深度神经网络在人体姿态估计中的应用综述

来源：计算机工程与应用杂志2025年第9期北京时间：

作者：郝鹤菲, 张龙豪, 崔洪振, 朱宵月, 彭云峰, 李向晖

单位：1.北京科技大学 计算机与通信工程学院，北京 100083 ；2.解放军总医院第八医学中心 呼吸与危重症医学部，北京 100091

摘要：人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向，在教育教学、临床诊断、人机交互等多场景均有重要应用。随着深度神经网络提出及发展，其以强大的特征学习能力、大规模并行处理等优势，广泛应用于人体姿态估计，并大幅提高了估计结果准确度和识别效率。以人体姿态估计为研究对象，梳理近5年相关领域100篇包含RNN、CNN、GAN、前沿网络模型等深度神经网络及其变体架构的代表性文献；此外，汇总梳理近5年常用数据集，并阐释了模型常用评估指标。最后，总结现阶段人体姿态估计领域面临的挑战，并展望未来研究，以进一步探讨深度神经网络在人体姿态估计中的应用潜力。

关键词：人体姿态估计,计算机视觉,深度神经网络,评价指标