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우리는 이전의 2D 계단식 물체 자세 회귀 작업을 두 가지 측면에서 확장하여 3D 관절이 있는 물체에 대해 더 잘 작동하도록 하였습니다. 우리의 첫 번째 기여는 이전 2D 매개변수화된 특징을 일반화하고 3D 변환에 대해 더 나은 불변성을 달성하는 3D 자세 색인 특징입니다. 우리의 두 번째 기여는 관절 있는 물체 구조에 맞게 조정된 원칙적인 계층 회귀입니다. 따라서 더 정확하고 빠릅니다. 포괄적인 실험을 통해 제안된 접근 방식의 최첨단 정확성 및 효율성이 공공 데이터 세트와 우리의 새로운 데이터 세트에서 도전적인 3D 손 자세 추정 문제에서 확인되었습니다.
Sun et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.
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