A stretch-sensing soft glove for interactive hand pose estimation
A stretch-sensing soft glove for interactive hand pose estimation
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用于交互式手部姿势估计的拉伸感应软手套
DOI：
10.1145/3305367.3327975
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
O. Sorkine
中科院分区：
文献类型：
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作者：
O. Glauser;Shihao Wu;Daniele Panozzo;Otmar Hilliges;O. Sorkine
我们提出了一种拉伸传感软手套，以交互方式捕捉全手姿势，具有高精度，而不需要外部光学设置。我们的器件可以用大多数制造实验室提供的简单工具制造。从嵌入在手套中的电容传感器阵列重建姿势。我们提出了一种数据表示，允许深度神经网络利用传感器本身的空间布局。该网络只训练一次，使用便宜的现成的手部姿势重建系统来收集训练数据。然后仅使用手套实时执行每个用户校准。
We present a stretch-sensing soft glove to interactively capture full hand poses with high accuracy and without requiring an external optical setup. Our device can be fabricated with simple tools available in most fabrication labs. The pose is reconstructed from a capacitive sensor array embedded in the glove. We propose a data representation that allows deep neural networks to exploit the spatial layout of the sensor itself. The network is trained only once, using an inexpensive off-the-shelf hand pose reconstruction system to gather the training data. The per-user calibration is then performed on-the-fly using only the glove.