申请/专利权人：西安工程大学

申请日：2023-11-29

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117727067A

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本申请涉及一种在遮挡情况下还原手部姿势的方法，该方法基于构建的三维手部姿势估计网络，三维手部姿势估计网络，包括特征提取模块、增强空间特征及特征关联模块、特征加强学习模块；该网络对静态图片经过特征提取和权重计算得到多维度的特征信息，并将这些特征进行融合，去除干扰特征和冗余特征，同时加强关键特征的学习；综合考虑到全局信息和局部信息，能够得到更精准的预测结果。

主权项：1.一种三维手部姿势估计网络构建方法，其特征在于，包括：获取网络训练数据集；所述网络训练数据集包括多张手部与物体交互的图像；基于所述网络训练数据集对三维手部姿势估计网络进行训练，得到训练后的三维手部姿势估计网络；所述三维手部姿势估计网络，包括特征提取模块、增强空间特征及特征关联模块、特征加强学习模块；所述特征提取模块用于对输入图像进行特征提取，得到特征映射；根据所述特征映射生成关节热图信息和多尺度特征F；基于所述多尺度特征F，得到手部特征权重N，并基于所述多尺度特征F和手部特征权重N得到关注信息和干扰信息；所述增强空间特征及特征关联模块用于对所述关节热图信息、所述关注信息和所述干扰信息进行特征融合、空间特征增强，生成手部特征；所述特征加强学习模块用于基于所述手部特征，得到三维手部姿势的相关参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安工程大学 一种在遮挡情况下还原手部姿势的方法

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