【摘 要】
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3D手势姿态估计是计算机视觉领域一个重要的研究方向,在虚拟现实、增强现实、人机交互、手语理解等领域中具有重要的研究意义和广泛的应用前景.深度学习技术已经广泛应用于3D手势姿态估计任务并取得了重要研究成果,其中深度图像具有的深度信息可以很好地表示手势纹理特征,深度图像已成为手势姿态估计任务重要数据源.本文首先全面阐述了手势姿态估计发展历程、常用数据集、数据集标记方式和评价指标;接着根据深度图像的不同
【机 构】
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浙江工业大学 计算机科学与技术学院,杭州310023;浙江工业大学 计算机科学与技术学院,杭州310023;浙江工业大学 教育科学与技术学院,杭州310023
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3D手势姿态估计是计算机视觉领域一个重要的研究方向,在虚拟现实、增强现实、人机交互、手语理解等领域中具有重要的研究意义和广泛的应用前景.深度学习技术已经广泛应用于3D手势姿态估计任务并取得了重要研究成果,其中深度图像具有的深度信息可以很好地表示手势纹理特征,深度图像已成为手势姿态估计任务重要数据源.本文首先全面阐述了手势姿态估计发展历程、常用数据集、数据集标记方式和评价指标;接着根据深度图像的不同展现形式,将基于深度图像的数据驱动手势姿态估计方法分为基于简单2D深度图像、基于3D体素数据和基于3D点
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