数据生成方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种数据生成方法及装置，该方法包括：获取第一深度图数据，第一深度图数据包括第一手部骨架图及各个关节点的标注数据；在第一手部骨架图中加入噪声数据并进行标准化处理，获得第二手部骨架图；将各个标注数据标注至第二手部骨架图中生成第二深度图数据。本发明专利技术中，在各个第一深度图中的第一手部骨架图进行高斯噪声和标准化的处理，以变更原有的手部骨架图中的部分数据得到第二手部骨架图，第二手部骨架图中的各个关节与其对应的第一手部骨架图关节相似，代入各个标注数据后生成全新的第二深度图数据。因此，在不破坏原始的手部骨架图的基础上，应用有限的数据增加新的数据，且新生成的数据更加自然和丰富，满足大训练数据的多样性。

【技术实现步骤摘要】
数据生成方法及装置
本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及一种数据生成方法及装置。
技术介绍
随着计算机技术的快速发展，在利用深度数据做3D手势交互的应用场景中，首先需要对用户手指关节点位置进行检测和跟踪。而如何对手指的各个关节点进行检测和跟踪也成为了目前需要攻克的一个难关。在现有技术中，对手指关节点位置进行检测和跟踪基本上都是基于大量采集的深度数据进行深度学习网络模型的训练，通过已训练的深度学习网络模型，由模型对关节点进行检测和跟踪。但是现有技术往往在训练数据的采集这一步骤中消耗很大资源和时间，而且标注各个关节点的准确性存在一定偏差。尤其体现在对手部关节点位置进行深度图数据采集和标注过程中，因为手部运动姿态千变万化，每个人都各有特点，即便是同一个姿态手势，做出来的动作表现仍存在各种不同，所以要想让深度学习网络模型适应更多的姿态变化，需要增大训练数据的多样性。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种数据生成方法，通过该方法，在不破坏原始的手部骨架图的基础上，应用有限的数据增加新的数据，且新生成的数据更加自然和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据生成方法，其特征在于，包括：/n获取各个第一深度图数据，所述第一深度图数据包括三维的第一手部骨架图，以及对所述第一手部骨架图中各个关节点进行标注的标注数据；/n在各个所述第一手部骨架图中加入噪声数据，并按照预先设置的标准化规则进行标准化处理，获得每个所述第一手部骨架图对应的第二手部骨架图；/n将每个所述第一手部骨架图对应的各个标注数据，标注至该第一手部骨架图对应的第二手部骨架图中，生成各个第二深度图数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据生成方法，其特征在于，包括：
获取各个第一深度图数据，所述第一深度图数据包括三维的第一手部骨架图，以及对所述第一手部骨架图中各个关节点进行标注的标注数据；
在各个所述第一手部骨架图中加入噪声数据，并按照预先设置的标准化规则进行标准化处理，获得每个所述第一手部骨架图对应的第二手部骨架图；
将每个所述第一手部骨架图对应的各个标注数据，标注至该第一手部骨架图对应的第二手部骨架图中，生成各个第二深度图数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在各个所述第一手部骨架图中加入噪声数据，并按照预先设置的标准化规则进行标准化处理，获得每个所述第一手部骨架图对应的第二手部骨架图，包括：
启动预先训练完成的编码器，并应用所述编码器中的均值方差计算模块对各个所述第一手部骨架图进行编码计算，获得每个所述第一手部骨架图对应的第一均值和第一方差；
应用所述编码器中的高斯噪声模块，在每个所述第一手部骨架对应的第一均值和第一方差中加入噪声数据，获得每个所述第一手部骨架对应的第二均值和第二方差；
基于所述标准化处理规则对各个所述第二均值和第二方差进行标准化处理，获得各个第三均值和各个第三方差；
基于各个所述第三均值和各个所述第三方差，生成每个所述第一手部骨架图对应的第二手部骨架图。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述标准化处理规则对各个所述第二均值和第二方差进行标准化处理，获得各个第三均值和各个第三方差，包括：
确定预先设置的标准化正态分布的参数标准；
按照所述参数标准调整各个所述第二均值和各个所述第二方差，获得各个第三均值和第三方差。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个所述第一手部骨架图对应的标注数据，标注至该第一手部骨架图对应的第二手部骨架图中，生成各个第二深度图数据，包括：
应用预先设置的生成器标识出每个所述第二手部骨架图中的各个关节点，并将各个所述第一手部骨架图对应的各个标注数据输入至所述生成器中，通过所述生成器将每个所述第一手部骨架图对应的各个标注数据，标注至每个所述第一手部骨架图对应的第二手部骨架图的各个节点上，获得各个第二深度图数据。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练所述编码器的过程，包括：
获取各个训练数据，各个所述训练数据分别为对所述编码器进行训练的手部骨架图；
依次将各个所述训练数据输入所述编码器，以使所述编码器基于每次输入的训练数据进行训练，直至所述编码器满足预先设置的收敛条件；
其中，在每次将各个所述训练数据输入所述编码器后，获得当前输入初始编码器的训练数据的第一训练结果，所述第一训练结果为对所述训练数据进行均值和方差计算，并加入噪声数据后获得的训练均值和训练方差；按照所述标准化处理规则对所述第一训练结果进行标准化处理，获得第二训练结果，基于所述第二训练结果生成所述训练数据对应的样本数据；对所述训练数据和样本数据进行计算，获得损失函数值；判断所述损失函数值是否满足预先设置的收敛条件；若不满足，则依据所述损失函数值调整所述编码器中均值方差计算模块和高斯噪声模块的模型参数；若满足...

【专利技术属性】
技术研发人员：古迎冬，李骊，
申请(专利权)人：北京华捷艾米科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11