أظهرت الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) نتائج واعدة في تقدير وضعية اليد ثلاثية الأبعاد في الصور العميقة. على عكس الطرق القائمة على الشبكة العصبية التي تأخذ إما صورًا ثنائية الأبعاد أو أحجامًا ثلاثية الأبعاد كمدخلات، فإن طريقة "Hand PointNet" التي نقترحها تعالج مباشرة السحابة النقطية ثلاثية الأبعاد التي تمثل السطح المرئي لليد لتقدير وضعية اليد. وباستخدام سحابة نقطية معيارية كمدخل، يمكن للشبكة المقترحة لتقدير وضعية اليد أن تلتقط الهياكل المعقدة لليد وتحدد بدقة تمثيلًا منخفض الأبعاد لوضعية اليد ثلاثية الأبعاد. ولتحسين دقة أطراف الأصابع بشكل أكبر، صممنا شبكة تحسين لطرف الأصبع التي تأخذ مباشرة النقاط المجاورة لموقع الطرف المقدر كمدخل لتحسين موقع الطرف. أظهرت التجارب على ثلاث مجموعات بيانات صعبة لتقدير وضعية اليد أن الطريقة المقترحة تتفوق على أحدث الطرق المطورة.