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Learning the hand skeleton from 2D images, lifting and denoising

机译:从2D图像学习手骨架,提升和去噪

摘要

The processor identifies keypoints 115 , 120 , 125 , 130 of the hand in the two-dimensional image 100 captured by the camera 215 . A three-dimensional pose of the hand is determined using the location of the keypoint to access a lookup table (LUT) 230 that represents the potential pose of the hand as a function of the location of the keypoint. In some embodiments, the keypoint is the locations of the tips of the fingers and thumb, the joints connecting the fingers and the phalanges of the thumb, palm knuckles indicating the point of attachment of the fingers and thumb to the palm, and the hand on the forearm. It includes a wrist position indicating the point of attachment. Some embodiments of the LUT represent the 2D coordinates of the fingers and thumb in the corresponding finger pose plane.
机译:处理器识别由摄像机215捕获的二维图像100中的手的关键点115,120,125,130。 使用KeyPoint的位置来确定手的三维姿势以访问表示手的潜在姿势的查找表(LUT)230作为Keypoint的位置的函数。 在一些实施例中,键点是指状物和拇指的尖端的位置,连接指状物的关节和拇指的角色,掌心指示指示手指和拇指向手掌的连接点,并且手 前臂。 它包括指示附件点的腕部位置。 LUT的一些实施例代表了相应的手指姿势平面中的指状物和拇指的2D坐标。

著录项

  • 公开/公告号KR102329781B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-11-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 구글 엘엘씨;

    申请/专利号KR20197034132

  • 发明设计人 구레류즈 오누르;

    申请日2018-10-15

  • 分类号G06F3/01;G06F3/03;G06K9;G06K9/62;G06T7/60;G06T7/73;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 22:31:05

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