传统方法进行人体姿态识别的研究现状

传统的人体姿态识别方法通常基于计算机视觉和图像处理技术，其研究现状主要包括以下几个方面：

1. 基于手工特征的方法：这种方法利用人工设计的特征来描述人体姿态，如关节角度、骨骼长度等。但是这种方法需要大量的人工设计和调整，且容易受到姿态变化、光照变化等因素的影响。

2. 基于深度学习的方法：这种方法利用卷积神经网络（CNN）等深度学习技术提取特征，然后使用分类器进行分类。这种方法能够自动学习特征，具有更好的鲁棒性和可扩展性，目前已成为研究人体姿态识别的主流方法。

3. 基于三维模型的方法：这种方法将人体姿态识别问题转化为三维模型的姿态估计问题，可以获得更准确的姿态信息。但是这种方法需要准确的三维模型，且计算复杂度较高。

综上所述，基于深度学习的方法已经成为人体姿态识别研究的主流，但是仍然存在一些问题，如如何应对复杂的姿态变化、如何提高模型的鲁棒性等。