数字人姿态估计是一种技术，其目标在于从图像或视频中识别和跟踪数字人（或虚拟人）的身体姿态和动作。它是数字人研究和应用中的重要技术之一，可以用于数字人的动画、游戏、虚拟现实、增强现实等领域。数字人姿态估计的英文是 "Digital Human Pose Estimation"，缩写为 "DHPE"

数字人姿态估计技术主要基于计算机视觉和机器学习的方法，可以分为基于模型的方法和基于学习的方法两类。

基于模型的方法

该方法通常使用三维模型来表示数字人的身体，并通过模型拟合或优化来估计数字人的姿态。这种方法需要对数字人的身体结构和动作有一定的了解，并建立一个合适的三维模型。然后，通过将图像或视频中的数字人与模型进行匹配，可以估计数字人的姿态。这种方法的优点是可以得到比较精确的数字人姿态估计结果，但需要在模型建立和匹配过程中花费较多的时间和精力。

基于学习的方法

该方法则通过使用大量数据来训练机器学习模型，以自动识别和跟踪数字人的姿态。这种方法可以使用深度学习、神经网络等方法，通过对大量的图像或视频数据进行训练，得到一个能够自动估计数字人姿态的模型。这种方法的优点是自动化程度高，可以快速准确地估计数字人的姿态，但对训练数据的质量和数量有一定的要求。

数字人姿态估计技术的应用非常广泛，可以用于数字人的动画制作、游戏开发、虚拟现实和增强现实应用等。

例如，在动画制作中，可以使用数字人姿态估计技术来捕捉真人的动作，并将其应用于数字角色的动画中，从而实现更加逼真和自然的动画效果。在游戏开发中，可以使用数字人姿态估计技术来实现更加真实的角色动作和交互体验。在虚拟现实和增强现实应用中，可以使用数字人姿态估计技术来跟踪用户的身体姿态和动作，从而实现更加自然的交互体验。

数字人姿态估计是一种重要的技术，可以用于数字人的动画制作、游戏开发、虚拟现实和增强现实应用等领域。随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，数字人姿态估计技术的性能和精度也将不断提高，为数字人的研究和应用提供更加坚实的基础。