Perception for Human Action: 3D Hand Pose Estimation and Camera Localization

Li, Shile

Shile Li

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Original title:: Perception for Human Action: 3D Hand Pose Estimation and Camera Localization
Translated title:: Wahrnehmung für menschliche Aktion: 3D-Handposenschätzung und Kameralokalisierung
Author:: Li, Shile
Year:: 2021
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:: Lee, Dongheui (Prof., Ph.D.)
Referee:: Lee, Dongheui (Prof., Ph.D.); Yao, Angela (Prof. Dr.); Triebel, Rudolph (Priv.-Doz. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:: SLAM, hand pose estimation
TUM classification:: FER 988
Abstract:: For Learning from Demonstrations, the most intuitive way to show human demonstrations to a robot is through computer vision. Human hand and objects are two major components to understand the human demonstrations, observing them accurately is a vital precondition for the robot to successfully imitate human. This thesis provides a fast and accurate camera localization pipeline for object scanning applications and proposes several accurate deep learning-based methods for hand pose estimation.
Translated abstract:: Für Lernen aus Demonstrationen durch Computer Vision, Hand und Objekte sind zwei Hauptkomponenten, um die menschliche Aktionen zu verstehen. Eine genaue Beobachtung ist eine wichtige Voraussetzung für die erfolgreiche Nachahmung menschlicher Demonstrationen durch den Roboter. Diese Arbeit bietet eine schnelle und genaue Kamera-Lokalisierungs-Pipeline für Objekt-Scanning und schlägt mehrere präzise Deep-Learning-basierte Methoden für Handposenschätzung.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1596516
Date of submission:: 03.03.2021
Oral examination:: 05.11.2021
File size:: 23636758 bytes
Pages:: 145
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20211105-1596516-1-9
Last change:: 13.01.2022
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