二、CVPR2019 3D Hand Shape and Pose from Images in the Wild 三、ECCV2020 FrankMocap Fast Monocular 3D Hand and Body Motion Capture by Regression and Integration 四、CVPR2020 Monocular Real-time hand shape and motion capture using multi-modal data 五、ICCV2021 Towards Accurate Alignment in Real-...
OpenCV手部关键点检测(手势识别)代码示例 在大部分情况下还是不错的,但也出现了少数帧关键点跳变的情况。 算法思想 该文中作者使用的算法模型是CMU Perceptual Computing Lab开源的集合人体、人脸、手部关键点检测的开源库OpenPose,其中手部关键点检测(Hand Keypoint detector)算法来自CVPR2017的论文《Hand Keypoint Dete...
实际上，谷歌已于六月的CVPR 2019大会进行过预览，而这项技术是在MediaPipe中实现（一个开源的跨平台框架，主要用于构建处理不同模态感知数据的管道，如视频和音频）。这种方法通过机器学习从单帧推断出手部的21个3D关键点，从而提供高保真度的手部和手指追踪。目前最先进的方法主要依靠强大的桌面环境进行推导，但谷歌的...
OpenCV：可能使用了OpenCV库来进行图像处理和手势识别。机器学习：可能采用了机器学习算法来训练和识别手势。
该文中作者使用的算法模型是CMU Perceptual Computing Lab开源的集合人体、人脸、手部关键点检测的开源库OpenPose,其中手部关键点检测(Hand Keypoint detector)算法来自CVPR2017的论文《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》。
算法思想该文中作者使用的算法模型是CMU Perceptual Computing Lab开源的集合人体、人脸、手部关键点检测的开源库OpenPose,其中手部关键点检测(Hand Keypoint detector)算法来自CVPR2017的论文《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》。 人手在3D空间由于视角不同、灵活的精细动作等原因...
实际上,谷歌已于六月的CVPR 2019大会进行过预览,而这项技术是在MediaPipe中实现(一个开源的跨平台框架,主要用于构建处理不同模态感知数据的管道,如视频和音频)。这种方法通过机器学习从单帧推断出手部的21个3D关键点,从而提供高保真度的手部和手指追踪。目前最先进的方法主要依靠强大的桌面环境进行推导,但谷歌的方法...
之前在盘点CVPR 2020 动作识别相关论文的时候,发现研究动作识别的真不少,但不清楚有没有相关的正真落地的技术,感觉人体动作太多了,也许面向垂直领域的技术实用化的可能性较大。 今天向大家介绍一个深度学习推理库:20bn-realtimenet。 20bn-realtimenet 是用于两个轻量级神经网络的推理的库,包括一个手势识别模型和...
本文盘点所有CVPR 2020 动作识别(Action Recognition )相关论文,该方向也常被称为视频分类(Video Classification )。从后面的名字可以看出该任务就是对含人体动作的视频进行分类。
在CVPR，谷歌宣布了在 MediaPipe 中实现手部感知的新方法——MediaPipe 是一个用于构建多模式机器学习管道的跨平台框架。通过这种新方法，即使在移动设备上也可以实现实时性能，并扩展到多只手。该手部跟踪解决方案的机器学习流程由多个模型组成：手掌探测器手地标手势识别器 由于此手部跟踪和手势识别管道是开源的，因此...