人体姿态估计算法原理：深度学习和传统机器学习方法

人体姿态估计常用算法分为基于深度学习的算法和基于传统机器学习的算法。

基于深度学习的算法

1. 深度学习算法通常使用卷积神经网络 (CNN) 来提取图像中的特征。
2. 常用的深度学习算法有 OpenPose、HRNet 和 SimpleBaseline 等。
3. 这些算法使用多个 CNN 模块来提取多尺度、多层次的特征，然后使用回归模型来预测人体关键点的位置。
4. 这些算法通常使用大量标注好的人体姿态数据进行训练，以提高预测精度。

基于传统机器学习的算法

1. 传统机器学习算法通常使用手工设计的特征来表示人体姿态。
2. 常用的传统机器学习算法有支持向量机 (SVM) 和随机森林 (Random Forest) 等。
3. 这些算法使用特征提取方法来提取人体姿态的特征，然后使用回归模型来预测人体关键点的位置。
4. 这些算法通常需要大量的人工特征工程，以提高预测精度。