Réseau d'Ensembles de Régions Structurées Guidé par la Pose pour l'Estimation en Cascade de la Pose de la Main

L'estimation de la posture de la main à partir d'une seule image de profondeur est un sujet essentiel en vision par ordinateur et en interaction homme-machine. Malgré les récentes avancées dans ce domaine, favorisées par les réseaux neuronaux convolutifs, l'estimation précise de la posture de la main reste un problème complexe. Dans cet article, nous proposons un réseau d'ensembles régionaux structurés guidé par la posture (Pose-REN) pour améliorer les performances de l'estimation de la posture de la main. La méthode proposée extrait des régions des cartes de caractéristiques du réseau neuronal convolutif sous la guidance d'une posture estimée initialement, générant ainsi des caractéristiques plus optimales et représentatives pour l'estimation de la posture de la main. Les régions de caractéristiques extraites sont ensuite intégrées hiérarchiquement selon la topologie des articulations de la main grâce à des connexions entièrement connectées arborescentes. Une estimation affinée de la posture de la main est directement régressée par le réseau proposé, et la posture finale de la main est obtenue en utilisant une méthode itérative en cascade. Des expériences exhaustives sur des jeux de données publics d'estimation de postures de mains montrent que notre méthode proposée surpasse les algorithmes les plus performants actuellement disponibles.请注意，您的第二条指示中提到“使读者能够自然理解”时，似乎误用了“韩语表达习惯”，这里已根据法语表达习惯进行了调整。希望此翻译符合您的要求。