chen5561
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手部部件分割网络设计

相较于通用的实例分割的任务，手部部件分割任务的特殊性在于：

（1）由时序信息可以预估出分割块的位置和大小

（2）使用的是深度图，通过补全，分割的结果能不能是个3D的

（3）候选框的数量、位置和大小比较固定，但会受到遮挡的影响

（4）目标单一

（5）是一个凹多边形，不过部件是凸多边形

（6）部件大小具有相关性

   (7)部件之间相互连接关系是固定的三维的

（8）特征融合与注意力模型的结合

仍光辉

现在做detection的竞争相当激烈，能记住的就是ross kaiming团队和sunjian老师团队，还有今天的主角daijifeng老师团队了

 

深度图像的特殊性：

RealSense 技术是 Intel 公司在 2014 年国际消费类电子产品展览会（CES2014）推出

SR300的信息

存在与距离相关的测量误差，物体距离 RealSense F200 越远，所采集到的表面深度信息越少。而 RealSense F200 的深度测量偏差与距离成正比，

手部部件分割网络设计_第1张图片

 0.1~0.2m 范围内的深度值，存在深度数值不稳定的现象，当 RealSense F200 逐渐靠近钢板时，钢板右上侧深度图连续出现强度减弱的波动阴影

手部部件分割网络设计_第2张图片

原始深度点云中存在的冗余背景、空洞噪声以及可能存在的部分深度值小于 160mm的不稳定前景对象，利用 2.4.2 节确定的柑橘果实识别的近景探测范围，以 160~700mm 的距离阈值进行场景点云的分割，进而获得去除冗余背景、空洞噪声和不稳定前景之后的柑橘点云区域。
手部部件分割网络设计_第3张图片

为了做部件分割，常用深度图的处理方法和存在的问题：

对于简单的几何体，可以寻找的特征有：横截面特征+点云边界，

手部部件分割网络设计_第4张图片

手部部件分割网络设计_第5张图片

手部部件分割网络设计_第6张图片手部部件分割网络设计_第7张图片

手部图像的部件分割，存在什么特殊性，现有方法把握了哪些，还有什么地方可以挖掘：

 

《基于深度摄像的手势识别关键技术研究》胡丽华

目前，基于深度手势识别技术的研究尚处于起步阶段，手势识别仍然存在巨大
的挑战，手势的高维度问题，手指间的自遮挡，快速的手势运动，以及手势识别
处理速度，不可控制的环境等都是影响手势识别的精度和效率的因素。基于普通
视觉图像的手势识别相关的研究工作已经很多，但大多数这类系统和方法仍不具
有鲁棒性，所取得的实际效果远不如基于数据手套等入侵式设备的方法，而基于
深度摄像的手势识别技术的研究也尚不够深入，大多数研究还停留在对静态手势

识别的研究工作上，识别的准确率也有待提高。总之，手势识别仍然存在巨大的
研究空间，随着深度摄像头的普及，可以预见基于视觉的手势识别技术将被广泛
应用到人机交互的各个领域中，具有非常大的研究意义和商业价值。 
手部部件分割网络设计_第8张图片

 

手部部件分割网络设计_第9张图片

 

部件分割也被称为手势分解，对于基于手部估计来说至关重要。

手部部件分割网络设计_第10张图片

手部部件分割网络设计_第11张图片

手部部件分割网络设计_第12张图片

《基于深度数据的人体动作分割与识别》 杨睿

主要看看人家怎么使用深度图，他们的方法可不可以改造为手势分解（部件分割）

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手部部件分割网络设计_第15张图片

手部部件分割网络设计_第16张图片

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手部部件分割网络设计_第20张图片

手部部件分割网络设计_第21张图片

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