深度与RGB图像三维手姿估计：一个综合回顾

"黄林，张博深，郭志林，肖扬，曹志国，袁俊松基于深度和RGB图像的三维手形和姿态估计综述虚拟现实智能硬件，2021，3（3）：207-234。DOI：10.1016/j.vrih.2021.05.002" 本文是一篇关于基于深度和RGB图像的三维手形和姿态估计的文献综述，发表于2021年的《虚拟现实智能硬件》杂志。作者团队来自纽约州立大学、优图实验室腾讯、哥伦比亚大学和华中科技大学等机构，探讨了这一领域的最新进展和技术挑战。 三维手形和姿态估计是计算机视觉中的一个重要课题，特别是在自然人机交互、手势识别和虚拟现实应用中具有广泛应用价值。近年来，随着深度神经网络（DNN）的进步和大量标注手部数据集的出现，数据驱动的方法已经取得了显著的成果，能够实现手部形状和姿态的准确、快速估计。然而，手部的复杂结构、深度信息的模糊性、遮挡以及手指间的相似性仍然是当前技术面临的主要难题。 文章详细阐述了使用RGB-D相机进行三维手形和姿态估计的先进方法，包括不同技术的原理、优势和局限性。RGB-D相机结合了彩色（RGB）和深度信息，为手部识别提供了丰富的数据源。同时，文章还介绍了相关的重要手部数据集，这些数据集对于训练和评估算法至关重要。 此外，作者们还进行了性能分析，比较了各种方法的精度和实时性，从而为读者提供了该领域研究现状的整体视角。他们还探讨了未来可能的研究方向，强调了这个快速发展的领域中仍然存在的机遇和挑战，如提高估计的鲁棒性和准确性，处理动态环境下的手部交互等。 手部测量、三维手位估计、手形重建和手物交互是本文关注的关键概念。手部测量涉及对手部的几何特性进行精确计算，三维手位估计则需要确定每个手指关节在3D空间中的位置，手形重建是指重建手部的完整3D模型，而手物交互则关注手与物体的互动，这对于虚拟现实中的操作控制尤为重要。 这篇综述为研究人员和从业者提供了一个全面的框架，以理解和追踪基于深度和RGB图像的三维手形和姿态估计领域的最新发展。通过深入分析现有的技术和问题，它有助于推动未来在这个领域的创新和突破。