Hand PointNet: 3D Hand Pose Estimation using Point Sets总结

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摘要

基于PointNet++，直接处理3D点云数据预测输出3D手势

关键

PointNet++

接受深度图作为输入，转换为点云，并下采样为N个点。每个点取坐标值和曲面法线向量作为初始特征输入， $p = (p_x, p_y,p_z, n_x, n_y, n_z)$ ,使用PointNet++提取特征
Oriented Bounding Box(OBB) 归一化视角

OBB是一个紧贴输入点云的边界框，OBB的方向由点云的PCA主成分分析得到(根据特征值降序排序)

$p^{cam}$ 为p在摄像机坐标系下的坐标， $p_{obb}$ 为OBB归一化后的坐标， $R^{cam}_{obb}$ 为3D旋转矩阵， $p^{-obb}$ 为形心坐标， $L_{obb}$ 为边界框的最大边长。
所以， $P^{nor}$ 为最终的归一化坐标
手势回归网络

降维表示(瓶颈层)即增加几何约束

使用PointNet++提取1024维全局特征向量，通过三层全连接层映射为F-dim(降维表示即增加约束)
参考DeepPrior网络结构设计预测网络，损失函数为
1. $\alpha_t$ 即点云降维后的特征向量。 $X_t^{nor}$ 为归一化后的真值， $\cal F$ 为PointNet++,将真值经PointNet++网络提取特征降维与 $\alpha_t$ 做loss
  
  在训练阶段
  
  其中 $\Phi_t^{nor}$ 为最终的归一化坐标值， $E^T$ 基于训练集的主成分， $u$ 为均值
  
  在测试阶段
  
  所以
  
  即得到最终预测的摄像机坐标
2. 第二项为 $L_2$ 正则化项
指尖修正网络

选取初始预测点的k-近邻点作为输入，归一化输入到PointNet++修正3D位置。

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