摘要
人体姿态识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，在人机交互、运动分析、安全监控等领域有着广泛的应用。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于RGB图像的人体姿态识别取得了显著的进展。
本文首先介绍了人体姿态识别的概念、意义以及研究现状，并对常用的RGB图像特征提取方法和人体姿态建模方法进行了概述。
然后，重点阐述了基于深度学习的人体姿态识别方法，包括基于卷积神经网络的单人姿态估计和多人姿态估计网络结构。
此外，本文还讨论了人体姿态识别系统的构建，包括系统框架设计、图像预处理、姿态估计、结果可视化等模块。
最后，对当前研究中存在的挑战和未来的发展趋势进行了展望。
关键词：人体姿态识别；RGB图像；深度学习；卷积神经网络；姿态估计
人体姿态识别是指通过计算机视觉技术从图像或视频中识别出人体关节点的位置，进而恢复人体姿态的过程。
作为计算机视觉领域的基础性问题之一，人体姿态识别在人机交互[1]、动作识别[2]、运动分析[3]、虚拟现实[4]等领域有着广泛的应用。
例如，在人机交互中，人体姿态识别可以用于识别用户的手势和动作，实现更加自然、便捷的交互方式；在运动分析中，可以通过识别运动员的姿态来分析其运动技术，辅助训练和提高成绩；在安全监控中，人体姿态识别可以用于检测异常行为，保障公共安全。
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