一种基于标签分布学习的三维手部姿态估计方法、存储介质及终端

摘要

本发明涉及一种基于标签分布学习的三维手部姿态估计方法、存储介质及终端，所述方法包括：通过最远点采样法和基于OBB的点云归一化法对点云数据进行预处理；采样特征学习网络将输入点云数据进行处理得到点云数据在高纬度的特征向量；通过标签分布学习网络将手部姿态各关节点的位置抽象为其概率密度的空间位置分布，并根据各关节点在空间位置部分的概率密度的大小实现对手部姿态各关节点的估计。本发明的优点在于：可以充分利用3D空间信息，可以近似表示3D体素，使得复杂度大大降低，复杂度与分辨率成一维线性关系；通过OBB归一化可以使初始点云数据在整体方向上保持一致，而一般归一化只是在简单归一化到0和1之间，增加对输入数据的鲁棒性。