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申请/专利权人:大连大学
摘要:本发明提出一种基于多层级拓扑结构的3D手部姿态估计方法,提高了关节特征表示的稳健性和模型的鲁棒性,能够得到稳健的3D手部姿态。包括以下步骤:步骤1:将单目RGB图像输入到多层级拓扑结构网络中,进行特征提取、特征拼接、节点坐标估计、特征交互操作后,多层级拓扑结构网络输出3D手部姿态;步骤2:将步骤1得到的3D手部姿态,与真实的手部姿态输入到3D手部姿态估计网络模型的损失函数中,使用均方误差损失函数对3D手部姿态估计网络模型进行训练,得到模型参数;步骤3:加载步骤2中的模型参数,将新的单目RGB图像输入到训练完成的3D手部姿态估计网络模型中,得到对应的3D手部姿态。
主权项:1.一种基于多层级拓扑结构的3D手部姿态估计方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1:将单目RGB图像输入到多层级拓扑结构网络中,进行特征提取、特征拼接、节点坐标估计、特征交互操作后,输出3D手部姿态;步骤2:将步骤1得到的3D手部姿态,与真实的手部姿态输入到3D手部姿态估计网络模型的损失函数中,使用均方误差损失函数对3D手部姿态估计网络模型进行训练,得到模型参数;步骤3:加载步骤2中的模型参数,将新的单目RGB图像输入到训练完成的3D手部姿态估计网络模型中,得到对应的3D手部姿态。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 大连大学 一种基于多层级拓扑结构的3D手部姿态估计方法
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