DOR3D-Net: Dense Ordinal Regression Network for 3D Hand Pose Estimation

📄 arXiv: 2403.13405v1 📥 PDF

作者: Yamin Mao, Zhihua Liu, Weiming Li, SoonYong Cho, Qiang Wang, Xiaoshuai Hao

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-03-20

💡 一句话要点

提出DOR3D-Net以解决3D手势估计中的噪声问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 3D手势估计 稠密回归 序数回归 人机交互 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的3D手势估计方法在处理大规模回归偏移值时，容易受到噪声和异常值的影响，导致准确性显著下降。
  2. 本文提出了一种新颖的DOR3D-Net，通过将偏移值回归转化为带有序数约束的二分类问题，降低了训练难度和噪声影响。
  3. 在多个公共数据集上进行的实验表明，DOR3D-Net在准确性上显著优于现有的最先进方法，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

基于深度的3D手势估计是人机交互领域的重要研究任务，但面临着噪声和异常值影响的挑战。为此，本文将3D手势估计重新定义为稠密序数回归问题，并提出了一种新颖的稠密序数回归3D姿态网络（DOR3D-Net）。该方法通过将偏移值回归分解为具有序数约束的二分类子任务，降低了噪声水平。通过在公共数据集（ICVL、MSRA、NYU和HANDS2017）上的广泛实验，结果表明该方法在准确性上显著优于现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D手势估计中由于噪声和异常值导致的准确性下降问题。现有方法在处理大规模回归偏移值时，常常受到这些因素的影响，导致性能不稳定。

核心思路：论文的核心思路是将3D手势估计重新定义为稠密序数回归问题，通过将偏移值回归分解为多个具有序数约束的二分类任务，从而降低训练过程中的噪声影响。

技术框架：DOR3D-Net的整体架构包括多个二分类器，每个分类器负责预测相对于关节的二元空间关系。最终的手部关节位置通过加权求和聚合这些序数回归结果。

关键创新：最重要的创新点在于将传统的回归问题转化为序数回归问题，这种设计使得模型在训练时更为稳定，且能够有效减少噪声的影响。

关键设计：DOR3D-Net采用了联合训练的方式，结合了关节回归损失和序数回归损失，以实现端到端的优化。此外，网络结构设计上注重了模块的可扩展性和灵活性，以适应不同的输入数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ICVL、MSRA、NYU和HANDS2017等公共数据集上的实验结果显示，DOR3D-Net在3D手势估计任务中相较于现有最先进方法有显著提升，具体性能提升幅度达到XX%，展示了其在处理噪声和异常值方面的优势。

🎯 应用场景

该研究在虚拟现实、增强现实和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提高3D手势估计的准确性，DOR3D-Net可以改善用户体验，促进自然交互方式的发展。此外，该方法的创新思路也可为其他计算机视觉任务提供借鉴。

📄 摘要（原文）

Depth-based 3D hand pose estimation is an important but challenging research task in human-machine interaction community. Recently, dense regression methods have attracted increasing attention in 3D hand pose estimation task, which provide a low computational burden and high accuracy regression way by densely regressing hand joint offset maps. However, large-scale regression offset values are often affected by noise and outliers, leading to a significant drop in accuracy. To tackle this, we re-formulate 3D hand pose estimation as a dense ordinal regression problem and propose a novel Dense Ordinal Regression 3D Pose Network (DOR3D-Net). Specifically, we first decompose offset value regression into sub-tasks of binary classifications with ordinal constraints. Then, each binary classifier can predict the probability of a binary spatial relationship relative to joint, which is easier to train and yield much lower level of noise. The estimated hand joint positions are inferred by aggregating the ordinal regression results at local positions with a weighted sum. Furthermore, both joint regression loss and ordinal regression loss are used to train our DOR3D-Net in an end-to-end manner. Extensive experiments on public datasets (ICVL, MSRA, NYU and HANDS2017) show that our design provides significant improvements over SOTA methods.