人體姿態估計是一種基於計算機視覺的技術，可以識別和分類人體上的特定點。這些點代表我們的四肢和關節，以計算彎曲角度，並估計人體姿勢。

什麼是人體姿態估計？

人體姿態估計 (HPE) 是計算機視覺中的一項任務，專注於識別特定場景中人體的位置。大多數 HPE 方法都是基於使用光學感測器記錄 RGB 影像來檢測身體部位和整體姿勢。這可以與其他計算機視覺技術結合使用，用於健身和康復、擴增實境應用和監控。

人體模型有三種常見型別：基於骨骼的模型、基於輪廓的模型和基於體積的模型。基於骨架的模型因其靈活性而成為人體姿態估計中最常用的模型。這是因為它由一組關節組成，如腳踝、膝蓋、肩部、肘部、手腕和構成人體骨骼結構的肢體方向。

3D人體姿態估計的工作原理

身體姿態估計系統的整個流程從捕獲初始資料並將其上傳以供系統處理開始。在處理運動檢測時，我們需要分析一系列影像而不是靜態照片。因為我們需要提取運動模式中關鍵點如何變化。影像上傳後，HPE 系統將檢測並跟蹤分析所需的關鍵點。

實時3D人體姿態估計

無論我們處理健身應用程式、康復應用程式、口罩還是監控，都非常需要實時處理。當然，模型的效能將取決於所選擇的演算法和硬體，但大多數現有的開源模型都提供了相當長的響應時間。在相反的情況下，準確性會受到影響。

人體姿態估計用例

HPE 可以被認為是一項相當成熟的技術，因為在健身、康復、擴增實境、動畫、遊戲、機器人甚至監控等應用領域都有所應用。

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