一种基于三维点云的人手三维姿态估计方法和装置

摘要

本发明涉及一种基于三维点云的人手三维姿态估计方法和装置。本发明主要解决的问题是如何从单张深度图得到的人手点云中恢复人手三维姿态，其主要技术难点在于点云排列无序并且存在较高的噪声问题，人手丰富的手势变化以及由于拍摄角度导致的人手自遮挡等。本发明提出了基于深度神经网络的人手姿态估计算法，能够从丰富的训练数据中自适应提取特征。并且本发明在实时回归人手关节点的三维位置的同时，能够预测点云的局部以及全局特征，利用关节标注的内在联系，帮助网络提高泛化能力，缓解单任务网络提取的特征泛化能力差的问题。经过实际使用验证，本发明具有自动化程度高、精度高和实时性的优点，可满足专业的或者大众化的应用需求。