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Hand PointNet: 3D Hand Pose Esti

Hand PointNet: 3D Hand Pose Esti

作者: 中了胖毒 | 来源:发表于2019-07-02 16:45 被阅读0次

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摘要

  1. 基于PointNet++，直接处理3D点云数据预测输出3D手势

关键

  1. PointNet++

    接受深度图作为输入，转换为点云，并下采样为N个点。每个点取坐标值和曲面法线向量作为初始特征输入，p = (p_x, p_y,p_z, n_x, n_y, n_z),使用PointNet++提取特征

  2. Oriented Bounding Box(OBB) 归一化视角

    OBB是一个紧贴输入点云的边界框，OBB的方向由点云的PCA主成分分析得到(根据特征值降序排序)


    p^{cam}为p在摄像机坐标系下的坐标，p_{obb}为OBB归一化后的坐标，R^{cam}_{obb}为3D旋转矩阵，p^{-obb}为形心坐标，L_{obb}为边界框的最大边长。
    所以， P^{nor}为最终的归一化坐标

  3. 手势回归网络

  1. 降维表示(瓶颈层)即增加几何约束

    使用PointNet++提取1024维全局特征向量，通过三层全连接层映射为F-dim(降维表示即增加约束)

  2. 参考DeepPrior网络结构设计预测网络，损失函数为

    1. \alpha_t即点云降维后的特征向量。X_t^{nor}为归一化后的真值， \cal F为PointNet++,将真值经PointNet++网络提取特征降维与\alpha_t做loss

      在训练阶段


      其中\Phi_t^{nor}为最终的归一化坐标值，E^T基于训练集的主成分，u为均值

      在测试阶段


      所以


      即得到最终预测的摄像机坐标

    2. 第二项为L_2正则化项

  3. 指尖修正网络

选取初始预测点的k-近邻点作为输入，归一化输入到PointNet++修正3D位置。

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