态估计

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省前沿引领技术基础研究专项;深圳市科技创新委员会

在线出版日期：2022-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：122-129