什么是姿态估计（Pose Estimation）

姿态估计（Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要课题，主要目标是确定图像或视频中对象的关键部位位置，如人体的关节、面部特征点等。姿态估计可以分为人体姿态估计和非人体姿态估计两大类。

1. 人体姿态估计：
   • 定义：人体姿态估计是根据图像和视频等输入数据来定位人体部位并建立人体表现形式（例如人体骨骼）的技术。其本质是在人体关节连接的所有姿势空间中搜索某个特定姿势，本质上为关节点的定位。
   • 应用：人体姿态估计广泛应用于动作识别与捕捉、运动追踪、3D试衣、监控安防等领域。例如，在深蹲时自动检测关节、手臂、臀部和脊柱的位置。
   • 技术方法：近年来，使用深度学习进行人体姿态估计的方法陆续被提出，并且达到了远超传统方法的表现。常见的方法包括基于热力图预测的多人姿态估计任务，以及基于Transformer的方法。
2. 非人体姿态估计：
   • 定义：非人体姿态估计涉及确定三维目标物体的方位指向问题，通常用于机器人视觉、动作跟踪和单照相机定标等领域。
   • 应用：在自动驾驶中，通过估计行人的姿态，可以改善对行人的感知和预测能力，避免碰撞事故。此外，在医疗康复领域，姿态估计可以用于运动评估与监控、姿势纠正和训练等。
3. 技术挑战：
   • 复杂背景：姿态估计在复杂背景下的表现仍面临挑战，如遮挡问题和肢体运动灵活性。
   • 关键点分组与抖动：姿态估计需要解决关键点分组和抖动等问题，以提高估计的准确性。
4. 评价指标：
   • 2D姿态估计：常用的评价指标包括正确部位的百分比（PCP）、正确关键点的百分比（PCK）和平均精度（AP）。
   • 3D姿态估计：评价指标则可能包括关键点的三维位置误差等。

姿态估计在计算机视觉中扮演着重要角色，通过定位关键部位的位置，帮助计算机理解人类动作和行为，从而在多个领域中发挥重要作用。