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为了提高从单目RGB图像估计人手的姿态与形状的精确性和准确性,加速3D重建过程,同时结合深度网络的高效性和迭代拟合的稳定性,提出单目图像人手网格重建方法.首先利用卷积神经网络模型从图像提取稀疏特征;然后根据稀疏特征回归人手模型参数,回归参数用于初始化迭代优化例程,将人手模型拟合到3D关节点上;最后用迭代拟合的人手参数逆向监督整个网络.基于弱透视投影模型,采用大型手势动作数据库FreiHand和ObMan进行实验的结果表明,所提方法在姿态误差和网格误差上较对比方法分别降低约52%和59%,在运行效率上较对比方法快约3倍. 相似文献
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