[调研] 姿态估计相关论文快速整理

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• Vision-Based
  • Accurate, Robust, and Flexible Real-time Hand Tracking
  • Hand Pose Estimation via Latent 2.5D Heatmap Regression
  • HOPE-Net: A Graph-based Model for Hand-Object Pose Estimation​ (CVPR 2020)
  • MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines
  • MEgATrack: Monochrome Egocentric Articulated Hand-Tracking for Virtual Reality
  • UmeTrack: Unified multi-view end-to-end hand tracking for VR
  • Occlusion-aware Hand Pose Estimation Using Hierarchical Mixture Density Network
  • Robust Low-Light Human Pose Estimation through Illumination-Texture Modulation
  • Human Pose Estimation in Extremely Low-Light Conditions
  • MOHO: Learning Single-view Hand-held Object Reconstruction with Multi-view Occlusion-Aware Supervision
  • A Simple Baseline for Efficient Hand Mesh Reconstruction
  • Cross-Domain 3D Hand Pose Estimation with Dual Modalities
  • HandOccNet: Occlusion-Robust 3D Hand Mesh Estimation Network
• EMG-Based
  • A Spatio-Temporal Graph Convolutional Network for Gesture Recognition from High-Density Electromyography
  • Human-Computer Input via a Wrist-Based sEMG Wearable （Meta Surface EMG）
  • NeuroPose
  • WR-Hand
  • Sensing Dynamics
• Multi-Modality Fusion
  • EchoWrist: Continuous Hand Pose Tracking and Hand-Object Interaction Recognition Using Low-Power Active Acoustic Sensing On a Wristband
  • Z-Ring: Single-Point Bio-Impedance Sensing for Gesture, Touch, Object and User Recognition
• Dataset
  • Inter-Hand
  • FreiHAND
  • emg2pose: A Large and Diverse Benchmark for Surface Electromyographic Hand Pose Estimation
  • Introducing HOT3D An Egocentric Dataset for 3D Hand and Object Tracking.pdf
  • HOIDiffusion: Generating Realistic 3D Hand-Object Interaction Data

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简单回答下面的问题，并给出你是从文章中哪小一节得出的信息：
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• 解决的问题：
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Vision-Based

Accurate, Robust, and Flexible Real-time Hand Tracking

https://www.cs.toronto.edu/~jtaylor/papers/CHI2015-HandTracking.pdf
​- 时间：2014年（根据参考文献及技术上下文推测）
​- 核心观点：
提出了一种基于单目深度相机的实时手部追踪系统，通过多层判别式重新初始化策略​（生成候选手部姿态分布）与生成式模型拟合优化​（基于“黄金能量函数”的随机优化）相结合，实现了高精度、鲁棒性（快速恢复跟踪失败）和灵活性（支持远距离、移动摄像头及任意视角的追踪）。
​- 解决的问题：
​1.传统方法的局限性：依赖多摄像头、标记物或手套，限制自然交互；仅支持近距离正面场景，无法处理复杂手部姿态或遮挡。
​2.鲁棒性不足：现有系统易因快速运动或遮挡丢失跟踪，恢复能力差。
​3.灵活性不足：无法适应远距离（如控制电视）、移动摄像头（如手机）或非正面视角（如VR头显）的场景。
​- 未解决的问题：
1.多目标交互：仅支持单手追踪，双手交互或手-物体交互时易混淆。
​2.计算开销：依赖GPU计算，难以部署到移动设备。
3.​个性化建模：未考虑用户手部形状差异对精度的影响，需个性化校准。
​4.极端场景：快速运动、严重遮挡或极低分辨率（远距离）下的性能仍需优化。
​5.用户验证：需进一步通过用户研究验证实际任务中的实用性与效率。

Hand Pose Estimation via Latent 2.5D Heatmap Regression

链接：https://arxiv.org/pdf/1804.09534

• 时间：2018年4月25日（arXiv:1804.09534v1 [cs.CV] 25 Apr 2018）
• 核心观点：提出了一种新的3D手部姿态估计方法，通过从单目RGB图像中估计2.5D手部姿态表示来解决3D手部姿态估计问题。该方法通过隐式学习深度图和热图分布，利用卷积神经网络（CNN）架构实现2.5D热图回归，并能够从2.5D姿态表示中精确重建3D姿态。
• 解决的问题：解决了从单目RGB图像中估计3D手部姿态的挑战，特别是解决了深度估计的模糊性问题。该方法能够处理严重的遮挡、手部与物体的交互以及野外图像（in-the-wild images），并在多个具有挑战性的数据集上实现了最先进的2D和3D手部姿态估计性能。
• 未解决的问题：虽然该方法在多个数据集上取得了显著的性能提升，但在一些极端情况下（如严重遮挡和复杂背景）仍可能存在估计误差。此外，该方法假设手部的全局尺度在某些情况下是已知的，如果未知，则需要额外的估计步骤，这可能会影响整体的估计精度。

HOPE-Net: A Graph-based Model for Hand-Object Pose Estimation​ (CVPR 2020)

https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Doosti_HOPE-Net_A_Graph-Based_Model_for_Hand-Object_Pose_Estimation_CVPR_2020_paper.pdf

• 时间：2020年（CVPR 2020）
• 核心观点：HOPE-Net 是一个轻量级的模型，能够实时联合估计手部和物体的 2D 和 3D 姿态。该模型使用两个自适应图卷积神经网络的级联，一个用于估计手部关节和物体角点的 2D 坐标，另一个用于将 2D 坐标转换为 3D 坐标。通过端到端训练整个网络，实现了对 2D 和 3D 坐标估计问题的更高精度。
• 解决的问题：HOPE-Net 解决了手部和物体姿态估计中的挑战，包括手部和物体的快速运动、遮挡问题以及第一人称（可穿戴）相机视频中的不可预测的相机运动。该模型通过图卷积神经网络显式地建模手部和物体交互的物理和解剖学约束，提高了性能。
• 未解决的问题：HOPE-Net 在训练时使用了特定的数据集（如 FPHA 和 HO-3D），对于与训练时看到的大小或形状相似的物体，模型表现良好，但可能无法很好地泛化到所有类别的物体形状。例如，对于缺乏紧致 3D 边界框的非凸几何形状的物体，该技术可能会面临挑战。

MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines

链接：https://arxiv.org/abs/1906.08172

• 时间：2019年6月14日（arXiv:1906.08172v1 [cs.DC] 14 Jun 2019）
• 核心观点：MediaPipe是一个用于构建感知管道的框架，它允许开发者通过组合现有的感知组件来快速构建原型，并将其发展为跨平台的应用程序，同时在目标平台上测量系统性能和资源消耗。MediaPipe通过抽象和连接各个感知模型，解决了开发过程中的一系列挑战，使开发者能够专注于算法或模型的开发，并在不同设备和平台上迭代改进应用。
• 解决的问题：MediaPipe解决了构建感知应用中的多个挑战，包括选择和开发机器学习算法、构建原型和演示、在解决方案质量和资源消耗之间进行权衡，以及识别和减少问题案例。它通过将感知模型抽象和连接成可维护的管道，使开发者能够在工作站上开发应用，然后将其部署到移动设备等不同平台上。
• 未解决的问题：文章中没有明确提到MediaPipe未解决的问题，但提到了未来的工作重点，包括进一步改进工具，使性能和质量评估对用户更加容易，以及社区支持，包括第三方计算器的开发和推荐计算器和管道的策划。
  这些信息主要来自于文章的 Abstract、Introduction 和 Conclusion 部分。

MEgATrack: Monochrome Egocentric Articulated Hand-Tracking for Virtual Reality

链接：https://scontent-sea1-1.xx.fbcdn.net/v/t39.8562-6/10000000_745887319549092_7485046333907055237_n.pdf?_nc_cat=110&ccb=1-7&_nc_sid=b8d81d&_nc_ohc=BHr0oElyRAQQ7kNvgEegc7O&_nc_oc=AdgZgmZ0SIKV4O9cQPZl0Z4Ng6BfIhEXIjvoV8Z0xAN5AzlFMwp_RrJnrYS4lrhARumIpM8Vg0_BAhC0Bc1JDnYw&_nc_zt=14&_nc_ht=scontent-sea1-1.xx&_nc_gid=AFcVfDzZ9qcLhucu36q_KNb&oh=00_AYDYwO95WGeKCiJewz98_12EafucBV2JLhsJENUukt8vZA&oe=67C70ABE

• 时间：2020年7月（ACM Trans. Graph., Vol. 39, No. 4, Article 1. Publication date: July 2020.）
• 核心观点：MEgATrack 是一个用于虚拟现实（VR）的实时手部跟踪系统，使用四个单色摄像头安装在 VR 头显上，通过神经网络架构检测手部并估计手部关键点位置，生成准确且低延迟的 3D 手部运动。
• 解决的问题：该系统解决了在不同环境和用户中鲁棒地跟踪手部的挑战，支持大工作空间，并在 PC 和移动处理器上实现实时性能。它通过检测和跟踪历史信息的结合，提高了手部姿态估计的时间和空间一致性。
• 未解决的问题：该系统在处理手部与手部、手部与物体的交互时存在挑战，尤其是在复杂的手部姿态和遮挡情况下。此外，手部尺度校准方法可能在某些场景下不够准确，需要进一步改进。

UmeTrack: Unified multi-view end-to-end hand tracking for VR

链接：https://arxiv.org/pdf/2211.00099

• 时间：2022年（SA ’22 Conference Papers, December 6–9, 2022, Daegu, Republic of Korea）
• 核心观点：UmeTrack 提出了一个统一的端到端可微分框架，用于多视角、多帧的手部跟踪，直接预测世界空间中的绝对 3D 手部姿态。该框架通过整合多视角信息和时间信息，实现了对手部姿态的精确估计，并在虚拟现实（VR）应用中表现出色。
• 解决的问题：UmeTrack 解决了现有手部跟踪方法在处理多视角数据和时间信息时的局限性，能够直接预测绝对 3D 手部姿态，而不需要额外的根姿态恢复阶段。此外，该框架还通过端到端的可微分性，优化了手部跟踪的精度和用户体验，包括减少抖动和提高捏合检测的准确性。
• 未解决的问题：尽管 UmeTrack 在多视角和时间信息的整合上取得了进展，但在处理手部与手部的交互时仍存在挑战。此外，与多阶段方法相比，UmeTrack 在精确的定位能力上仍有提升空间，这可能是由于直接姿态回归方法的局限性。未来的工作可能需要进一步改进模型架构，以提高手部跟踪的精度和鲁棒性。

Occlusion-aware Hand Pose Estimation Using Hierarchical Mixture Density Network

• 链接：https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Qi_Ye_Occlusion-aware_Hand_Pose_ECCV_2018_paper.pdf
• 时间：2019年（arXiv:1909.05168v1 [cs.CV] 11 Sep 2019）
• 核心观点：本文提出了一种基于层次混合密度网络（Hierarchical Mixture Density Network, HMDN）的遮挡感知手部姿态估计方法，通过建模输入深度图像中手部关节点的条件概率分布，解决了现有方法在处理自遮挡问题时的不足。HMDN利用卷积神经网络（CNN）进行特征学习，并通过两层层次结构建模可见关节和遮挡关节的单值和多值映射，从而提供对手部姿态的完整描述。
• 解决的问题：现有方法在处理自遮挡问题时，由于其单值映射的特性，无法充分描述遮挡关节的多种可能性，导致估计结果不准确。HMDN通过建模可见关节的单高斯分布和遮挡关节的高斯混合模型（GMM），能够生成可解释且多样化的候选样本，显著提高了手部姿态估计的准确性。
• 未解决的问题：尽管HMDN在处理自遮挡问题上取得了显著进展，但在实际应用中，手部姿态估计仍然面临一些挑战，例如手部与手部、手部与物体之间的交互遮挡，以及在不同视角和光照条件下的泛化能力。此外，HMDN假设输出是独立的，未充分利用时间连续性，未来可以考虑建模手部结构信息或利用LSTM框架学习时间依赖性。

Robust Low-Light Human Pose Estimation through Illumination-Texture Modulation

• 链接：https://arxiv.org/pdf/2501.08038
• 时间：2025年1月14日（arXiv:2501.08038v1 [cs.CV] 14 Jan 2025）
• 核心观点：本文提出了一种基于频率分解的低光照人体姿态估计框架，通过动态照明校正和低秩去噪来增强低光照条件下的语义和纹理信息，从而提高姿态估计的性能。
• 解决的问题：现有方法在极端低光照条件下由于依赖像素级增强而无法有效处理语义信息，导致人体姿态估计性能下降。本文的方法通过动态照明校正和低秩去噪，有效地增强了低光照图像中的语义和纹理信息，显著提高了姿态估计的准确性。
• 未解决的问题：尽管本文的方法在低光照条件下取得了显著的性能提升，但在实际应用中，对于极端低光照条件下的高ISO噪声和低对比度问题，仍有一定的改进空间。此外，对于不同光照条件下的泛化能力，也需要进一步的研究和验证。

Human Pose Estimation in Extremely Low-Light Conditions

链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Lee_Human_Pose_Estimation_in_Extremely_Low-Light_Conditions_CVPR_2023_paper.pdf

• 时间：2023年（CVPR 2023）
• 核心观点：本文提出了一种在极低光照条件下进行人体姿态估计的方法，通过构建一个新的数据集 ExLPose，该数据集包含真实低光照图像及其对应的正常光照图像，并利用这些数据集提出了一种新的模型和训练策略，充分利用正常光照图像作为特权信息，学习对光照条件不敏感的表示，从而提高在极低光照条件下的姿态估计性能。
• 解决的问题：现有方法在极低光照条件下由于图像质量差（如低对比度、高噪声等）导致姿态估计性能显著下降。本文通过构建新的数据集和提出新的模型及训练策略，解决了在极低光照条件下准确标注低光照图像中人体姿态的困难，以及现有方法在处理低光照图像时的性能不足。
• 未解决的问题：尽管本文的方法在极低光照条件下取得了显著的性能提升，但在实际应用中，对于不同光照条件下的泛化能力仍需进一步验证。此外，对于低光照图像的多样性和复杂性，以及在不同场景下的鲁棒性，仍需更多的研究和改进。

MOHO: Learning Single-view Hand-held Object Reconstruction with Multi-view Occlusion-Aware Supervision

链接：https://arxiv.org/pdf/2310.11696

• 时间：2023年10月发布。
• 核心观点：提出MOHO框架，利用多视角遮挡感知监督，从单张图像中重建手持物体，解决手部遮挡和物体自遮挡问题。
• 解决的问题：
  手部遮挡导致的物体视图不完整。
  单视角下物体自遮挡导致的重建困难。
• 未解决的问题：
  重建表面可能存在孔洞，纹理可能不一致。
  真实世界数据集规模小，场景、手部和物体多样性有限。
  输入手部姿态预测的鲁棒性有待提高。

A Simple Baseline for Efficient Hand Mesh Reconstruction

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Zhou_A_Simple_Baseline_for_Efficient_Hand_Mesh_Reconstruction_CVPR_2024_paper.pdf

• 时间：CVPR 2024
  ​- 核心观点：提出模块化手部网格重建框架，分解为Token生成器​（提取关键点特征）和网格回归器​（上采样生成密集网格），以极低计算量实现高效（70 FPS）高精度（PA-MPJPE 5.5mm）。
  ​- 解决的问题：传统方法复杂低效（如Transformer、图卷积），本方法轻量（仅1.9M参数）且性能超越SOTA。
  ​未解决：极端遮挡、手-物体交互等场景鲁棒性不足，依赖单视角输入，需手动调参。

Cross-Domain 3D Hand Pose Estimation with Dual Modalities

链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Lin_Cross-Domain_3D_Hand_Pose_Estimation_With_Dual_Modalities_CVPR_2023_paper.pdf

• 时间：2022年（CVPR 2022论文）。
• 核心观点：提出了一种名为HandOccNet的3D手部网格估计网络，通过利用被遮挡区域的信息来增强图像特征，从而提高在严重遮挡情况下的3D手部网格估计性能。
• 解决的问题：手部在与物体交互时经常被严重遮挡，导致3D手部网格估计具有挑战性。HandOccNet通过特征注入机制，将手部信息注入到被遮挡区域，从而提高了估计的准确性。
• 未解决的问题：尽管HandOccNet在处理严重遮挡方面取得了显著进展，但在处理复杂背景和多样化的手部姿态时，仍可能存在一定的局限性。此外，对于深度模糊和手部与物体之间的复杂交互，仍需进一步研究和改进。

简单回答下面的问题，并给出你是从文章中哪小一节得出的信息：

HandOccNet: Occlusion-Robust 3D Hand Mesh Estimation Network

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Park_HandOccNet_Occlusion-Robust_3D_Hand_Mesh_Estimation_Network_CVPR_2022_paper.pdf

• 时间：
• 核心观点：
• 解决的问题：
• 未解决的问题：

EMG-Based

A Spatio-Temporal Graph Convolutional Network for Gesture Recognition from High-Density Electromyography

https://arxiv.org/pdf/2312.00553

• 时间：2023年12月（arXiv 2312.00553）。
• 核心观点：提出了一种基于时空图卷积网络（STGCN-GR）的手势识别方法，通过构建肌肉网络图并结合时空卷积模块，有效利用高密度表面肌电图（HD-sEMG）数据的空间拓扑和时间依赖性，提高了手势识别的准确性。
• 解决的问题：现有方法未能充分利用HD-sEMG数据的空间拓扑和时间依赖性，且在处理多种手势时泛化能力不足。STGCN-GR通过构建肌肉网络图并结合时空卷积模块，解决了这些问题，实现了对65种手势的高精度识别。
• 未解决的问题：尽管STGCN-GR在手势识别方面取得了显著成果，但在处理更复杂的手势序列和实时性要求更高的应用场景中，仍需进一步优化和改进。

Human-Computer Input via a Wrist-Based sEMG Wearable （Meta Surface EMG）

https://www.meta.com/blog/surface-emg-wrist-white-paper-reality-labs/?srsltid=AfmBOooBPcNJgAyq8HnDZjuQvy2UlNrvtkGUsFNMrORDPme-wwPNhnMO

• ​时间：2024年（推测为Meta相关技术发布年份，原文未明确）。
• 核心观点：
  腕带式sEMG通过检测肌肉电信号实现非侵入式手势交互（§摘要）。
  支持移动场景（如AR眼镜）和行动不便用户（§技术细节）。
  ​解决的问题：
  传统输入设备（键盘/触屏）在移动场景中的不便性（§问题陈述）。
  手部障碍用户无法操作精细手势的问题（§实验）。
• ​未解决的问题：
  复杂手势识别精度不足（§讨论）。
  长期佩戴舒适性及环境干扰（如汗水）的影响（§未来工作）。
  （注：回答基于用户提供的Meta技术白皮书相关内容总结，原文不可访问，部分信息推测。）

NeuroPose

• 时间：2021年（WWW ’21会议论文）。
• 核心观点：提出了一种基于EMG可穿戴设备的3D手部姿态跟踪系统（NeuroPose），通过融合解剖学约束和机器学习算法，从嘈杂的EMG数据中提取
  3D手指运动，实现了高精度的手指姿态跟踪。
• 解决的问题：现有手指运动跟踪技术在精度、鲁棒性和实时性方面存在不足，尤其是基于视觉的方法容易受到遮挡和光照条件的影响。NeuroPose通过使用EMG传感器，解决了这些问题，实现了在各种场景下对手指运动的精确跟踪。
• 未解决的问题：论文中未明确提及具体的未解决的问题，但暗示了未来可能的研究方向，如进一步优化算法以适应不同用户和硬件平台，以及探索更广泛的应用场景。

WR-Hand

• 时间：2021年（论文发表于2021年9月）。
• 核心观点：提出了一种基于商业臂带设备的轻量级、便携式3D手部姿态追踪系统（WR-Hand），该系统利用EMG（表面肌电图）和陀螺仪传感器数据，通过深度学习模型，实现了对手部14个骨骼点的连续追踪。该系统能够在各种应用场景中提供高精度的手部姿态追踪，包括医疗康复、人机交互和虚拟现实等。
• 解决的问题：现有手部姿态追踪方法主要依赖于外部设备（如相机和深度传感器），这些方法受到光线条件、视线和计算成本的限制。WR-Hand通过使用商业臂带设备，解决了这些问题，提供了一种便携式、轻量级的手部姿态追踪解决方案。此外，该系统还解决了由于臂带固定位置导致的EMG信号混合问题，以及用户佩戴臂带位置差异导致的追踪精度下降问题。
• 未解决的问题：论文中未明确提及具体的未解决的问题，但暗示了未来可能的研究方向，如进一步提高追踪精度、降低系统能耗以及扩展应用场景。

Sensing Dynamics

• 时间：2022年（论文发表于2022年）。
• 核心观点：通过结合高密度表面肌电图（sEMG）和深度学习模型，可以精确地重建人类手部的运动动力学和动力学信息，包括手部的22个自由度（DoF）和手指施加的力量。该方法利用深度学习模型从320个sEMG传感器捕获的数据中连续预测手部的3D运动轨迹、关节角度和力量，实现了与数字相机相当的运动学精度，并提供了额外的力量预测信息。
• 解决的问题：现有手部运动捕捉技术主要依赖于相机系统，这些系统受限于记录体积、隐私问题以及无法捕捉到与物体交互时的力量信息。该研究通过使用sEMG和深度学习模型，解决了这些问题，实现了对手部运动的全面动态感知，包括运动学和动力学信息。
• 未解决的问题：论文中未明确提及具体的未解决的问题，但暗示了未来可能的研究方向，如进一步优化模型以提高预测精度，特别是在随机运动任务中的表现，以及探索更广泛的应用场景，如虚拟现实、医疗应用和危险环境中的机器人遥操作。

Multi-Modality Fusion

EchoWrist: Continuous Hand Pose Tracking and Hand-Object Interaction Recognition Using Low-Power Active Acoustic Sensing On a Wristband

https://arxiv.org/pdf/2401.17409

• 时间：2018年6月3日至5日，美国纽约伍德斯托克。
  出处：文章开头的会议信息部分。
• 核心观点：EchoWrist是一种低功耗的手环，能够通过主动声学传感技术连续估计3D手部姿势并识别手部与物体的交互。
  出处：摘要部分。
• 解决的问题：EchoWrist解决了现有手部追踪技术中的一些关键问题，包括：
  需要外部摄像头或高功耗设备。
  无法连续追踪手部姿势。
  无法识别手部与物体的交互。
  用户依赖性强，需要大量训练数据。
  出处：引言部分和相关工作部分。
• 未解决的问题：尽管EchoWrist在手部姿势追踪和手部与物体交互识别方面表现出色，但仍存在一些未解决的问题，例如：
  在衣物覆盖的情况下，传感单元的性能可能会下降。
  在激烈运动或手持物体时的追踪性能尚未探索。
  手部与物体交互的上下文识别仍需进一步研究。
  出处：讨论部分和局限性与未来工作部分。

Z-Ring: Single-Point Bio-Impedance Sensing for Gesture, Touch, Object and User Recognition

https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3544548.3581422

• 时间：2023年4月23日至28日，德国汉堡举行的CHI会议期间发表。
• 核心观点：Z-Ring是一种可穿戴戒指，通过单点生物阻抗传感技术，实现手势输入、物体检测、用户识别以及与被动用户界面元素的交互。
• 解决的问题：Z-Ring通过单点生物阻抗传感，实现了多种交互方式，包括手势识别、物体识别、用户识别和与被动用户界面的交互，且无需对物体进行修改或添加额外设备。
• 未解决的问题：Z-Ring的当前原型使用的是体积较大的商用矢量网络分析仪（VNA），限制了其在实际场景中的便携性和长期使用。此外，用户独立模型的泛化能力仍需进一步研究和改进。
  这些信息主要来自文章的摘要、引言、相关工作、Z-Ring、背景实验、实现、应用领域、讨论与局限性等部分。

Dataset

Inter-Hand

https://arxiv.org/pdf/2008.09309

• 时间：2019年10月27日至11月2日，韩国首尔。
  出处：文章开头的会议信息部分。
• 核心观点：FreiHAND是一个用于从单个RGB图像中无标记捕获手部姿势和形状的大规模多视角手部数据集。该数据集通过迭代的半自动化“人机交互”方法进行注释，包括手部拟合优化，以推断每个样本的3D姿势和形状。FreiHAND数据集的创建旨在提高单视角手部姿势估计的跨数据集泛化能力，并支持从单个RGB图像中预测完整手部形状的网络训练。
  出处：摘要部分和引言部分。
  解决的问题：
  现有手部姿势估计数据集在跨数据集泛化方面表现不佳，即在训练数据集上表现良好，但在其他数据集或实际应用中表现较差。
  缺乏一个能够提供手部姿势和形状注释的大规模真实世界数据集，以支持单视角手部姿势和形状估计的研究。
  出处：引言部分和相关工作部分。
  未解决的问题：
  尽管FreiHAND数据集在跨数据集泛化方面取得了显著进展，但在更复杂的手部姿势和手部与物体交互的情况下，自动拟合的准确性仍有待提高。
  数据集的规模和多样性仍需进一步扩展，以更好地覆盖各种手部姿势和形状，特别是在不同光照、背景和手部遮挡条件下的表现。

FreiHAND

FreiHAND: A Dataset for Markerless Capture of Hand Pose and Shape from Single RGB Images
https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zimmermann_FreiHAND_A_Dataset_for_Markerless_Capture_of_Hand_Pose_and_ICCV_2019_paper.pdf
时间：2019年10月27日至11月2日，韩国首尔。
出处：文章开头的会议信息部分。
核心观点：FreiHAND是一个大规模的多视角手部数据集，包含3D手部姿势和形状注释，旨在提高从单个RGB图像中估计3D手部姿势和形状的泛化能力。该数据集通过迭代的半自动化“人机交互”方法进行注释，结合手部拟合优化，以推断每个样本的3D姿势和形状。
出处：摘要部分和引言部分。

• 解决的问题：
  现有手部姿势估计数据集在跨数据集泛化方面表现不佳，即在训练数据集上表现良好，但在其他数据集或实际应用中表现较差。
  缺乏一个能够提供手部姿势和形状注释的大规模真实世界数据集，以支持单视角手部姿势和形状估计的研究。
  出处：引言部分和相关工作部分。
• 未解决的问题：
  尽管FreiHAND数据集在跨数据集泛化方面取得了显著进展，但在更复杂的手部姿势和手部与物体交互的情况下，自动拟合的准确性仍有待提高。
  数据集的规模和多样性仍需进一步扩展，以更好地覆盖各种手部姿势和形状，特别是在不同光照、背景和手部遮挡条件下的表现。
  出处：结论部分和未来工作部分。

emg2pose: A Large and Diverse Benchmark for Surface Electromyographic Hand Pose Estimation

链接：https://arxiv.org/pdf/2412.02725

• 时间：2024年12月2日，arXiv预印本。
  出处：文章开头的会议信息部分。
• 核心观点：emg2pose 是一个大规模且多样化的基准数据集，用于从表面肌电图（sEMG）估计手部姿势。该数据集包含2kHz、16通道的sEMG和手部姿势标签，来自193名用户、370小时和29个不同阶段的多样化手势，旨在促进sEMG到手部姿势估计的研究。
  出处：摘要部分。
• 解决的问题：
  现有的sEMG模型需要大量的用户和设备放置数据才能有效泛化，而现有的sEMG数据集缺乏规模和多样性。
  缺乏一个大规模、高质量的sEMG手部姿势数据集，以支持机器学习社区探索复杂的泛化问题。
  出处：引言部分和相关工作部分。
• 未解决的问题：
  尽管emg2pose数据集在规模和多样性上取得了进展，但在更复杂的用户解剖结构和手部运动类型上的泛化能力仍需进一步提高。
  数据集中的手部姿势标签是通过运动捕捉系统获得的，可能会受到遮挡的影响，导致标签质量下降。
  未来的工作可能需要探索新的序列建模方法，如状态空间和扩散模型，以提高sEMG到手部姿势估计的准确性。
  出处：结论部分和未来工作部分。

Introducing HOT3D An Egocentric Dataset for 3D Hand and Object Tracking.pdf

链接：https://arxiv.org/pdf/2406.09598v1

• 时间：2024年6月13日，arXiv预印本。
  出处：文章开头的会议信息部分。
• 核心观点：HOT3D是一个公开的自身体数据集，用于3D手部和物体跟踪。该数据集提供了超过833分钟（超过370万张图像）的多视角RGB/单色图像流，显示19名受试者与33种不同刚性物体的互动，以及手部和物体的高精度地面真实3D姿态和模型注释。HOT3D旨在加速自身体手部-物体交互研究，通过提供大规模、多样化的数据集，支持3D手部和物体跟踪方法的训练和评估。
  出处：摘要部分。
• 解决的问题：
  现有的手部和物体跟踪数据集缺乏大规模、多样化的自身体图像流，限制了3D手部和物体跟踪方法的训练和评估。
  缺乏高精度的地面真实注释，包括手部和物体的3D姿态和模型，限制了手部-物体交互研究的进展。
  出处：引言部分和相关工作部分。
• 未解决的问题：
  尽管HOT3D数据集提供了丰富的多视角图像和注释，但在复杂场景下的手部-物体交互跟踪仍面临挑战，特别是在动态抓取和复杂操作中。
  数据集中的手部和物体姿态注释主要基于标记点运动捕捉系统，可能在某些情况下存在误差或不完整。
  未来的工作可能需要进一步扩展数据集，以包括更多样化的场景和更复杂的交互，以提高跟踪方法的泛化能力。
  出处：结论部分和未来工作部分。

HOIDiffusion: Generating Realistic 3D Hand-Object Interaction Data

链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Zhang_HOIDiffusion_Generating_Realistic_3D_Hand-Object_Interaction_Data_CVPR_2024_paper.pdf

• 时间: CVPR2024 (从文章标题 "HOIDiffusion: Generating Realistic 3D Hand-Object Interaction Data" 下的标注 "CVPR2024" 得出)
• 核心观点: HOIDiffusion 是一个用于生成逼真且多样化的 3D 手部-物体交互数据的条件扩散模型，它通过结合 3D 手部-物体几何结构和文本描述来实现更可控和真实的图像合成，并能够将生成的数据用于 6D 物体姿态估计等下游任务 (从文章摘要部分得出)
• 解决的问题: 3D 手部-物体交互数据稀缺的问题，以及现有生成模型在生成手部-物体交互图像时的不真实和不可控问题 (从文章引言部分 "Understanding how human hands interact with objects has been a long-standing problem..." 得出)
• 未解决的问题: 文章中没有明确提到具体的未解决的问题，但提到了未来可以进一步探索的方向，例如在更复杂的场景中生成手部-物体交互数据，以及进一步提高生成数据的多样性和真实性 (从文章结论部分 "In this paper, we propose HOIDiffusion with precise appearance and structure control..." 得出)