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A CNN model for real time hand pose estimation

机译:实时手姿势估计的CNN模型

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摘要

Recently convolutional neural networks (CNNs) have been employed to address the problem of hand pose estimation. In this work, we introduce an end-to-end deep architecture that can accurately estimate hand pose through the joint use of model-based and fine-tuning methods. In the model-based stage, we make use of the prior information in hand model geometry to ensure the geometric validity of the estimated poses. Next, we introduce a fine-tuning approach that learns to refine the errors between the model and observed hand. Our approach is validated on three challenging public datasets and achieves state-of-the-art performance.
机译:最近,已经采用了卷积神经网络(CNNS)来解决手姿势估计问题。 在这项工作中,我们介绍了一种端到端的深层架构,可以通过联合使用基于模型和微调方法来准确估计手姿势。 在基于模型的阶段,我们使用手动模型几何的先前信息来确保估计的姿势的几何有效性。 接下来,我们介绍了一种微调方法,可以学习在模型和观察到的手中改进错误。 我们的方法在三个挑战性的公共数据集中验证,实现了最先进的性能。

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