本文重点
人体姿势识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过图像或视频数据自动检测并识别出人体的各种姿势和动作。随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的方法在这一领域取得了显著进展。神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），因其强大的特征提取和序列建模能力，成为人体姿势识别的主流方法。
神经网络在人体姿势识别中的应用步骤
1. 数据收集与预处理
数据收集：首先，需要收集大量包含不同人体姿势的图像或视频数据。这些数据集通常包括标记好的关键点位置，用于训练神经网络模型。常用的数据集包括COCO、MPII等。
数据预处理：为了提高模型的训练效率和识别准确率，需要对原始数据进行预处理。预处理步骤可能包括图像缩放、归一化、数据增强（如旋转、翻转、裁剪等）等。
2. 模型训练
模型训练：使用标记好的数据集对神经网络模型进行训练。训练过程中，模型会学习如何根据输入图像预测人体关键点的位置。通常，模型会通过最小化预测关键点位置与真实关键点位置之间的误差来优化其参数。
一个人有很多种姿势，这里介绍一种人体姿势识别的方式，非常简单但是粗暴，具体来说就是把一个人分为多个关节，比如说头、左臂、右臂、左腿、右腿，这样一个人就被拆分为多个关节部分，那么每个关节由两个点构成，分别是关节的起始点还有关节的
