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Accurate per-pixel hand detection from a single depth image

机译：从单个深度图像进行精确的每像素手检测

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摘要

Per-pixel hand detection plays an important role in many human-computer interaction applications while accurate and robust hand detection remains a challenging task due to the large appearance variance of hands in images. We introduce a per-pixel hand detection system using one single depth image. We propose a circle sampling depth-context feature for hand regions representation, and a multilayered hand detection model is built for hand regions detection. Finally, a postprocessing step based on spatial constraints is applied to refine the detection results and further improve the detection accuracy. We evaluate the accuracy of our method on a public dataset and investigate the effect of key parameters in our system. The results of the qualitative and quantitative evaluation reveal that the proposed method performs well on per-pixel hand detection tasks. Furthermore, an additional experiment on hand parts segmentation proves that the depth-context feature has a generalization power for more complex multiclass classification tasks.
机译：每像素手部检测在许多人机交互应用中起着重要作用，而由于图像中手的外观变化很大，因此准确而强大的手部检测仍然是一项艰巨的任务。我们介绍了使用一个单一深度图像的每像素手部检测系统。我们提出了一种用于手部区域表示的圆形采样深度上下文特征，并构建了用于手部区域检测的多层手部检测模型。最后，应用基于空间约束的后处理步骤来完善检测结果并进一步提高检测精度。我们在公共数据集上评估该方法的准确性，并研究系统中关键参数的影响。定性和定量评估的结果表明，该方法在每像素手部检测任务上表现良好。此外，在手部分割方面的另一项实验证明，深度上下文特征对更复杂的多类分类任务具有泛化能力。

著录项

  • 来源
    《Optical engineering》 |2017年第3期|033107.1-033107.11|共11页
  • 作者

    Zhao Zhang; Zhijiang Zhang; Haiwei Zhang; Dan Zeng;

  • 作者单位

    Shanghai University, Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai, China;

    Shanghai University, Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai, China;

    Shanghai Chingmu Vision Technology, Shanghai, China;

    Shanghai University, Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai, China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    depth-context feature; per-pixel hand detection; multilayered; postprocessing;

    机译：深度上下文特征;每像素手检测;多层后期处理;

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