本发明公开了一种卷积神经网络的训练方法，首先获取待训练手势图像；根据MaskR‑CNN目标检测对手势图像进行分割提取，以获取所述手势图像中各个手势对应的关键点坐标；对每一关键点，根据关键点的可视性进行相应标识，以得到标识后的特征信息，其中，特征信息包括关键点坐标和相应的可视性标志；对每一手势图像，基于流形学习算法对所述标识后的特征信息进行降维，获取降维后特征点分布图像；对每一特征点分布图像，根据特征点分布图像中相应特征点的组合，获取手势语义标注后的手势指令标签；根据所述特征点分布图像与相应的手势指令标签，对初始卷积神经网络进行卷积神经网络训练，获取训练完成的卷积神经网络，简化了处理的复杂度，提高了处理效率。
