姿态估计方法发展历程

姿态估计方法的发展历程可以分为以下几个阶段。首先，早期的姿态估计方法主要基于手工设计的特征和模型，如使用手工提取的特征点或线条来表示手部姿态。然而，这些方法在复杂场景下往往表现不佳。

随着深度学习的兴起，基于数据驱动的姿态估计方法逐渐成为主流。这些方法利用大量的手势图像数据进行训练，通过神经网络模型来学习手部姿态的表示和预测。这种方法能够更好地适应不同的手势形态和动作。

另外，基于深度图像的姿态估计方法也得到了广泛应用。深度图像可以提供更丰富的空间信息，使得姿态估计更加准确和稳定。这种方法通常使用深度传感器或结构光相机来获取手部的三维信息。

此外，还有一些基于视觉传感设备的姿态估计方法，如基于摄像头的手势识别系统。这些方法通过分析手部在图像中的位置和形态来进行姿态估计。

总的来说，姿态估计方法经历了从手工设计特征到数据驱动的转变，同时也借助了深度学习和深度图像等新技术的发展。这些方法在准确性、可移植性和实用性等方面都取得了显著的进展。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【手势姿态估计】综述](https://blog.csdn.net/qq_33952811/article/details/118763569)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [人体姿态估计综述](https://blog.csdn.net/weixin_54189936/article/details/122448397)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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