人类姿态识别

Human Pose Recognition

人体姿态识别是指从输入的图像或视频中检测和估计人体及其各部分（例如头部、躯干、手臂和腿）的位置和方向的任务。目标是识别不同身体部位的位置，通常称为关键点或关节，以及它们的相应连接，通常表示为骨骼或肢体。

人体姿态识别的任务具有许多实际应用，例如用于动画和游戏的动作捕捉，用于安全和监控系统的监视，用于运动员训练和康复的体育分析以及用于手势识别和控制的人机交互。

人体姿态识别的主要挑战包括处理遮挡、身体形状和大小的变化以及需要实时处理高维输入数据（如图像和视频）的需求。为了克服这些挑战，研究人员开发了各种深度学习算法，可以高效地处理大量数据并学习识别各种身体部位和它们的连接。

人体姿态识别模型的性能通常使用指标（如平均精度（mAP）和正确估计姿势的百分比）进行评估。随着人体姿态识别领域的不断发展，它在医疗保健、机器人和娱乐等领域具有广泛的应用潜力。

动作识别与姿态识别（Pose Recognition）是两个相关但是不同的任务。动作识别的主要目的是在给定的视频序列中识别出目标对象是否在行走、奔跑或者跳动。也就是说动作识别需要考虑人类的身体随时间变化而运动的情况。而姿态识别的主要目的是识别出人类身体的形态（configuration）或者姿态（pose）。主要涉及检测各种身体关节的位置，如肘部、膝盖和臀部等，并估计他们之间的角度。这在动作捕捉、游戏和虚拟现实中都很有用。