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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本发明涉及交互姿态模型构建技术领域，具体公开了一种联合骨骼特征的双分支手部交互姿态估计模型，包括以下步骤：S1、数据源输入单元：首先，将手部区域深度图像送入到一个手部特征提取网络的粗糙手势特征获取单元，首先由一个7×7的卷积层得到粗略手部特征，然后再通过精细手势特征获取单元得到于初始分辨率下相对精细的手部特征。本发明中，通过SwinTransformer和CNN分别捕获全局特征和局部关节点特征，融合后添加一个二维高斯热图监督修正来进行特征提取，通过这种方法，可以提高手部姿态估计方法的效果，并在实际应用中获得更好的性能。
主权项：1.一种联合骨骼特征的双分支手部交互姿态估计模型，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据源输入单元：首先，将手部区域深度图像送入到一个手部特征提取网络的粗糙手势特征获取单元，首先由一个7×7的卷积层得到粗略手部特征，然后再通过精细手势特征获取单元得到于初始分辨率下相对精细的手部特征；S2、特征融合单元：然后，将手部特征并行送入到双分支获取单元，一支由U型网络输出聚合多分辨率下的手部关节点局部特征单元获取各手部关节点局部特征信息，另一支由手部关节点全局特征单元来获取注意力计算下的包含手部关节点拓扑联系的全局特征信息，合并后通过双分支融合单元进行汇总融合；S3、热图监督单元：通过添加一个具有关节点分布信息高斯热图来监督修正提取的特征信息；S4、姿态估计单元：将融合的关节点特征经过修正和处理后，进行交互姿态的预测，该层采用回归网络结构，通过全连接层将融合特征映射到关节点的三维坐标空间；S5、数据源输出单元：最后，将饱含丰富信息的特征送入后端网络得到手部关节点的坐标信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 一种联合骨骼特征的双分支手部交互姿态估计模型
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