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国内刊号：32-1772/TN
国际刊号：1673-5439
发布日期:
作者：卢官明,卢峻禾,陈晨
单位：南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003南京邮电大学 计算机学院，江苏 南京 210023南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003
关键词：人体姿态估计；单人体姿态估计；多人体姿态估计；深度学习；关键点检测
基金：国家自然科学基金（72074038）资助项目
人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景，是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中，得益于深度学习技术，大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展，但由于受训练样本不足、人体姿态的多变性、遮挡、环境的复杂性等因素影响，人体姿态估计仍然面临着诸多的挑战。文中对近年来基于深度学习的2D人体姿态估计方法进行归纳和总结，着重分析一些有代表性的人体姿态估计方法的思路及工作原理，以便研究人员了解当前的研究现状、面临的挑战以及今后的研究方向，拓展研究思路。
来源：2024年第01期
《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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