基于深度学习的手势识别算法

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概述

本文基于论文 $*Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking* \[1$ ](ECCV 2018 Open Access Repository (thecvf.com)) 实现手部姿态估计。

手部姿态估计是从图像或视频帧集中找到手部关节位置的任务。近年来，姿态估计取得了显著进展。同时，姿态估计相关算法和系统的复杂性也在增加，使得算法分析和比较变得更加困难。

图1：手势识别任务

对此，该论文 $1$ 提供了简单且有效的基线方法。具体来说，该论文所提出的姿态估计方法基于在骨干网络 ResNet 上添加的几个反卷积层，以此从深层和低分辨率特征图估计热图（Heatmap）。

算法原理

ResNet $2$ 是图像特征提取中最常见的骨干网络，也常常被用于姿态估计。本文所使用的模型在 ResNet 的最后一个卷积阶段上简单添加了几个反卷积层。基于这种方式，其可以利用深层和低分辨率的特征生成热图，并基于热图估计关节位置。整个网络结构如图 2 所示，其使用了三个具有批量归一化和 ReLU 激活的反卷积层。每层有256个 4×4 内核的滤波器，步幅为 2。最后添加一个 1×1 的卷积层，以生成所有 kk 个关键点的预测热图。

图2：模型结构

均方误差 (MSE) 被用作预测热图和目标热图之间的损失。关节 kk 的目标热图是通过在第 kk 个关节的真实位置上应用二维高斯分布生成的。训练过程中的损失变化如图3所示。我选取了 FreiHand $3$ 作为数据集，ResNet-18 作为骨干网络进行训练。FreiHand 的训练集包含 130240 张尺寸为 224 × 224 的RGB图像。

图3：训练过程

将训练完成后的模型应用于FreiHAND测试集，得到结果如图4所示

图4：手势识别结果

核心逻辑

模型结构如下所示：

复制代码

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

    
class PoseNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, joints_num=21, depth=50, pretrained=False):
        super(PoseNetwork, self).__init__()
        if pretrained:
            weights = 'DEFAULT'
        else:
            weights = None
        if depth == 18:
            resnet = models.resnet18(weights = weights)
        elif depth == 34:
            resnet = models.resnet34(weights = weights)
        elif depth == 50:
            resnet = models.resnet50(weights = weights)
        elif depth == 101:
            resnet = models.resnet101(weights = weights)
        elif depth == 152:
            resnet = models.resnet152(weights = weights)
        else:
            resnet = models.resnet50()
        self.encoder = nn.Sequential(*list(resnet.children())[:-2])
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(resnet.inplanes, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1, output_padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),

            nn.ConvTranspose2d(256, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1, output_padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),

            nn.ConvTranspose2d(256, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1, output_padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),

            nn.Conv2d(256, joints_num, kernel_size=1, stride=1)
        )


    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

以上代码仅作展示，更详细的代码文件请参见附件。

效果演示

配置环境并运行 main.py脚本，效果如图4所示。

图5：程序运行结果

此外，网站还提供了在线体验功能。用户只需要输入一张大小不超过 1MB 的单手 JPG 图像，网站就会标记出图中手的姿势，如图6所示。

图6：在线体验结果

使用方式

解压附件压缩包并进入工作目录。如果是Linux系统，请使用如下命令：

unzip hand-pose-estimation.zip
cd hand-pose-estimation
代码的运行环境可通过如下命令进行配置：

pip install -r requirements.txt
如果希望在本地运行实时手势识别程序，请运行如下命令：

python main.py
如果希望在本地运行训练模型，请运行如下命令：

python main.py -r "train"
请注意，训练前需要自行制作或下载并处理相关公开数据集，具体格式可以参考我事先基于FreiHAND制作的一个迷你的样例数据集，其位于data\datasets\mini-example。
如果希望在线部署，请运行如下命令：

python main-flask.py

参考文献

$1$ Xiao B, Wu H, Wei Y. Simple baselines for human pose estimation and tracking $C$ //Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV). 2018: 466-481.

$2$ Targ S, Almeida D, Lyman K. Resnet in resnet: Generalizing residual architectures $J$ . arXiv preprint arXiv:1603.08029, 2016.

$3$ Zimmermann C, Ceylan D, Yang J, et al. Freihand: A dataset for markerless capture of hand pose and shape from single rgb images $C$ //Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2019: 813-822.

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