什么是人体姿态估计？

人体姿态估计是计算机视觉领域中一项重要的任务，该任务旨在从图像或视频中自动检测并估计人体的3D姿态。也就是说，它能够从人体的照片和视频中检测出人的关键点位置（比如手、脊椎、肘部等），并输出人体在三维空间内的姿态。人体姿态估计技术广泛应用于许多领域，例如人机交互、医疗康复、游戏和虚拟现实等。

以下是两种实现人体姿态估计的方法：

1. 基于深度学习的方法：最近的研究表明，基于深度学习的方法在人体姿态估计方面取得了显著的进展。深度学习模型能够从大量数据中学习姿态估计的模式，并能够在测试时对新的输入进行准确的估计。例如，OpenPose就是一个基于深度学习的人体姿态估计工具。

2. 基于传统计算机视觉的方法：传统计算机视觉方法主要是通过几何和统计模型来估计人体姿态。这些方法需要手动设计特征并对其进行匹配，因此效果不如基于深度学习的方法好。常用的传统计算机视觉方法包括基于模型的方法和基于特征的方法。