典型文献
一种基于改进PointNet++网络的三维手姿估计方法
文献摘要：
针对PointNet++网络处理点云局部特征时因分组范围区过大导致计算量较大的问题，提出一种改进的PointNet++网络的三维手姿估计方法。首先对手势点云进行基于Delaunay三角剖分算法与K中位数聚类算法相结合的三角剖分，得到手势点云的三角网格模型，并计算三角网格模型的边长均值；然后以三角网格模型边长均值为半径，对最远点采样(FPS)的采样点进行球查询搜索，再根据搜索到的采样点个数极值对采样点云进行K近邻分组，并最终输入PointNet网络，完成三维手姿的位置估计。改进后的PointNet++网络可以根据不同的点云密度自动调整网络分组区域的局部提取点个数。实验结果表明，在不影响三维手姿估计精度的情况下，该方法提高了PointNet++网络的模型训练速度，并在三维手姿估计中可有效减少特征提取的计算量，使计算机能够更快地捕捉手姿状态。
文献关键词：
三维手姿估计;PointNet++;Delaunay三角剖分;球查询搜索;K近邻搜索
中图分类号：
作者姓名：
童立靖;李嘉伟
作者机构：
北方工业大学信息学院,北京 100144
文献出处：
引用格式：
[1]童立靖;李嘉伟-.一种基于改进PointNet++网络的三维手姿估计方法)[J].图学学报,2022(05):892-900
A类：
三维手姿估计,球查询,球查询搜索,捉手
B类：
PointNet++,估计方法,局部特征,计算量,手势,Delaunay,三角剖分,中位数,聚类算法,到手,三角网格模型,边长,最远点采样,FPS,采样点,极值,位置估计,点云密度,自动调整,取点,估计精度,模型训练,训练速度,近邻搜索
AB值：
0.232565
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