@你爱美，关于AR试衣，科学家们有了最新的解决方案。

在AR试衣中，不同姿势下的着装效果可以直观呈现；在老年人或患者的监测中，可以实时监测摔倒或其他行为问题；在健身应用中，通过分析用户的动作和实时反馈，可以帮助改善姿势，防止受伤...随着智能技术的发展，“视觉三维人体姿势估计”在生活中得到了广泛的应用。

近日，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大进展。通过创新模型，34.9%的三维人体姿态精度得到提高，长期困扰的动作反向问题得到一举解决。

“视觉三维人体姿势估计”是当前计算机视觉领域的热门研究问题。该技术通过计算机视觉和算法推测了人体关节位置、角度运动轨迹等三维姿势信息。目前，机器视觉是从多角度的二维图像中进行三维预测，直接获得高性能的三维人体姿态成本较高。“与二维相比，三维增加了一个层次——深度，具体到三维人体姿态，就是人的动作方向。在现有的模型中，即使人的动作相反，机器视觉也无法区分，严重损害了模型的稳定性。”

为了解决上述问题，团队提出了一个全新的模型，引入骨骼动力学来预测和判断动作方向，有效解决了整个动作反向问题，最终完成了验证，为该技术领域提供了新的研究视角和解决方案。

「视觉三维人体姿态估计」在医疗卫生、安全监测、人机交互等方面，AR/VR娱乐休闲、运动指导等领域有着广阔的应用前景。人体姿态精度明显提高后，可以进一步推动上述领域的技术发展，优化用户体验。“例如，在医疗卫生领域，可以更准确地识别每个场景的姿势，提高监控的准确性，减少错误报告的泄露；在AR/VR领域，操作体验会更准确、更灵敏；在运动指导方面，可以准确识别用户的运动姿势，从而提供更高效的运动指导或康复治疗。”

通讯员：王荣会

题目：“@爱美的你，关于AR试衣，科学家们有了最新的解决方案”

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