手势视觉遥操作：HandLocNet和HandPoseNet论文解析

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手势视觉遥操作：HandLocNet和HandPoseNet论文解析

Accurate and efficient 3D hand pose regression for robot hand teleoperation using a monocular RGB camera论文解析

• 1. 概述
• 2. Introduction
• 3. Related work
• • 3.1 基于RGB-D的3D hand pose estimation
  • 3.2 基于单目RGB的3D hand pose estimation
  • 3.3 相关数据集
  • 3.4 论文创新点
• 4. 3D手姿态回归
• • 4.1 手的模型表示
  • 4.2 HandLocNet
  • 4.3 3D手关节回归
  • 4.4 Large-scale multi-view hand pose dataset
• 5. 结果

论文链接：
论文出处：Expert Systems with Applications, 2019，SCI一区，top期刊
项目网站：/
研发团队：坎特大学计算机研究所

1. 概述

• 本文提出了一种基于深度学习的框架，能够实现准确的、实时的3D hand pose estimation，仅使用单个RGB帧作为输入。
• pipeline 由2个深度卷积神经网络结构组成。第1个负责人手图像的检测；第2个负责推导手部关节的3D位置，即手势姿态。
• 自制了数据集，包含手部图像和相应的3D关节标签。
• 提出的方法在自制数据集和Stereo Hand Pose Tracking公共数据集上实现了5mm以内的3D手姿态平均误差。
• 将本文方法应用到机器人手势遥操作上，取得了很高的成功率。

2. Introduction

• 存在的问题：
  （1）多自由度物体（如人手）的姿态估计仍然是没有解决的问题
  （2）人手姿态估计增加了额外的复杂性，如自相似性（self-similarity）和自遮挡（self-occlusion）。
  （3）手-物交互（hand-object interactions）中的人手姿态估计问题会更加困难。
• 本文思路：
  （1）提出了一个使用单目RGB摄像机的实时、准确的3D hand pose estimation。
  （2）首先使用RCNN (region convolutional neural network)来对输入图片进行人手的检测。
  （3）将裁剪的人手图像传到一个CNN网络中来回归人手关节的3D位置。
  （4）在自定义的数据集（custom dataset）上训练，在公共数据集上测试和验证。
• 主要贡献
  （1）大范围、多角度的数据集，提供多人手姿态的groundtruth标签。各种场景下的多角度人手姿态，包括复杂场景、遮挡场景、第一视角场景、不同肤色等。
  （2）一个简单、有效的，基于2个连续CNN的单目3D hand pose estimation。
  （3）在一个机器人遥操作系统中证实了方法的准确性。

3. Related work

3.1 基于RGB-D的3D hand pose estimation

• DeepHand，2016CVPR基于深度学习的框架，在合成数据集上训练，得到人手的深度特征。这些特征由空间和时间的邻域（spatial and temporal neighborhood）组成。得到鲁棒的、无抖动的3D手势姿态估计。方法建立在手区域的位置已经检测出来的基础上。
  
• Real-time continuous pose recovery of human hands using convolutional networks，2014ACM Transactions on Graphics.使用一个CNN网络来计算3D人手姿态，再使用预定义的合成手势姿态（predefined synthetic hand poses）来进行微调，即逆运动学姿态回归。这篇文章介绍了一个有趣的进展：将人手的物理约束考虑进去。
  

3.2 基于单目RGB的3D hand pose estimation

• ColorHandPose3D，2017 ICCV.使用3个CNN网络实现了单目RGB图像的3D姿态估计。第一个CNN用来对人手进行像素级别的分割；第二个CNN用来估计人手的2D关节点；第三个CNN训练将检测的关节点映射到3D坐标空间。
  
• 还有一些基于多角度RGB摄像头的手部姿态估计算法。但是这些方法都对摄像头的标定非常敏感，而且需要先进行深度估计。

3.3 相关数据集

• NYU Hands：包括从RGB-D摄像机获得的8252张测试集和72757张训练集，以及手姿态信息的label。每一帧都由3个Kinect相机获得：1个前视，2个测视。训练集仅仅包含作者的手部数据(Jonathan Tompson)，测试集包含2个人的数据(Murphy Stein and Jonathan Tompson)。也提供每帧的合成渲染手姿态数据。

• ICVL Hands：只有深度图像数据的手姿态数据集。16个关节，位置为（x，y，z）。16个关节顺序为：Palm, Thumb root, Thumb mid, Thumb tip, Index root, Index mid, Index tip, Middle root, Middle mid, Middle tip, Ring root, Ring mid, Ring tip, Pinky root, Pinky mid, Pinky tip.

• MSRA Hands：hand tracking数据集。使用Intel’s Creative Interactive Gesture Camera采集，包含6个subjects的右手。图像尺寸320x240，(x, y, z) 3D坐标。21个手部关节：wrist, index_mcp, index_pip, index_dip, index_tip, middle_mcp, middle_pip, middle_dip, middle_tip, ring_mcp, ring_pip, ring_dip, ring_tip, little_mcp, little_pip, little_dip, little_tip, thumb_mcp, thumb_pip, thumb_dip, thumb_tip. The corresponding *.jpg file is just for visualization of depth and ground truth joints.

• HANDS 2017：RGB-D传感器采集。包括21个关节，深度图像是从Intel RealSense SR300采集的，640 × 480像素。数据集是从 BigHand2.2M和 First-Person Hand Action (FHAD)采样得到的。

• HANDS 2019：包括2D/3D的手检测、分割、姿态估计。

3.4 论文创新点

• 提出了一个简单且有效的基于深度学习的手部姿态估计方法，仅需要从单个RGB图像中能够准确的定位和进行3D hand pose estimation。
• 搭建了一个多视角的数据采集平台，能够制作出人手图像的大范围数据集，和3D空间的标签。
• 进行了机器人手势遥操作的应用。

4. 3D手姿态回归

• 论文主要目标是从single RGB图像中估计出3D hand pose。

• 采用商用摄像头，分辨率为640x480，频率为30hz。

• pipeline包含2个CNN
  （1）HandLocNet ：用来预测人手的位置。输入裁剪的人手图像到第二个CNN。
  （2）HandPoseNet：将裁剪的RGB人手图像回归出3D的hand pose。

• 两个CNN网络都使用采集的多视角、大范围数据集。

4.1 手的模型表示

• 手的模型表示：21个手关节的3D位置 j_i=(x_i, y_i, z_i), J=21.和hand orientation（α_x, α_y, α_z）组成。

4.2 HandLocNet

• 人手检测网络采用yolo900，使用浅层的版本，实现速度和准确率的平衡。
• 能在challenging的场景下检测网络，如：clutter, occlusions, novel viewpoints, skin color, object interaction。
• HandLocNet先在PASCAL VOC数据集上进行预训练，再在自制手部数据集上进行迁移训练。
• 结果实例如下：
  

4.3 3D手关节回归

• 裁剪的图片经过resize成 224 × 224 的RGB图像，输入到HandPoseNet网络中。
• 网络框架使用ResNet50，经过修改用来回归标准化（normalized）的3D手关节。
• 标准化（normalized）指的是手掌方向位置的3D关节，即平移和旋转不变。
• 网络的全连接层被修改用来回归手关节的位置（x，y，z），并且网络能估计手的orientation：αx, αy，αz.
• 在自制的数据集上训练。

4.4 Large-scale multi-view hand pose dataset

• 论文提出了一个大范围、多视角的人手姿态估计数据集，称为：LSMVHandPoses。
  

• 包含一个半自主的ground truth手姿态标注设备，上图左侧。基于LeapMotion的。

• 多视角采集设备使用4个RGB的摄像头，标定每个摄像机，计算内参、外参、每个cam与LeapMotion之间的旋转平移矩阵。

• 可以用来进行2D、3D的hand pose eatimation，和2D hand localization。

• 数据集的信息包括：
  （1）由LeapMotion获得的3D关节点。
  （2）上下左右4个角度摄像机拍摄的RGB人手图像。
  （3）每个cam坐标系下3D关节点映射的2D关节点。
  （4）每个cam坐标系下3D关节点映射的2D bounding box。

• 数据集包含20,500 帧图像，21个场景，每帧有4个RGB图像和9种不同的标签。

• 一共超过80,000个RGB图像和超过184,500个标签。

5. 结果

• 误差（ LSMVHandPose数据集）：
  
• 误差（ Stereo Hand Pose Tracking数据集）

• 姿态估计示意图：
  
• 遥操作实验（控制AR-10手和Shandow 手），在仿真环境下：