人体姿态估计的鲁棒性和稳定性：关键因素解析

人体姿态估计的'鲁棒性'和'稳定性'是指算法在不同场景下的表现能力和精度稳定性。具体来说，它们包括以下几个方面：

1. '鲁棒性'：指算法在面对各种复杂场景（如光线变化、遮挡、背景干扰等）时的表现能力。一个鲁棒的算法能够准确地估计出人体姿态，即使有一些干扰因素存在。

2. '稳定性'：指算法在不同时间段内估计出的人体姿态的精度稳定性。一个稳定的算法能够在不同时间段内准确地估计出相同的人体姿态，而不会因为一些随机因素而出现误差。

3. '精度'：指算法估计人体姿态的准确程度。一个精度高的算法能够准确地估计出人体姿态，而不会出现大量的误差。

综上所述，一个好的人体姿态估计算法应该具备较高的'鲁棒性'、'稳定性'和'精度'，这样才能在不同场景下准确地估计出人体姿态。