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人体姿态估计 (HPE)
计算机视觉的专业领域，通过识别特定解剖点来检测和分析人体姿态。
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动物姿态估计
将姿态估计应用于动物，需要适应各种形态和每个物种特定解剖特征的模型。
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单人姿态检测
检测和估计图像中单个人的姿态，相比多人场景简化了过程。
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多人姿态检测
同时检测和估计同一场景中多个个体的姿态，处理遮挡和人员之间的交互。
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骨架表示
人体或动物身体的抽象建模，表示为连接的骨架，其中关节是节点，骨骼是边。
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关节定位
在图像空间或真实空间中精确定位每个关节或关键解剖点的坐标(x, y)或(x, y, z)。
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部位亲和场 (PAF)
编码四肢方向和位置的场向量，能够在多人场景中正确关联关键点以形成连贯的姿态。
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姿态跟踪
在视频序列中跟踪个体姿态的时间演变，在连续帧之间保持身份和姿态的一致性。
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三维姿态估计
通过估计关键点的空间坐标(x, y, z)来重建三维姿态，通常需要深度信息或多视角数据。
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二维姿态估计
确定图像平面上关键点的位置(x, y坐标)，是最常见和最快速的姿态估计形式。
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时间姿态一致性
保持姿态估计在时间上的连贯性，避免视频连续帧之间的波动和不连续性。
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多人姿态跟踪
同时跟踪场景中多个个体的姿态，保持个人身份标识并处理交叉和交互情况。
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运动链
将身体表示为运动链，其中关节运动相互依赖，遵循解剖学和生物力学约束。
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