摘要
人体姿态识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
其旨在从图像或视频中识别出人体关键点的位置，进而恢复人体姿态。
这项技术在人机交互、运动分析、医疗辅助等领域具有巨大的应用潜力。
传统的姿态识别方法通常依赖于手工设计的特征和模型，识别精度和鲁棒性有限。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的人体姿态识别方法取得了突破性进展，逐渐取代了传统方法。
本综述首先介绍人体姿态识别的基本概念和研究意义，然后回顾了传统姿态识别方法和基于神经网络的姿态识别方法，并对不同方法的优缺点进行分析比较。
重点阐述了近年来基于神经网络的人体姿态识别方法的研究进展，包括二维姿态识别和三维姿态识别，并对不同网络结构、训练策略和数据集进行了详细介绍。
此外，还讨论了人体姿态识别技术面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：人体姿态识别；神经网络；深度学习；计算机视觉；姿态估计
人体姿态识别是指通过计算机视觉技术，从图像或视频中自动识别人体各个关键点的位置，并将其连接起来形成人体骨架，从而实现对人体姿态的估计和理解。
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