[发明专利]一种基于手部分割卷积网络的手部姿态估计方法在审
| 申请号： | 201810037633.8 | 申请日： | 2018-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN108491752A | 公开（公告）日： | 2018-09-04 |
| 发明（设计）人： | 齐越;车云龙 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明;贾玉忠 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于手部分割卷积网络的手部姿态估计方法，利用从深度图像中捕获的手部点云数据，恢复出对应手部的姿态。其步骤包括：(1)基于深度点云动态投影的手部区域提取算法，重新投影出一张只包含手部的深度图像；(2)手部分割网络的训练与预测，利用步骤(1)得到的只包含手部的深度图像训练手部分割网络，逐像素的输出其对应的手部区域归属信息；(3)基于手部拓扑约束的物理约束优化，根据步骤(2)的分割结果，生成对应的手部拓扑约束，并集合手部关节旋转约束，刚体碰撞约束和时序信息约束，对手部姿态进行基于物理约束的优化，得到最终手部姿态。本发明能够从输入的包含手部的深度图像中恢复出对应的手部姿态。 | ||
| 搜索关键词： | 手部 深度图像 手部姿态 手部区域 拓扑约束 物理约束 卷积 网络 点云数据 动态投影 分割结果 归属信息 时序信息 手部关节 提取算法 点云 刚体 像素 捕获 投影 优化 恢复 集合 输出 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于手部分割卷积网络的手部姿态估计方法，其输入为包含手部的深度图像，其特征在于：包括以下步骤：(1)基于深度点云动态投影的手部区域提取算法的步骤，重新投影出一张只包含手部的深度图像；(2)手部分割网络的训练与预测的步骤，利用步骤(1)得到的只包含手部的深度图像训练手部分割网络，逐像素的输出其对应的手部区域归属信息；(3)基于手部拓扑约束的物理约束优化的步骤，根据步骤(2)的分割结果，生成对应的手部拓扑约束，并集合手部关节旋转约束，刚体碰撞约束和时序信息约束，对手部姿态进行基于物理约束的优化，得到最终手部姿态。
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