人体姿态估计系统（Human Pose Estimation，简称HPE）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在从图像或视频中识别并定位人体的关键点，如头部、躯干、四肢等关节的位置。这些关键点通常表示为一组坐标，通过这些坐标可以重构出人体的骨架结构。
人体姿态估计技术可以分为二维和三维两种形式。二维姿态估计主要是在平面图像上定位关键点，而三维姿态估计则是在三维空间中进行定位。该技术的应用非常广泛，包括但不限于人机交互、动作捕捉、虚拟现实、运动分析和医疗康复等领域。
在实现方法上，人体姿态估计通常依赖于深度学习技术，利用卷积神经网络（CNN）或其他深度神经网络模型来处理图像数据，并生成关键点的热图或直接回归出关键点坐标。此外，还有基于传统算法的方法，但这些方法通常精度较低，且不如深度学习方法高效。
人体姿态估计系统通过捕捉和分析人体关节的位置信息，为理解人体动作和行为提供了重要的基础支持，是许多高级视觉任务的基础环节
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