[发明专利]一种指尖检测模型的训练方法和设备

权利要求书

1.一种指尖检测模型的训练方法，其特征在于，所述指尖检测模型训练方法包括：

获取训练样本图像集中的训练样本图像，以及所述训练样本图像中的指尖位置；

根据训练样本图像以及所述训练样本图像的指尖位置，确定所述训练样本图像对应的样本置信数据；

将训练样本图像输入指尖检测模型，得到检测置信数据；

根据所述检测置信数据和所述样本置信数据，对所述指尖检测模型的参数进行修正，并返回执行所述将训练样本图像输入指尖检测模型，得到检测置信数据的步骤，直至所述检测置信数据与所述样本置信数据满足预设条件，得到已训练的指尖检测模型。

2.根据权利要求1所述的指尖检测模型的训练方法，其特征在于，所述置信数据包括置信图，所述根据训练样本图像以及训练样本图像的指尖位置，确定所述训练样本图像对应的样本置信数据的步骤包括：

将所述训练样本图像中的像素点映射至样本置信图，并根据训练样本图像中的指尖位置在所述样本置信图中的映射点与所述样本置信图中的像素点的距离，确定所述样本置信图中的像素点的置信值，所述置信值表示所述像素点为指尖位置的可信度。

3.根据权利要求2所述的指尖检测模型的训练方法，其特征在于，所述根据训练样本图像中的指尖位置在样本置信图中的映射点与样本置信图中的像素点的距离，确定所述样本置信图中的像素点的置信值的步骤包括：

根据训练样本图像的指尖位置在样本置信图中的映射点与所述样本置信图中的像素点的距离，以及所述样本置信图的尺寸，确定所述样本置信图中的像素点的置信值。

4.根据权利要求3所述的指尖检测模型的训练方法，其特征在于，所述根据训练样本图像的指尖位置在样本置信图中的映射点与样本置信图中的像素点的距离，以及所述样本置信图的尺寸，确定所述样本置信图中的像素点的置信值的步骤包括：

根据置信值计算公式计算所述样本置信图中的像素点的置信值，所述置信值计算公式为：其中，(i，j)为样本置信图中的任意像素点的坐标，(x，y)为训练样本图像中的指尖位置的中心点映射到样本置信图中的坐标，gama＝-1/(output_size*α)，其中output_size为所述指尖检测模型输出的图像的尺寸，α为置信值计算系数，P为样本置信图中的像素点的置信值。

5.根据权利要求1所述的指尖检测模型的训练方法，其特征在于，所述将训练样本图像输入指尖检测模型，得到检测置信数据的步骤包括：

通过特征提取网络提取所述训练样本图像的特征，输出第一特征图像，所述第一特征图像尺寸与训练样本图像尺寸的比值为预定值；

通过感受野自适应网络提取所述第一特征图像中的图像特征；

将所提取的图像特征输入全连接网络，得到训练样本图像对应的检测置信数据。

6.根据权利要求5所述的指尖检测模型的训练方法，其特征在于，所述通过感受野自适应网络提取所述第一特征图像中的图像特征的步骤包括：

通过第一感受野自适应网络从所述第一特征图像提取第二特征图像；

将所述第一特征图像和所述第二特征图像连接生成第三特征图像，通过第二感受野自适应网络从所述第三特征图像提取得到所述图像特征。

7.根据权利要求1所述的指尖检测模型的训练方法，其特征在于，在所述获取包括指尖图像的训练样本图像的步骤包括：

获取原始样本图像；

对所述原始样本图像进行数据增广处理，得到增广图像；

根据所述增广图像和原始样本图像生成训练样本图像。

8.根据权利要求7所述的指尖检测模型的训练方法，其特征在于，所述数据增广处理包括：水平翻转处理、垂直翻转处理、旋转处理、缩放处理、平移处理、裁剪处理、添加噪声处理中的一种或者多种。

9.根据权利要求1所述的指尖检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练样本图像集包括多种手势的训练样本图像，和/或，多种手势视角的训练样本图像，和/或，多种背景的训练样本图像。