三维人体姿态估计旨在从图像或视频中恢复人体关节的三维空间坐标，是计算机视觉的核心任务。该领域面临深度信息丢失、遮挡及光照变化等挑战。主流方法涵盖基于深度学习的 CNN/RNN 模型、多视角几何重建以及结合传感器数据的融合方案。常用数据集包括 Human3.6M 等，用于评估算法在准确性、效率及鲁棒性上的表现。未来趋势聚焦于算法轻量化优化、多模态技术融合及在医疗、安防等场景的拓展应用。
计算机视觉是一门研究如何使机器'看'的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取'信息'的人工智能系统。这里所指的信息指 Shannon 定义的，可以用来帮助做一个'决定'的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中'感知'的科学。
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