マックス・プランク研究所ら、単一カメラから手指の追跡をするCNNを用いたリアルタイム3Dハンドトラッキング技術を発表。物で隠れた指も正確に推定
マックス・プランク研究所ら、単一カメラから手指の追跡をするCNNを用いたリアルタイム3Dハンドトラッキング技術を発表。物で隠れた指も正確に推定 2018-03-17 ドイツ：マックス・プランク情報科学研究所、ザールラント大学、スタンフォード大学、レイ・フアン・カルロス大学の研究者らは、単一RGBカメラでキャプチャした動画からCNN（Convolutional neural network）を用いて手指の追跡をするリアルタイム3Dハンドトラッキング技術を発表しました。 論文：GANerated Hands for Real-Time 3D Hand Tracking from Monocular RGB 著者：Franziska Mueller、Florian Bernard、Oleksandr Sotnychenko、Dushyant Mehta、Srinath Sridhar、Dan C
GJK アルゴリズム 説明 - ぽんこつでばいす
結構立ちましたが、ＧＪＫについてようやっとまとめれたのでアップしたいと思います。 同じように悩んだ方の手助けになればいいかな？って思います。 実装は簡単なんですけど、この記事用のサンプルは組んでません！ ヒマが出来て組めたらアップします。 GJK アルゴリズムは凸多面体同士が重なっているかどうかを調べるアルゴリズムです。 どれだけめり込んだか？を調べるアルゴリズムは Johnson's Distance アルゴリズムっていう別のアルゴリズムになりますが、 やっていることは、非常に良く似ています。 まず、GJK アルゴリズムの前提になっている、ミンコフスキー差について解説します。 ミンコフスキー差というのは、２つの物体の差の Swept Volume になります。 要するに、物体AとBがあった時に、B を原点で反転したもの（原点対称）を物体 A の周り（表面）で 移動させたときに生じる領域の
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