文献

J-GLOBAL ID：201902227748598712   整理番号：19A0249621

単眼RGBからのリアルタイム3Dハンドトラッキングのためのganer手【JST・京大機械翻訳】

GANerated Hands for Real-Time 3D Hand Tracking from Monocular RGB

著者 (7件)： Mueller Franziska ,  Bernard Florian ,  Sotnychenko Oleksandr ,  Mehta Dushyant ,  Sridhar Srinath ,  Casas Dan ,  Theobalt Christian
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CVPR  ページ： 49-59  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単眼RGBのみのシーケンスに基づく実時間3Dハンドトラッキングの非常に困難な問題に取り組んだ。このトラッキング法は,運動学的3Dハンドモデルと畳込みニューラルネットワークを結合し,それは,非見られたデータに良く一般化し,オクルージョンに対してロバストで,カメラの視点を変化させ,時間的に滑らかな手運動と同様に解剖学的に妥当である。著者らのCNNを訓練するために,幾何学的に一貫した画像から画像への変換ネットワークに基づく訓練データの合成生成のための新しいアプローチを提案した。より特異的であるために,合成画像を「実」画像に変換するニューラルネットワークを使用し,そのような画像が実世界の手画像と同じ統計的分布に従うようにした。この翻訳ネットワークを訓練するために,翻訳中の幾何学的性質(手姿勢のような)を保存するために,幾何学的一貫性損失を伴うadvers的損失とサイクル整合性損失を組み合わせた。著者らは,著者らのハンドトラッキングシステムが,挑戦的なRGBのみの基礎に関する最新の最新技術より優れていることを実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *三次元 ,  ニューラルネットワーク ,  カメラ ,  画像 ,  オクルージョン ,  *単眼 ,  ロバスト性 ,  ネットワーク ,  解剖学 ,  統計分布 ,  合成画像 ,  畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 幾何学的特徴 ,  訓練データ ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 単眼 ,  RGB ,  リアルタイム ,  3D ,  ハンドトラッキング