【摘 要】
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手势估计算法作为人机交互中的核心技术,具有较高的研究意义和实用价值。近年来,基于深度学习的手势估计研究工作进展显著,但针对单张RGB图像的手势估计研究因图像分辨率低、深度信息缺失、自遮挡、视角及色彩变更等原因,实际表现不尽如人意。鉴于以上原因,本文以实现基于单目RGB图像的轻量化手势估计方案为研究目标,针对手势估计任务的高精度、高实时性的部署需求,分别实现了完整的2D和3D轻量化手势估计方案。具体
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手势估计算法作为人机交互中的核心技术,具有较高的研究意义和实用价值。近年来,基于深度学习的手势估计研究工作进展显著,但针对单张RGB图像的手势估计研究因图像分辨率低、深度信息缺失、自遮挡、视角及色彩变更等原因,实际表现不尽如人意。鉴于以上原因,本文以实现基于单目RGB图像的轻量化手势估计方案为研究目标,针对手势估计任务的高精度、高实时性的部署需求,分别实现了完整的2D和3D轻量化手势估计方案。具体来说,主要完成工作如下:（1）搭建了基于YOLOv3网络的手部检测器,针对手部检测任务调整了激活函数、损失函数及Anchor先验框,并基于COCO-TV Hand数据集训练出实用泛化性强的轻量化手部检测网络。（2）搭建了基于Re XNet网络的2D手势估计器,参考多任务学习理念拓展了手部判定功能,使其可以脱离检测器独自完成手势估计任务,并通过对比实验证明该Re XNet网络是当前估计器最合理的Backbone。为兼顾轻量化和多任务学习,该2D手势估计器被设计成直接回归的架构,实际测试表现良好,可以用于实际任务部署。（3）实现了2D热图-3D关节矢量图-3D坐标图的手势估计复合监督框架。在3D手势估计任务中,该架构能够有效缓解2D图像向3D坐标映射中存在的深度模糊性。本研究基于该复合监督架构,以Res Net50网络为Backbone搭建了轻量化的3D手势估计器,和同领域前沿研究工作相比,该3D估计器在保持运算速度大幅领先的同时,仍能保持较高的估计精度。特别的,在3D手势估计研究中,本文通过对比实验证实了上述复合监督框架和数据集混合训练的有效性,且最终训练的3D手势估计器在同领域泛用的RHD数据集上达到了与国际前沿研究相近的精度指标,并且具有显著的实时性优势。
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