多人三维人体姿态估计方法

传统的人体姿态估计算法传统的人体姿态估计算法是指在深度学习盛行之前使用的一类技术。

人体姿态估计是指通过分析图像或视频中的人体关键点位置来推测并估计人体的姿态。

这一技术在计算机视觉、动作捕捉、人机交互等领域有着广泛的应用。

本文将介绍几种常见的传统人体姿态估计算法。

基于颜色特征的人体姿态估计算法利用肤色信息作为人体的特征来进行姿态估计。

通过颜色分布模型与肤色检测算法，可以有效地提取出人体的区域，并进行关键点的检测和跟踪。

其中比较经典的方法有基于肤色阈值分割的方法和基于皮肤颜色模型的方法。

基于模型的人体姿态估计算法使用数学模型来描述人体的姿态。

这些模型通常是基于人体关节的连接关系和角度约束构建的。

其中比较典型的方法有基于人体骨骼模型的方法、基于结构模型的方法和基于图模型的方法。

1.基于人体骨骼模型的方法：这种方法将人体表示为一个关节的层次结构。

通过从图像中检测到的关键点位置，可以通过模型的拓扑结构和连接关系来计算出人体的姿态。

典型的方法有基于人体骨骼模型的追踪任务、基于人体骨骼模型的姿态恢复和基于人体三维姿态的重构。

2.基于结构模型的方法：这种方法利用结构模型来描述人体关键点之间的相对位置和角度约束。

通过构建一个结构模型，可以使用追踪、检测等方法来估计人体的姿态。

结构模型通常由关节点和它们之间的连接关系组成，可以是二维结构模型也可以是三维结构模型。

3.基于图模型的方法：这种方法将人体姿态估计问题建模为一个图论问题。

通过将人体关键点表示为图的节点，关节点之间的连接关系表示为图的边，可以使用图论中的一些算法来求解姿态估计问题。

常用的图模型包括高斯图模型、条件随机场等。

基于优化的人体姿态估计算法通过定义一个优化目标函数，通过调整人体关键点的位置来最小化目标函数，从而得到人体的姿态估计结果。

常见的优化方法包括最小二乘法、非线性优化算法等。

以上介绍了几种常见的传统人体姿态估计算法，每种方法都有各自的优点和适用场景。

openpose 3d识别原理openpose 3D是一种3D姿势估计框架，它可以从RGB-D摄像机的输入中推测出人体的三维姿态。

openpose 3D是开源的，可在Windows，Linux和macOS上运行。

它基于深度学习技术，利用卷积神经网络实现姿势估计。

本文将介绍openpose 3D的原理。

openpose 3D采用的主要技术是多人三维姿态估计（Multi-Person 3D Pose Estimation, MP3D），主要使用卷积神经网络（CNN）和渲染器（Renderer）两个组件。

CNN卷积神经网络是在深度学习领域中广泛使用的一种神经网络类型。

在openpose 3D中，CNN用于对RGB-D视频输入进行特征提取和分类。

CNN在网络中执行一系列卷积、池化和全连接操作，提取出视频序列中的特征。

尤其是在处理RGB图像时，CNN的卷积操作可以有效地捕捉特征，如颜色、纹理等。

而对于深度图像，CNN可以提取深度信息，如每个点的距离和深度变化。

对于每个视频帧，openpose 3D的CNN将像素值转换为特征图，并在多个卷积层之间传递这些特征。

经过卷积和池化后，这些特征将被展平为一维向量，然后输入全连接层进行分类。

在openpose 3D中，分类的任务是预测每个关节点（如头、手、脚等）的三维位置。

Renderer渲染器是openpose 3D的第二个组件，它根据CNN的输出将渲染好的三维模型与输入视频进行对齐。

这个过程涉及到几何变换和最小二乘优化。

在几何变换中，渲染器用CNN预测的关节点位置来更新3D模型的形状和姿势。

这个过程涉及到平移、旋转和缩放等变换，以匹配输入视频中人体的姿势。

最小二乘优化则是通过最小化真实关节点与渲染关节点之间的误差来优化渲染过程。

这个过程中需要确定哪些关节点是正确的，并且它们和真实关节点的距离应该最小化。

通过这个过程，可以调整姿势估计和几何变换中的参数，以进一步提高姿势估计的准确性。

人脸识别技术中的姿态估计算法比较分析摘要：人脸识别技术中的姿态估计算法是当前研究热点之一。

本文将对常用的姿态估计算法进行比较分析，包括OpenPose、Dlib和3DDFA等。

通过对算法原理、性能指标和适用场景的评估，旨在为人脸识别技术的研究提供参考。

引言：随着人脸识别技术的发展和应用广泛，姿态估计作为其中的重要部分，对于姿态角的准确估计成为一个关键问题。

姿态估计可以用于人脸识别系统、人机交互和虚拟现实等领域。

本文将对几种常用的姿态估计算法进行比较分析，探讨它们在不同应用场景下的优劣势。

一、算法概述1. OpenPose算法：OpenPose是一种基于卷积神经网络（CNN）的多人姿态估计算法。

它能够同时检测多个人物的关节点，并对其姿态进行估计。

OpenPose通过将人体分为15个关键点进行姿态估计，具有高精度和鲁棒性的特点。

2. Dlib算法：Dlib是一种基于支持向量机（SVM）的人脸姿态估计算法。

通过训练SVM分类器，Dlib能够实现对人脸关键点的定位与姿态估计。

该算法具有高准确性和快速的特点，适合用于实时应用场景。

3. 3DDFA算法：3DDFA是一种基于深度学习的人脸姿态估计算法。

通过构建一个与三维人脸模型对应的CNN网络，3DDFA能够实现对人脸姿态角的估计。

该算法具有高度的鲁棒性和准确度，适用于需要精确姿态估计的应用场景。

二、性能指标比较1. 准确性：姿态估计算法的准确性是评估算法性能的重要指标之一。

在准确性方面，3DDFA算法表现最好，其具有检测精度高、对复杂环境的适应性强等优点。

而OpenPose算法在多人姿态估计方面具有独特的优势，可以同时估计多个人物的姿态。

2. 鲁棒性：算法的鲁棒性是指在面对光照变化、表情变化等不确定因素时，算法的稳定性和可靠性。

在鲁棒性方面，OpenPose算法表现较好，其能够适应不同光照条件下的人脸姿态估计。

而Dlib算法在人脸识别环境中的鲁棒性比较高，能够在实时应用场景中快速准确地估计人脸姿态。

837E-mail:***********.cn Website: Tel: ************©中国图象图形学报版权所有中国图象图形学报JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS中图法分类号:TP391.41文献标识码：A文章编号：1006-8961(2021 )04-0837-1()论文引用格式：Cai Z D，Ying N ，Guo C S ，Guo R and Yang P. 2021. Research on multiperson pose estimation combined with Y0L0v3 pruning model.Journd of Image and GraphicS ，26(04) :0837-0846(蔡哲栋，应娜，郭春生，郭锐，杨鹏.2021. Y 0U )v3剪枝模型的多人姿态估计.中国图象图形学报，26 (04) :0837-0846) [ D01:10•丨 1834/jig. 200138 ]YOLOV 3剪枝模型的多人姿态估计蔡哲栋，应娜％郭春生，郭锐，杨鹏杭州电子科技大学通信工程学院，杭州310018摘要：目的为了解决复杂环境中多人姿态估计存在的定位和识别等问题，提高多人姿态估计的准确率，减少算 法存在的大tt冗余参数，提高姿态估计的运行速率，提出了基于批量归一化层（batch normalization, B N )通道剪枝的多 人姿态估计算法（Y 0L0v3 prune pose estimator, Y L P P E )。

方法以目标检测算法 Y0L0v3 ( you only look once v3 )和 堆叠沙漏网络（stacked hourglass network. S H M )算法为基础，通过重叠度K-means算法修改Y 0L 0v 3网络描框以更 适应行人目标检测，并训练得到Trimming-YOL〇V3网络；利用批量归一化层的缩放因子对Trimming-YOL〇V3网络 进行循环迭代式通道剪枝，设置剪枝阈值与缩放因子，实现较为有效的模型剪枝效果，训练得到Trim-Prune- Y 0L 0v 3网络；为了结合单人姿态估计网络，重定义图像尺寸为256 x 256像素（非正方形图像通过补零实现）；再级 联4个Hourglass子网络得到堆叠沙漏网络,从而提升整体姿态估计精度。

人体姿态估计算法人体姿态估计的算法可以分为两个阶段：关键点检测和姿态重建。

关键点检测的目标是推测出人体关键点的位置，例如头部、手臂、躯干等关键点。

姿态重建的目标是根据检测到的关键点信息，推测出人体的姿态，如姿势的角度、旋转、平移等。

关键点检测的算法主要有两类，一类是基于传统的特征提取和机器学习的方法，另一类是基于深度学习的方法。

传统的方法通常通过手工设计特征来表示人体部位，在这个基础上使用机器学习的方法进行分类或回归。

这类方法的优点是易于理解和解释，但其性能通常不如深度学习的方法。

而基于深度学习的方法则是通过将卷积神经网络（CNN）应用于人体姿态估计任务中，从而实现自动的特征提取和关键点检测。

这类方法能够从大规模的数据中学习到更丰富的特征表示，从而达到更好的姿态估计效果。

姿态重建的算法通常可以分为两类，一类是基于模型的方法，另一类是基于优化的方法。

基于模型的方法通常需要先建立一个人体姿态模型，在此基础上通过最小化与观测数据的误差来推测出最合适的姿态。

这类方法的优点是能够利用模型先验知识来提高推测的准确性，但其缺点是建立和训练模型比较复杂。

而基于优化的方法则是通过优化问题的目标函数，选择最合适的姿态。

例如，可以通过最小化关键点的重投影误差来选择最佳的姿态。

这类方法相对简单，但可能无法考虑到人体的复杂约束，从而导致结果不准确。

除了以上两个阶段，人体姿态估计算法还需要考虑到一些额外的问题，如姿态的多样性、遮挡、尺度变化等。

为了应对姿态的多样性，一种常见的方法是使用多个模型进行推测，然后利用模型的置信度进行融合。

在遮挡情况下，可以通过利用上下文信息或使用更高级的模型，如3D模型等，来提高关键点检测的准确性。

而为了解决尺度变化的问题，可以使用图像金字塔等方法来对输入图像进行多尺度的处理。

总结起来，人体姿态估计算法是计算机视觉领域的一个重要的任务。

其主要包括关键点检测和姿态重建两个阶段。

关键点检测可以基于传统的方法或基于深度学习的方法来实现。

人体姿态估计算法的研究与实现正文：一、绪论人类的日常活动与工作中，持续时间长、站姿不正、歪脖子撇肩等不良姿态现象普遍存在，使得人们的身体健康受到了很大的威胁。

姿态估计技术是解决这些问题的重要方法之一，也广泛应用于医学、体育、电影、虚拟现实等领域。

本文就人体姿态估计算法的研究与实现进行探讨。

二、人体姿态估计算法人体姿态估计算法的研究包括基于图像的方法和基于传感器的方法。

1. 基于图像的方法基于图像的姿态估计方法通常采用计算机视觉技术，基于单目或多目相机对人体图像的处理、提取特征和估计姿态。

其中比较成熟的包括基于模型的方法和基于深度学习的方法。

- 基于模型的方法基于模型的方法使用已知的人体模型来拟合人体姿态，包括人体骨骼结构和肌肉组织等。

通过对模型姿态参数的估计，实现对真实人体姿态的估计。

- 基于深度学习的方法基于深度学习的方法主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，通过训练模型学习特征和姿态估计。

常见的网络结构包括Stacked Hourglass和OpenPose等。

2. 基于传感器的方法基于传感器的姿态估计方法通常采用陀螺仪、加速度计、磁力计和传感器融合等技术，通过传感器采集数据并融合处理，实现对人体姿态的估计。

其中比较成熟的包括惯性测量单元和磁力计惯性导航系统等。

三、姿态估计实现技术人体姿态估计的实现技术包括人体建模、特征提取和姿态估计三个步骤。

1. 人体建模人体建模是人体姿态估计基础。

人体建模需要将人体模型与图像对齐，即将一个三维人体模型映射到二维图像平面上。

建模技术主要包括基于形状的建模和基于纹理的建模两种方法。

其中基于形状的建模使用体素网格、三角网格等技术，基于纹理的建模使用纹理参数化、模型展开等方法。

2. 特征提取特征提取是从人体图像中提取有用的信息作为姿态估计的输入，包括人体关键点、人体骨骼信息和肢体关系等。

特征提取常采用卷积神经网络和深度学习技术，根据不同的应用场景和任务，可以设计不同的特征提取网络。

动作分析姿态估计_单人或多人的人体姿态骨架估计算法汇总人体姿态骨架估计是计算机视觉中的重要任务，可以用于许多应用领域，如动作识别、人机交互、虚拟现实等。

本文将对目前常用的单人和多人人体姿态骨架估计算法进行总结和分析。

一、单人人体姿态骨架估计算法1. OpenPoseOpenPose是一种基于深度学习的单人人体姿态估计算法，它使用卷积神经网络(CNN)对图像进行特征提取，并通过多阶段的回归网络来预测人体关键点的位置。

OpenPose的优点是准确性高，能够实时处理视频流。

但是，它对于遮挡和复杂背景的处理能力较弱。

2. DensePoseDensePose是一种基于Mask R-CNN的单人人体姿态估计算法，它通过分割人体区域和对每个像素点进行密集的关键点估计来实现人体姿态的精确估计。

DensePose的优点是能够捕捉到细节信息，对于遮挡和复杂背景有较强的鲁棒性。

但是，它的计算复杂度较高，处理速度较慢。

3. HRNetHRNet是一种基于高分辨率网络的单人人体姿态估计算法，它通过多尺度的特征融合和多层级的卷积来提高骨架估计的准确性。

HRNet的优点是处理速度快，准确度高。

但是，它对于遮挡和复杂背景的处理能力较弱。

二、多人人体姿态骨架估计算法1. Mask R-CNNMask R-CNN是一种基于区域卷积神经网络(R-CNN)的多人人体姿态估计算法，它通过将图像分割为多个候选区域，并对每个候选区域进行关键点估计来实现多人姿态的估计。

Mask R-CNN的优点是准确性高，能够处理多人姿态。

但是，它的计算复杂度较高，处理速度较慢。

2. Associative EmbeddingAssociative Embedding是一种基于关联嵌入的多人人体姿态估计算法，它通过对图像中的每个像素点进行特征提取，并将其与其他像素点进行关联，从而实现多人姿态的估计。

Associative Embedding的优点是能够处理多人姿态，并且对于遮挡和复杂背景有较强的鲁棒性。

基于CNN的三维人体姿态估计方法肖澳文;刘军;张苏沛;杜壮;孙思琪【摘要】针对传统三维人体姿态估计受遮挡限制的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的三维人体姿态估计方法.首先,实验模型系统采用了几段单目视频为输入源进行人体姿态识别.相对于传统的人体姿态估计方法,改进了一种顺序化的卷积神经网络用于提取人体空间信息和纹理信息.并通过对视频中人体的二维姿态估计,找出了人体头部和四肢关节点的精确位置.最后,通过投影关节点到三维空间,估计出每个人的三维姿态.实验结果表明,本文方法相比传统的姿态估计算法在人体行为上的测试平均误差从98.53 mm降低至92.88 mm,对于视频中的人体三维姿态估计有更优的精度.【期刊名称】《武汉工程大学学报》【年(卷),期】2019(041)002【总页数】5页(P168-172)【关键词】三维人体姿态估计;卷积神经网络;关节点【作者】肖澳文;刘军;张苏沛;杜壮;孙思琪【作者单位】智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学),湖北武汉 430205;武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉 430205;智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学),湖北武汉 430205;武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉 430205;智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学),湖北武汉 430205;武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉 430205;智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学),湖北武汉 430205;武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉430205;智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学),湖北武汉 430205;武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉 430205【正文语种】中文【中图分类】TP317.4三维人体姿态估计是非常难的一个研究课题，通常如果不借助一些穿戴设备无法直接获取三维的人体姿态［1］，而三维人体姿态的估计在人体行为的理解方面有着不可估量的研究价值［2］。

《基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法》篇一一、引言随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的不断发展，人们对于三维（3D）视觉效果的期待愈发提升。

三维姿态估计是其中一项重要的技术，其在动画制作、运动控制等领域均有广泛应用。

本文将详细探讨基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法，分析其技术原理、实现流程及实际应用。

二、三维姿态估计技术概述三维姿态估计是计算机视觉领域的一项重要技术，其核心思想是通过捕捉和分析图像或视频中的人体运动信息，实现人体姿态的三维重建。

该技术广泛应用于人体运动分析、虚拟角色动画制作、运动控制等领域。

三、基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法1. 技术原理基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法，主要通过捕捉真实人物的运动信息，将其转化为虚拟角色的运动。

具体而言，通过摄像头捕捉真实人物的三维姿态信息，利用算法对姿态信息进行识别、分析和处理，然后将处理后的信息映射到虚拟角色上，实现虚拟角色的运动控制。

2. 实现流程（1）数据采集：通过摄像头等设备捕捉真实人物的运动信息。

（2）姿态估计：利用算法对采集到的数据进行处理，识别出人体的关键点信息，进而实现三维姿态估计。

（3）映射转换：将处理后的姿态信息映射到虚拟角色上，实现虚拟角色的运动控制。

（4）实时渲染：通过计算机图形学技术，将虚拟角色的运动效果实时呈现在屏幕上。

四、实际应用及案例分析1. 动画制作：在动画制作过程中，通过基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法，可以实现真实人物的动态捕捉和映射，使得动画角色的动作更加自然、逼真。

例如，在电影《阿凡达》中，通过该技术实现了角色动作与真实演员动作的高度吻合。

2. 运动控制：在虚拟现实和增强现实应用中，通过该技术可以实现虚拟角色的实时互动和控制。

例如，在体育训练中，可以通过该技术实时捕捉运动员的动作信息，为运动员提供精确的动作分析和训练指导。

五、优势与挑战1. 优势：基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法具有实时性高、准确性好、灵活性强等优势。

一种基于Transformer的三维人体姿态估计方法王玉萍;曾毅;李胜辉;张磊【期刊名称】《图学学报》【年(卷),期】2023(44)1【摘要】三维人体姿态估计是人类行为理解的基础,但是预测出合理的三维人体姿态序列仍然是具有挑战性的问题。

为了解决这个问题,提出一种基于Transformer 的三维人体姿态估计方法,利用多层长短期记忆(LSTM)单元和多尺度Transformer 结构增强人体姿态序列预测的准确性。

首先,设计基于时间序列的生成器,通过ResNet预训练神经网络提取图像特征;其次,采用多层LSTM单元学习时间连续性的图像序列中人体姿态之间的关系,输出合理的SMPL人体参数模型序列;最后,构建基于多尺度Transformer的判别器,利用多尺度Transformer结构对多个分割粒度进行细节特征学习,尤其是Transformerblock对相对位置进行编码增强局部特征学习能力。

实验结果表明,该方法相对于VIBE方法具有更好地预测精度,在3DPW 数据集上比VIBE的平均(每)关节位置误差(MPJPE)低了7.5%;在MP-INF-3DHP 数据集上比VIBE的MPJPE降低了1.8%。

【总页数】7页(P139-145)【作者】王玉萍;曾毅;李胜辉;张磊【作者单位】郑州科技学院信息工程学院;河南机电职业学院大数据学院;郑州大学信息工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于姿态估计的视点无关的人体姿态图像检索方法2.一种基于姿态估计的视点无关的人体姿态图像检索方法3.基于3D heatmap的人体三维姿态估计方法4.影响地铁工程造价的因素及控制策略探索5.基于卷积与Transformer的人体姿态估计方法对比研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

计算机视觉技术中的人体姿态估计和动作识别算法分析人体姿态估计和动作识别是计算机视觉领域的重要研究方向，它们在许多应用中具有广泛的应用前景，如人机交互、运动分析和行为识别等。

本文将就人体姿态估计和动作识别的算法进行分析，探讨其基本原理和常见方法。

一、人体姿态估计算法分析人体姿态估计是指通过计算机视觉技术来推测或估计人体在三维空间中的姿态信息，包括关节位置、角度和身体姿势等。

在这一领域，有一些经典的算法被广泛应用。

1. 自上而下（Top-down）方法：这种方法首先使用人体检测或分割的方法来获取人体的整体位置和形状，然后对每个关节进行单独的定位和估计。

常用的自上而下方法包括基于模型的方法和基于图模型的方法。

基于模型的方法通过建立人体姿态模型，如人体骨骼模型或形状模型，来推断关节位置和姿态。

基于图模型的方法则使用图结构表示人体的姿态，通过图模型的推理算法来估计关节位置和姿态。

这些方法具有较高的准确度，但在复杂场景下计算开销较大。

2. 自下而上（Bottom-up）方法：自下而上的方法通过检测人体关键点，然后通过关键点之间的关联关系来推测姿态信息。

这种方法的优势在于可以处理多人姿态估计以及复杂姿态的情况。

常用的自下而上方法包括基于部件的方法和关键点检测方法。

基于部件的方法将人体分解为多个部件，通过检测和配对各个部件来估计姿态。

关键点检测方法则直接检测人体关键点，如关节点或特定身体位置的点。

自下而上的方法计算开销较小，但容易受到复杂背景和遮挡等因素的影响。

3. 深度学习方法：近年来，深度学习方法已经在计算机视觉领域取得了显著的进展，也广泛应用于人体姿态估计。

深度学习方法通过构建端到端的神经网络模型，并通过大规模的数据集进行训练，实现了在准确度和实时性方面的提升。

常用的深度学习方法包括CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）等。

这些方法在人体姿态估计中取得了不错的效果，但在训练数据和计算资源方面要求较高。

基于深度学习的人体姿态检测算法综述作者：张增会姚彦鑫来源：《电脑知识与技术》2021年第27期摘要：近年来随着深度学习和人工智能的蓬勃发展，人体姿态检测逐渐成为计算机视觉领域研究的热点问题，许许多多的人体姿态检测方法和研究理论也在被不断地提出。

人体姿态检测可以理解为人体关键点识别以及连接问题，本文通过对姿态检测的算法的描述，主要介绍单人与多人这两种主要人体姿态检测的主流算法，同时重点对于多人场景下的人体姿态检测算法介绍。

通过对不同算法的对比得出各个算法的优缺点，并对人体姿态检测的应用进行阐述。

本文的结尾结合人体姿态检测领域的发展现状，对此领域的未来发展趋势进行展望。

关键词：深度学习;人体姿态检测;人体关键点识别中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）27-0092-021 概述随着计算机技术的不断进步以及人工智能时代的来临，人体姿态识别技术已经成了计算机视觉领域不可或缺的一部分，也越来越引起各个国家和科研机构的重视。

人体姿态检测作为计算机视觉当下的研究热点，在生活中也具有十分广泛的应用，例如在视频监控烦那个面对公共领域的安全问题进行保障，以及在人机交互方面增强人与机器之间的流畅度。

一般来说人体姿态检测从算法层面上讲就是先使用卷积神经网络将图片或者视频中的人体的关键节点检测出来，然后对这些关键点进行连接的一个过程。

通过对人体不同的关键点之间的连接得到人体完整的人体节点信息。

在将深度学习算法应用于人体姿态检测之前，不少算法采用基于图形结构[1]算法来处理人体姿态检测问题。

这些方法主要是基于局部检测器，局部检测器使用的原理即通过人体关键点之间的内在联系来建立模型，虽然在识别精确度方面有所提高，但是往往容易受到拍摄角度以及光照等不确定因素的影响。

除此之外还容易受到人工标注等因素的制约，如边缘特征[2]，方向梯度直方图[3]，此种标注需要耗费大量的人力和物力。

人体姿态估计通常可以分为二维人体姿态和三维人体姿态两种，由于在现实生活中需要处理的图像大多为二维图像，所以一般来说我们理解的人体姿态检测为二维人体姿态检测。

3d人体姿态估计算法3D人体姿态估计算法是指通过计算机视觉技术和深度学习算法，对图像或视频中的人体进行姿态估计的一种方法。

它可以用于人机交互、虚拟现实、运动分析等领域。

本文将介绍3D人体姿态估计算法的基本原理和常见应用。

一、算法原理3D人体姿态估计算法的基本原理是通过分析图像或视频中的人体关键点，推断出人体的三维姿态。

常用的算法包括基于深度学习的方法和非深度学习的传统方法。

基于深度学习的方法通常采用卷积神经网络（CNN）来提取特征，并通过回归模型来预测人体关键点的位置。

这些关键点可以表示人体的关节位置，如头部、肩膀、手腕等。

然后，通过对关键点进行三维重建，可以得到人体的三维姿态。

传统的非深度学习方法通常基于模型拟合的原理，通过建立人体姿态模型和优化算法来进行姿态估计。

这些方法通常需要手动设计特征和模型，计算量较大，但在某些特定场景下仍然具有一定的应用价值。

二、常见应用1. 人机交互：3D人体姿态估计可以用于人机交互界面的设计和实现。

通过识别人体的动作和姿态，可以实现手势控制、动作捕捉等功能，提高人机交互的自然度和便捷性。

2. 虚拟现实：在虚拟现实领域，3D人体姿态估计可以用于人体建模和动作捕捉。

通过对用户的姿态进行实时跟踪和重建，可以实现更加真实的虚拟现实体验。

3. 运动分析：在运动分析领域，3D人体姿态估计可以用于运动员的动作分析和评估。

通过对运动员的姿态进行跟踪和分析，可以评估运动员的动作是否标准，帮助训练和提高运动表现。

4. 姿态识别：通过对人体姿态的估计和分析，可以实现姿态识别。

例如，可以通过判断人体的姿态来识别出人体的动作，如打招呼、举手等，从而实现智能交互和行为识别。

三、挑战与发展方向虽然3D人体姿态估计算法已经取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战和问题。

1. 多视角和多人姿态估计：在多视角和多人场景下，人体姿态估计面临更大的挑战。

解决这个问题需要克服视角变化和遮挡等困难，同时对多个人体进行准确的姿态估计。

专利名称：三维人体姿态估计方法、装置、设备及存储介质专利类型：发明专利
发明人：刘连臣,桑金楠
申请号：CN202210306937.6
申请日：20220325
公开号：CN114663593A
公开日：
20220624
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种三维人体姿态估计方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：采集目标人体的图片或视频帧；将目标人体的图片或视频帧输入至预设的三维人体姿态估计模型中，得到目标人体的三维人体姿态估计结果，其中，预设的三维人体姿态估计模型基于参考人体的目标关键点对语义图卷积神经网络训练得到；基于三维人体姿态估计结果识别目标人体的实际运动状态。

由此，解决了相关技术中三维人体姿态估计的实时性较差，应用效果不佳等问题。

申请人：清华大学
地址：100084 北京市海淀区清华园
国籍：CN
代理机构：北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：黄德海
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