Full metadata record
DC pole | Hodnota | Jazyk |
---|---|---|
dc.contributor.author | Kanis, Jakub | |
dc.contributor.author | Krňoul, Zdeněk | |
dc.contributor.author | Hrúz, Marek | |
dc.date.accessioned | 2020-03-09T11:00:22Z | - |
dc.date.available | 2020-03-09T11:00:22Z | - |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.citation | KANIS, J., KRŇOUL, Z., HRÚZ, M. Combination of Positions and Angles for Hand Pose Estimation. In: Speech and Computer, 21st International Conference, SPECOM 2019, Istanbul, turkey, August 20-25,2019, Proceedings. Cham: Springer, 2019. s. 209-218. ISBN 978-3-030-26060-6 , ISSN 0302-9743. | en |
dc.identifier.isbn | 978-3-030-26060-6 | |
dc.identifier.issn | 0302-9743 | |
dc.identifier.uri | 2-s2.0-85071506420 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/36620 | |
dc.description.abstract | Tento článek se zabývá odhadem pozice rukou z jediného hloubkového obrazu. Představujeme metodu, která je založena na popisu pozice ruky prostřednictvím lokálních rotací kostí, které byly trénovány diskriminačně end-to-end módem pomocí konvoluční neuronové sítě. Srovnáváme naši metodu se stávajícím přístupem odhadu pozice rukou z 3D umístění kloubů ruky. Za tímto účelem jsme shromažďovali přesná data pomocí technologie optického snímání pohybu založeného na markerech. Výsledky ukazují, že odhad pozice ruky formulovaný jako kombinace lokálních rotací kostí a relativních poloh kloubů překonává přímý odhad 3D globálních kloubů. | cs |
dc.format | 10 s. | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | en | en |
dc.publisher | Springer | en |
dc.relation.ispartofseries | Speech and Computer, 21st International Conference, SPECOM 2019, Istanbul, turkey, August 20-25,2019, Proceedings | en |
dc.rights | Plný text není přístupný. | cs |
dc.rights | © Springer | en |
dc.subject | Odhad pozice ruky, zpracování znakového jazyka, stínový řečník | cs |
dc.title | Combination of Positions and Angles for Hand Pose Estimation | en |
dc.title.alternative | Kombinace pozic a úhlů pro odhad pozice rukou | cs |
dc.type | konferenční příspěvek | cs |
dc.type | conferenceObject | en |
dc.rights.access | closedAccess | en |
dc.type.version | publishedVersion | en |
dc.description.abstract-translated | This paper deals with the estimation of hand pose from a single depth image. We present a method that is based on a description of the hand pose via local rotations of bones trained discriminatively in an end-to-end fashion using a convolutional neural network. We compare our method with existing approach of hand pose estimation of 3D locations of hand joints. For this purpose, we collected precise ground-truth data with a passive marker-based optical motion capture technology. The results show, that the estimation of the hand pose formulated as a combination of local rotations of bones and relative locations of joints outperforms the direct estimation of 3D global joints locations. | en |
dc.subject.translated | Hand pose estimation, Sign language processing, Shadow speaker | en |
dc.identifier.doi | 10.1007/978-3-030-26061-3_22 | |
dc.type.status | Peer-reviewed | en |
dc.identifier.obd | 43927391 | |
dc.project.ID | EF15_003/0000466/Umělá inteligence a uvažování | cs |
Vyskytuje se v kolekcích: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|
Kanis2019_Chapter_CombinationOfPositionsAndAngle.pdf | 1,85 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít Vyžádat kopii |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/36620
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.