ThermoHands: A Benchmark for 3D Hand Pose Estimation from Egocentric Thermal Image

本文提出了ThermoHands，一个新的基于热成像的自我中心三维手部姿态估计基准，旨在克服如光照变化和遮挡（例如手套）等挑战。该基准包括来自28个受试者的多样化数据集，他们进行手-物体和手-虚拟交互，并通过自动化过程准确注释了三维手部姿态。我们介绍了一个定制的基线方法TheFormer，利用双变压器模块有效地进行自我中心三维手部姿态估计。我们的实验结果突出了TheFormer的领先性能，并确认了热成像在使在不良条件下实现稳健的三维手部姿态估计方面的有效性。

ThermoHands论文旨在提出一个新的基准测试，用于解决热成像技术在手部姿态估计中的应用问题，包括光照和遮挡等方面。

论文提出了一个名为TheFormer的基线方法，采用双变压器模块来实现热成像技术下的手部姿态估计。

论文提出的ThermoHands基准测试包括28名受试者的手部姿态数据，通过自动化过程进行准确注释。实验结果表明，TheFormer方法在热成像技术下实现了领先的手部姿态估计性能。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如《Egocentric Hand Pose Estimation via 3D Hand Reconstruction from a Single RGB Image》和《Egocentric Hand Pose Estimation Using Hierarchical Mixture Density Network》等。