在AR试衣中，可以直观呈现不同姿势下的穿着效果；在老年人或病人监护中，能实时监测跌倒或其他异常行为；在健身应用中，能通过分析用户动作，帮助其改善姿势、预防受伤……随着智能技术的发展，“视觉三维人体姿态估计”已在生活中得到了诸多应用。

　　近日，位于菊园新区的中国科学院上海微系统与信息技术研究所仿生视觉系统实验室，李嘉茂研究员团队在视觉三维人体姿态估计领域取得重要进展，通过创新模型，将三维人体姿态精度提升34.9%，并一举解决了困扰已久的动作反向问题。

　　“视觉三维人体姿态估计”是当前计算机视觉领域的热点研究问题，该技术通过计算机视觉和算法推测出人体的关节位置、角度和运动轨迹等三维姿态信息。“目前，机器视觉都是从多视角的二维图像中进行三维预测。”研究团队介绍，“三维相较于二维增加了一个维度——深度，具体到三维人体姿态上，就是人的动作方向，目前现有的模型中，即使人的动作反了，机器视觉也分辨不出，这严重损害了模型的稳定性。”为解决上述问题，团队提出全新模型，引入骨骼运动学对动作方向进行预测和判断，有效解决了动作整体反向问题，并最终完成验证，为该技术领域提供了新的研究视角和解决方案。