人体动作姿态识别是一种通过计算机视觉技术，是人工智能领域中的一个子领域，主要研究通过计算机视觉技术对人体动作和姿态进行识别、分类和跟踪。它通常使用摄像机或深度传感器捕捉人体姿态信息，然后通过机器学习和深度学习算法对这些信息进行分析。人体动作姿态识别技术有广泛的应用，如虚拟和混合现实、运动分析、人机交互等。

纯视觉检测人体动作姿态，实际上是通过摄像头对人体的运动过程进行视频录制实时识别的过程---也就是视频动作识别技术。

"视频动作识别人体运动姿态" 是人工智能领域中的一个热门话题，也称为人体动作识别。它通过使用计算机视觉技术和机器学习算法，在视频中识别人体运动姿态。一般来说，人体动作识别系统需要进行如下几个步骤：

1、视频数据预处理：对视频进行预处理，将其转换为适合机器学习算法处理的格式。

2、人体关键点检测：使用计算机视觉算法识别人体关键点（如肩膀，膝盖等）。

3、动作分类：使用机器学习算法对人体运动姿态进行分类。

4、识别结果展示：将识别结果呈现给用户。

视觉人体动作姿态识别有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：

虚拟和混合现实：在虚拟现实和混合现实环境中，人体动作姿态识别可以帮助用户与虚拟世界进行交互。

运动分析：可以用于运动员训练和技术分析，帮助他们改进技术和预防伤害。

人机交互：人体动作姿态识别可以用于实现手势识别、面部识别等人机交互功能。

视频监控：在安全领域，人体动作姿态识别可以用于监控人群活动，识别异常行为。

人体动作姿态识别的原理主要包括以下几个方面：

图像处理：首先需要对获取的图像进行处理，以提取出有用的信息。

关键点检测：接下来，需要通过关键点检测算法，识别出人体的关键部位。

姿态估计：通过对关键点的分析，可以估计出人体的姿态信息。

动作识别：最后，通过对人体姿态的分析，可以识别出人体的动作。

人体动作姿态识别应用的意义在于：

体育：识别运动员的运动姿态，以改善训练效果并预防运动员受伤。

健身：识别健身运动的动作，以确保正确的姿势和技巧，从而提高健身效果。

虚拟现实：识别人体动作，以提供虚拟现实体验，并与虚拟世界互动。

医疗：识别患者的运动姿态，以诊断和治疗身体疾病，如骨折和关节疼痛。

安全：识别危险的动作，以预防事故和保护安全。

总之，人体动作姿态识别技术可以帮助我们更好地了解人体运动，并帮助我们改善生活质量，保护健康和安全。