Fast and Robust Hand Tracking Using Detection-Guided Optimization

最新推荐文章于 2024-12-04 12:45:43 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/guochen/p/5629074.html

介绍了一种高效的手势跟踪技术，该技术能够实现实时的手部动作捕捉与跟踪，并提供了详细的项目链接供进一步研究。

http://handtracker.mpi-inf.mpg.de/projects/FastHandTracker/

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人体三维重建【文章汇总】Humans
zik的博客
07-03 2361
PA-MPJPE则是在计算误差之前，首先对预测的姿态进行了最佳比例的刚体变换（包括旋转、平移和缩放），这一过程通常通过Procrustes分析实现，目的是为了消除全局旋转和平移的影响，以及可能的比例差异，从而更加专注于评估姿态结构本身的准确性。PCK指标计算的是被正确检测出的关键点数量占总关键点数量的百分比，这里的“正确检测”指的是预测的关键点位置与真实位置之间的距离小于或等于一个给定的误差阈值（通常以关节或者像素为单位）。：对每个关节的位置序列进行一阶微分，得到各个关节的速度随时间的变化情况。
手势跟踪论文学习：Realtime and Robust Hand Tracking from Depth（四）Hand Initialization
ikerpeng
09-13 3331
在多次的阅读这篇论文以后才明白文章的结构为什么这样安排：将Hand Initialization这部分放在文章的所有的优化算法的最后，说明整个算法即便是不要这一部分的优化也是可以的。我们从文章中的Table 2可以看到，不使用Hand Initialization得到的结果比使用到Initialization的结果差2mm。若是你对于最终的结果要求不是很高的话，其实可以忽略这一部分了。 我们从H
Fast-Robust-ICP
05-03
快速鲁棒ICP 该存储库包含源代码，即“ 。 作者：，姚玉新，。 该代码受专利保护。 它只能用于研究目的。 如果您对商业目的/营利目的感兴趣，请联系 Zhang（作者，电子邮件： ）。 这段代码是由姚欣欣编写的。 如有疑问，请联系 。 汇编 该代码是使用编译的，并且需要 。 已在带有gcc 5.4.0的Ubuntu 16.04和带有Visual Studio 2015的Windows上进行了测试。 请按照以下步骤来编译代码： 确保已安装本征。 我们建议使用3.3+版本。 从eigen.tuxfamily.org下载Eigen，并将其解压缩到“ include”文件夹中的“ eigen”文件夹中。 确保可以找到文件“ include / eigen / Eigen / Dense”和“ include / eigen / unsupported / Eigen / Matri
【亲测免费】 Fast-Robust-ICP：高效稳健的点云配准工具
gitblog_00376的博客
09-21 1220
Fast-Robust-ICP：高效稳健的点云配准工具 项目介绍 Fast-Robust-ICP 是一个基于最新研究成果的开源点云配准工具，由 Juyong Zhang、Yuxin Yao 和 Bailin Deng 共同开发。该项目源自论文 Fast and Robust Iterative Closet Point，旨在提供一种快速且鲁棒的迭代最近点（ICP）算法实现。通过优化算法和引入多种配...
快速鲁棒的 ICP (Fast and Robust Iterative Closest Point)
weixin_43802726的博客
06-24 1040
因此，张举勇等人提出了Fast and Robust ICP方法，该方法的主要思路是通过安德森加速方法（Anderson Acceleration）来加快Majorization-Minimization（MM）算法收敛速度。在此基础上，提出了一种基于Welsch函数的鲁棒误差度量方法，利用安德森加速的MM算法有效地最小化该误差度量。该方法最后将基于Welsch函数的鲁棒误差度量方法扩展到点对平面的ICP，并使用类似的安德森加速MM策略来解决由此产生的问题。
Fast-Robust-ICP 项目使用教程
gitblog_00416的博客
09-21 480
Fast-Robust-ICP 项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 Fast-Robust-ICP 项目的目录结构如下： Fast-Robust-ICP/ ├── cmake/ │ ├── CMakeLists.txt ├── data/ ├── include/ │ ├── AndersonAcceleration.h │ ├── CMakeLists.txt │ ├── ...
手势估计- Hand Pose Estimation
hddghhfd的博客
11-15 1080
手势估计- Hand Pose Estimation
CVPR,ECCV,ICCV14-17年视觉目标追踪论文汇总
u014553172的博客
01-03 3230
近三年来计算机数据三大顶会有关单目标视觉追踪的文章汇总 2017CVPR CVPR-17-1-Superpixel-Based Tracking-By-Segmentation Using Markov Chain CVPR-17-2-BranchOut: Regularization for Online Ensemble Tracking With Convolutional Neura
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
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中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
文献阅读之无人机防御性驾驶-提前感知快速飞行的轨迹规划
silver bullet
11-30 6501
无人机高速导航问题是个巨大的挑战。现有方法在有限的时间内给出的轨迹无法保证可行性和质量。有些方法没有考虑环境感知，这正是高速飞行的瓶颈。本文提出了RAPTOR——一种鲁棒的且perception-aware重规划框架，来解决这个问题，达到快而安全的效果。该框架有3个重点：1是path-guided optimization(PGO)算法，规划出可行的轨迹；2是perception-aware规划策略和risk-aware trajectory refinement算法，用来主动观测和避开轨迹近处的威胁。
ICP算法、Robust_ICP算法
qq_46232513的博客
08-09 2517
关于点云配准算法的一些总结 点云配准算法ICP，以及稳健回归的ICP算法 本科毕业设计做的点云配准相关方面的工作，为此把做的内容做以下总结。 控制点选择方法 点云采样，是从整体的点云数据中按照一定的规则选取部分点云数据的过程。进行点云配准时，需要选择控制点，理论上要求至少需要三组不共线的对应点进行配准。为提高配准精度，选择特征明显的控制点进行配准，采样是一种比较高效的方法。 随机采样 ，即按照随机原则，等概论抽取点云数据，抽样的结果具有偶然性，结果分布不均匀呈现杂乱状,如图3-1b。因此，随机采样会引入许
FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to Speech
林宋的搬砖流水账
12-04 908
时间：2019.5 作者：renyi 单位：浙大&微软 abstract 如tacotron2这样的工作先将文本转成mel，然后用wavenet将mel生成wav。nn语音合成和传统的参数或者拼接系统相比，生成质量跟高，但是nn的infer速度更慢，而且不够鲁棒（跳词或者重复词），并缺乏控制（语速和韵律控制）。本文提出一种基于transformer的前传网络，可以并行的生成mel，用于TT...
基于多视角人体姿态(一)Fast and Robust Multi-Person 3D Pose Estimation
Raywit的博客
04-04 6048
基于多视角人体姿态(一） Abstract 1. Introduction 2. Technical approach 2.1. 2D human pose detection 2.2. Multi-view correspondences 2.2.1 Affinity matrix 原文：Fast and Robust Multi-Person 3D Pose Estimation from M...
ICP算法（仅供学习使用）
z377989129的博客
03-18 1万+
ICP（Iterative Closest Point）细化是一种点云配准算法，用于将两个或多个点云数据集对齐，以便进行后续的三维重建、拓扑分析等操作。在ICP细化中，通过迭代计算最小化两个点云之间的距离，来优化一个点云到另一个点云的转换矩阵（旋转矩阵和平移向量）。通过反复迭代，ICP细化算法可以逐步地将两个点云对齐，使它们的误差越来越小，最终达到一个较好的配准效果。ICP细化算法常用于三维重建、医学图像处理、机器人视觉、自动驾驶等领域。
Fast-Robust-ICP 项目推荐
最新发布
gitblog_00372的博客
12-04 334
Fast-Robust-ICP 项目推荐 1. 项目基础介绍和主要编程语言 Fast-Robust-ICP 是一个专注于点云配准的开源项目，由 Yuxin Yao 开发并维护。该项目的主要编程语言是 C++，并使用了 CMake 作为构建工具。项目的目标是提供一种快速且鲁棒的迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法实现，以解决三维点云数据配准问题。 2. 项目的核...
open3d基于鲁棒核函数的精确配准：Robust ICP
微小冷的学习笔记
02-16 2879
鲁棒核函数的本质是给距离加上一个放缩，让离谱的距离直接变成0，从而让点云配准具有良好的康造型。
点云配准：最新进展与全面介绍
LrFramework的博客
09-28 531
ICP算法是最常用的配准算法之一，而特征匹配算法和基于学习的方法也取得了显著的进展。未来，我们可以期待更多创新的算法和技术来进一步改进点云配准的性能和效果。点云配准是通过计算点云之间的几何变换，使它们在空间中对齐的过程。点云配准是计算机视觉和三维重建领域中的重要任务，它的目标是将多个点云数据集对齐，以便生成一个一致的三维模型。本文将全面介绍最新的关于点云配准的研究进展，并提供相应的源代码示例。近年来，基于深度学习的特征匹配算法取得了显著的进展，如PointNet和PointNet++等。
点云配准论文
zhulf0804的博客
10-15 4180
点云配准，求解两个(具有overlap的)点云P, Q之间的变换(旋转矩阵和平移向量)，使得点云P, Q的坐标处于同一坐标系下。点云配准在无人驾驶、三维重建等领域具有广泛的应用。 本文整理了点云配准相关的论文，既包括基于深度学习的点云配准算法，也包括部分传统配准算法(ICP, GoICP, FGR等)。 Deep Global Registration [CVPR 2020; PyTorch] 3DRegNet: A Deep Neural Network for 3D Point Registratio
a fast and robust convolutional neural network-based defect detection model
09-21
快速而稳健的卷积神经网络缺陷检测模型是一种基于卷积神经网络的算法，用于检测产品或图像中的缺陷。该模型能够有效地处理大量的图像数据，并能在很短的时间内进行高精度的缺陷检测。 该模型的快速性来源于卷积神经...
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