最新《深度学习人体姿态估计》综述论文，26页pdf

人体姿态估计的目的是通过图像、视频等输入数据定位人体部位，构建人体表征(如人体骨架)。在过去的十年中，它受到了越来越多的关注，并被广泛应用于人机交互、运动分析、增强现实和虚拟现实等领域。尽管最近开发的基于深度学习的解决方案在人体姿态估计方面取得了很高的性能，但由于训练数据不足、深度模糊和遮挡，仍然存在挑战。本综述论文的目的是通过对基于输入数据和推理的解决方案进行系统的分析和比较，对最近基于深度学习的二维和三维姿态估计解决方案进行全面的回顾。这项综述涵盖了自2014年以来的240多篇研究论文。此外，还包括了二维和三维人体姿态估计数据集和评估指标。本文总结和讨论了现有方法在流行数据集上的定量性能比较。最后，对所涉及的挑战、应用和未来的研究方向进行了总结。

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