【摘 要】
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人手姿态估计是计算机视觉领域的重要组成部分。随着深度学习的发展,基于单目RGB图像的三维人手姿态估计算法也取得了显著进展。主流的方法通常使用卷积神经网络从输入中提取相关特征,并从这些特征中回归出三维人手关节点。本文从如何更好地利用先验信息的角度,对基于深度学习的单目RGB图像三维人手姿态估计算法展开了研究,针对现有算法存在的一些问题提出了以下改进。如何有效地引入人手的结构信息是这一任务的一个重要问
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人手姿态估计是计算机视觉领域的重要组成部分。随着深度学习的发展,基于单目RGB图像的三维人手姿态估计算法也取得了显著进展。主流的方法通常使用卷积神经网络从输入中提取相关特征,并从这些特征中回归出三维人手关节点。本文从如何更好地利用先验信息的角度,对基于深度学习的单目RGB图像三维人手姿态估计算法展开了研究,针对现有算法存在的一些问题提出了以下改进。如何有效地引入人手的结构信息是这一任务的一个重要问题。先前方法大多使用主成分分析(PCA)降低三维关节点的空间维度,实现对关节点自由度的约束,或通过统计关节点的角度范围,对角度进行约束。这一类方法在复杂姿态下,反而会限制模型的表达能力。因此,本文提出了一种法向量约束算法,其中法向量的计算基于人手结构先验即:同一手指的所有关节点共面。本文通过关节点的预测值计算对应的法向量,引入法向量损失,从而实现对角度偏差较大的关节点约束。现有的方法基本都不加区分地处理所有的关节点,忽略了关联性较小的关节点之间存在的负面影响。为此,本文提出了一种基于人工先验信息的分组方式,将分组学习不同的关节点以减小这一负面影响。具体地,将拇指、食指关节点各分为一组,其他所有关节点划分为一组。为了学习各组独有的特征,同时减小分组带来的参数量的增加,本文受沙漏模型等算法的启发设计了一个浅层编解码子网络。由于关节点的分组不仅取决与各个关节点之间的生物连接,也依赖于不同数据集的姿态分布。因此,本文提出了自动分组的算法。该算法使用一个可学习分组选择矩阵,在优化整个网路的同时自动地学习各个关节点的分类,从而实现对关节点分组信息的学习。另外,为了获得更有效的特征,本文借鉴了多任务特征融合的思想,将不同组关节点的估计问题视作不同的子任务,引入多任务特征融合算法,实现每一组自动地选择其他组的特征,以获得更好地表征。实验表明,本文所提出的基于自动分组的算法相较于其他算法具有更优越的性能。
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