Combination of Positions and Angles for Hand Pose Estimation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F19%3A43956392" target="_blank" >RIV/49777513:23520/19:43956392 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-26061-3_22" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-26061-3_22</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-26061-3_22" target="_blank" >10.1007/978-3-030-26061-3_22</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Combination of Positions and Angles for Hand Pose Estimation
Popis výsledku v původním jazyce
This paper deals with the estimation of hand pose from a single depth image. We present a method that is based on a description of the hand pose via local rotations of bones trained discriminatively in an end-to-end fashion using a convolutional neural network. We compare our method with existing approach of hand pose estimation of 3D locations of hand joints. For this purpose, we collected precise ground-truth data with a passive marker-based optical motion capture technology. The results show, that the estimation of the hand pose formulated as a combination of local rotations of bones and relative locations of joints outperforms the direct estimation of 3D global joints locations.
Název v anglickém jazyce
Combination of Positions and Angles for Hand Pose Estimation
Popis výsledku anglicky
This paper deals with the estimation of hand pose from a single depth image. We present a method that is based on a description of the hand pose via local rotations of bones trained discriminatively in an end-to-end fashion using a convolutional neural network. We compare our method with existing approach of hand pose estimation of 3D locations of hand joints. For this purpose, we collected precise ground-truth data with a passive marker-based optical motion capture technology. The results show, that the estimation of the hand pose formulated as a combination of local rotations of bones and relative locations of joints outperforms the direct estimation of 3D global joints locations.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Speech and Computer, 21st International Conference, SPECOM 2019, Istanbul, turkey, August 20-25,2019, Proceedings
ISBN
978-3-030-26060-6
ISSN
0302-9743
e-ISSN
1611-3349
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
209-218
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Instanbul, Turkey
Datum konání akce
20. 8. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—