[发明专利]一种钢琴监督方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种钢琴监督方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

通过图像采集设备获取弹奏区域深度图像；

根据所述弹奏区域深度图像获取弹奏者的手部姿势信息；

采用经过训练的神经网络分类器对所述手部姿势信息进行识别，判断所述手部姿势信息对应的姿势是否正确；

将判断结果向所述弹奏者进行输出。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述弹奏区域深度图像提取弹奏者的手部姿势信息之前，还包括：

基于解剖学自由度建立手部模型，所述虚拟手部模型由手部骨骼模型以及皮肤模型组成。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述弹奏区域深度图像获取弹奏者的手部姿势信息，包括：

对所述手部模型的参数进行初始化；

从所述弹奏区域深度图像中获取手部区域深度图像，并对所述手部区域深度图像进行滤波处理；

对所述手部模型和所述手部区域深度图像进行对应点检测；

对于所述手部区域深度图像，根据所述对应点检测的结果建立并优化目标函数，所述目标函数用于描述所述手部模型和所述手部区域深度图像之间的姿势差异的大小，通过最小化目标函数的值更新所述手部模型的当前姿势信息，将所述手部模型的当前姿势信息作为所述手部姿势信息。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用经过训练的神经网络分类器对所述手部姿势信息进行识别，判断所述手部姿势信息对应的姿势是否正确之前，包括：

采集包含手部姿势信息的训练样本集和验证样本集，其中，所述训练样本集和验证样本集中标记了正确手部姿势与错误手部姿势；

利用所述训练样本集训练所述神经网络分类器；

利用所述验证样本集对所述神经网络分类器进行验证；

若验证结果满足预设期望值则训练完成，将所述神经网络分类器进行部署使用，以用于判断所述手部姿势信息对应的姿势是否正确。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将判断结果向所述弹奏者进行输出，包括：

统计各种错误姿势的出现频率；

当第一错误姿势的出现频率达到预设值时，当所述第一错误姿势再次出现时，将所述第一错误姿势进行突出显示。

6.一种钢琴监督装置，其特征在于，所述钢琴监督装置包括：

图像获取单元，用于通过图像采集设备获取弹奏区域深度图像；

手部姿势获取单元，用于根据所述弹奏区域深度图像获取弹奏者的手部姿势信息；

识别单元，用于采用经过训练的神经网络分类器对所述手部姿势信息进行识别，判断所述手部姿势信息对应的姿势是否正确；以及

输出单元，用于将判断结果向所述弹奏者进行输出。

7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至5中任一项权利要求所述钢琴监督方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至5中任一项权利要求所述钢琴监督方法的步骤。