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近年來人體姿態(tài)估計作為計算機視覺領域的熱點，在視頻監(jiān)控、人機交互、智慧校園等領域具有廣泛的應用前景。隨著神經網絡的快速發(fā)展，采用深度學習方法進行二維人體姿態(tài)估計，相較于傳統(tǒng)需要人工設定特征的方法，更能充分地提取圖像信息，獲取更具有魯棒性的特征，因此基于深度學習的方法已成為二維人體姿態(tài)估計算法研究的主流方向。然而，深度學習尚在發(fā)展中，仍存在訓練規(guī)模大等問題，研究者們主要從設絡以及訓練方式入手對人體姿態(tài)估計算法進行改進。首先，將二維人體姿態(tài)估計分為單人與多人兩大類進行論述;根據真值類型不同將單人姿態(tài)估計分為基于坐標回歸與基于熱圖檢測兩類，根據算法步驟不同將多人姿態(tài)估計分為二步法與一步法兩類，對近年來先進的算法進行總結分類介紹，并分析它們的優(yōu)缺點以及適用范圍;然后，介紹了相關的國際標準數據集以及相應的評價指標，并對幾種經典算法進行實驗數據對比;最后，對當前研究所存在的問題以及未來發(fā)展趨勢進行了總結概述。
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