تشكل تقديرات أوضاع اليد من تمثيلات ثنائية الأبعاد مهمة صعبة نظرًا لقلة توفر مجموعات بيانات ثلاثية الأبعاد مُعلمة بشكل مناسب. ولحل هذه المشكلة، قدم الباحثون إطار عمل يُدعى TransHands، الذي يهدف إلى استغلال تمثيلات الحركة المستخلصة من مجاميع بيانات حركة الجسم الكبيرة، لنقل خبرات النمذجة إلى مجال أوضاع اليد.

يتميز TransHands بكونه إطارًا غير مرتبط بنموذج معين، مما يعني أنه يمكن استخدامه مع نماذج متنوعة. يعتمد هذا النظام على تقنيات تقديم مدخلات مخصصة تتناسب مع حركية اليدين، مما يسهل تكيف النماذج المدربة مسبقًا لتقدير أوضاع اليد بثلاثة أبعاد من مدخلات ثنائية الأبعاد.

عوضًا عن تدريب نماذج بيوميكانيكية خاصة باليد من الصفر، يتبنى TransHands استراتيجية تدريب مؤلفة من مرحلتين، مما يُمكّن من ضبط أداء النموذج وتحقيق نتائج أفضل. وقد أظهرت التجارب أن النموذج يحقق دقة متسقة وأداءً قويًا عند التطبيق في بيئات خارجية معقدة.

النتائج كانت مثيرة للإعجاب، حيث أظهر TransHands قدرة عالية على التعميم عبر أنماط الحركة المختلفة وهذه ميزة كبيرة عند استخدامه في مهام حقيقية.