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申请/专利权人：大连大学
摘要：本发明提出一种基于多层级拓扑结构的3D手部姿态估计方法，提高了关节特征表示的稳健性和模型的鲁棒性，能够得到稳健的3D手部姿态。包括以下步骤：步骤1：将单目RGB图像输入到多层级拓扑结构网络中，进行特征提取、特征拼接、节点坐标估计、特征交互操作后，多层级拓扑结构网络输出3D手部姿态；步骤2：将步骤1得到的3D手部姿态，与真实的手部姿态输入到3D手部姿态估计网络模型的损失函数中，使用均方误差损失函数对3D手部姿态估计网络模型进行训练，得到模型参数；步骤3：加载步骤2中的模型参数，将新的单目RGB图像输入到训练完成的3D手部姿态估计网络模型中，得到对应的3D手部姿态。
主权项：1.一种基于多层级拓扑结构的3D手部姿态估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：将单目RGB图像输入到多层级拓扑结构网络中，进行特征提取、特征拼接、节点坐标估计、特征交互操作后，输出3D手部姿态；步骤2：将步骤1得到的3D手部姿态，与真实的手部姿态输入到3D手部姿态估计网络模型的损失函数中，使用均方误差损失函数对3D手部姿态估计网络模型进行训练，得到模型参数；步骤3：加载步骤2中的模型参数，将新的单目RGB图像输入到训练完成的3D手部姿态估计网络模型中，得到对应的3D手部姿态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 一种基于多层级拓扑结构的3D手部姿态估计方法
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