レンダリングした形状と入力デプスの比較することでフィッティングを行う。このために手の表面を球体の組み合わせで近似し微分可能なレンダラを導入。また運動学的な妥当性のため事前知識により正則化している。

手の姿勢推定における教師なし学習としてはSOTA。大量のデータを必要とする教師あり学習の手法に匹敵する高精度な推定ができる。