我目前正在研究Unity中的手势估计，而不使用任何昂贵的插件!目前，我已经通过提取手的轮廓实现了一个简单的手跟踪系统，如以下链接所示:
https://www.youtube.com/watch?v=4QE5FcUK5ZA
但是，它不能在所有环境中都表现出色，并且当其他物体在框架中时(例如面部!)，往往无法识别手。有人有任何更复杂的手姿势估计算法吗？我已经研究过使用神经网络，但是它们倾向于使用大量的CPU和/或GPU功能，因此我需要做到这一点要轻巧而不落后于Unity。
有人有什么建议吗？
最佳答案
多层随机森林是一种用于实时手势估计的良好轻量级方法。
它使用一组专门针对 Angular 空间不同区域的回归器。第一层学习如何加权这些专用回归器的输出。
它实现了最新的手部姿势估计，并且已被作者用于实时AR应用程序中。
模型使用轮廓特征，例如您提取的轮廓特征。