基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)研究

基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)研究1引言1.1背景介紹與研究意義隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究日益深入，人體姿態(tài)估計(jì)作為其中的一個(gè)重要方向，具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。人體姿態(tài)估計(jì)旨在從圖像或視頻序列中識(shí)別人體的關(guān)鍵點(diǎn)位置，從而推斷出人體的姿態(tài)。在虛擬現(xiàn)實(shí)、智能監(jiān)控、人機(jī)交互等領(lǐng)域，人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速崛起為人體姿態(tài)估計(jì)領(lǐng)域帶來(lái)了新的突破。基于深度學(xué)習(xí)的方法在諸多數(shù)據(jù)集上取得了令人矚目的成績(jī)，但仍然存在一些挑戰(zhàn)和不足。因此，深入研究基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)，對(duì)于提高估計(jì)精度、擴(kuò)大應(yīng)用范圍以及推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。1.2研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)本文主要研究基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)，包括以下內(nèi)容：分析深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在人體姿態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用；研究現(xiàn)有的人體姿態(tài)估計(jì)方法，梳理基于深度學(xué)習(xí)的估計(jì)技術(shù)；針對(duì)基于單幀圖像和視頻序列的人體姿態(tài)估計(jì)方法進(jìn)行研究，探討優(yōu)化與改進(jìn)策略；通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出方法的有效性，對(duì)比分析不同方法的性能。本文的研究目標(biāo)旨在提高人體姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，為相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域提供技術(shù)支持。1.3文章結(jié)構(gòu)安排本文共分為六個(gè)章節(jié)，具體結(jié)構(gòu)安排如下：引言：介紹人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)的研究背景、意義及本文的研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)；深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論：分析深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)，探討其在人體姿態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用；人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)：概述人體姿態(tài)估計(jì)方法，梳理基于深度學(xué)習(xí)的估計(jì)技術(shù)；基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)方法研究：研究基于單幀圖像和視頻序列的估計(jì)方法，探討優(yōu)化與改進(jìn)策略；實(shí)驗(yàn)與分析：通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出方法的有效性，對(duì)比分析不同方法的性能；結(jié)論與展望：總結(jié)全文，提出未來(lái)研究方向和改進(jìn)策略。2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究起始于20世紀(jì)40年代，但直到1986年，Rumelhart等人提出了反向傳播算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練才變得可行。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著計(jì)算能力的提升和數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)，深度學(xué)習(xí)開(kāi)始嶄露頭角。深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)分支，通過(guò)構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的數(shù)據(jù)特征。深度學(xué)習(xí)的核心在于多層的抽象表示，每一層通過(guò)非線性變換處理上一層的輸出。這種層次結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到從原始數(shù)據(jù)到高級(jí)特征表示的映射。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果。2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）及其在人體姿態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，非常適合處理圖像數(shù)據(jù)。它的關(guān)鍵特點(diǎn)是局部感知、權(quán)值共享和參數(shù)較少。這些特性使得CNN在圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和姿態(tài)估計(jì)等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。在人體姿態(tài)估計(jì)中，CNN可以提取圖像中的局部特征，并通過(guò)層次化的方式將局部特征組合成全局特征。這些特征有助于網(wǎng)絡(luò)識(shí)別和定位人體的關(guān)鍵點(diǎn)，如關(guān)節(jié)位置。當(dāng)前，基于CNN的姿態(tài)估計(jì)方法通常采用端到端的學(xué)習(xí)策略，直接從原始圖像中預(yù)測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。2.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其在人體姿態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是為了處理序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的，它具有內(nèi)部狀態(tài)（記憶），能夠處理輸入信息的序列依賴(lài)關(guān)系。在人體姿態(tài)估計(jì)中，RNN能夠利用時(shí)間序列信息，對(duì)視頻幀之間的姿態(tài)變化進(jìn)行建模。特別是長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）等變體，它們?cè)谔幚黹L(zhǎng)序列時(shí)表現(xiàn)出更好的性能。通過(guò)引入時(shí)間維度，RNN能夠更好地理解人體動(dòng)作的連續(xù)性，從而在視頻序列的人體姿態(tài)估計(jì)中發(fā)揮重要作用。通過(guò)結(jié)合CNN和RNN，研究者們可以構(gòu)建更強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以同時(shí)利用圖像的空間信息和時(shí)間序列信息，進(jìn)一步提升人體姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性。3.人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)3.1人體姿態(tài)估計(jì)概述人體姿態(tài)估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究?jī)?nèi)容，它旨在從圖像或視頻序列中估計(jì)出人體關(guān)鍵部位的位置信息，從而描述人體的姿態(tài)。這一技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)、運(yùn)動(dòng)分析、人機(jī)交互等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。人體姿態(tài)估計(jì)主要分為兩個(gè)層次：一是關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，即定位人體的各個(gè)關(guān)鍵部位，如頭部、肩部、肘部等；二是姿態(tài)估計(jì)，即根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)的位置關(guān)系推斷出整體姿態(tài)。3.2基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)方法隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)方法取得了顯著的進(jìn)展。目前主流的方法主要有以下幾種：基于CNN的方法：這類(lèi)方法通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接從圖像中預(yù)測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置。它可以通過(guò)多層卷積操作提取圖像特征，然后利用全連接層或回歸層輸出關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)?；赗NN的方法：這類(lèi)方法主要針對(duì)視頻序列中的人體姿態(tài)估計(jì)問(wèn)題，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)間序列信息進(jìn)行建模，從而提高姿態(tài)估計(jì)的連續(xù)性和穩(wěn)定性?；诙喑叨群投嗄Ｐ腿诤系姆椒ǎ哼@類(lèi)方法通過(guò)在不同尺度下對(duì)圖像進(jìn)行處理，捕捉到不同尺度的特征信息，并結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)，提高人體姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性?；谧⒁饬C(jī)制的方法：注意力機(jī)制可以使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注于圖像中的關(guān)鍵區(qū)域，從而提高關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。3.3常見(jiàn)人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)為了評(píng)估和比較不同人體姿態(tài)估計(jì)方法的性能，研究者們構(gòu)建了多個(gè)具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集，如下：MSCOCO：包含多種場(chǎng)景和復(fù)雜背景下的多人姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)，是當(dāng)前最常用的人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集之一。MPIIHumanPose：該數(shù)據(jù)集提供了室內(nèi)場(chǎng)景下的人體姿態(tài)估計(jì)標(biāo)注，適用于評(píng)估單人姿態(tài)估計(jì)的性能。PoseTrack：針對(duì)視頻中的人體姿態(tài)估計(jì)問(wèn)題，提供了具有時(shí)間連續(xù)性的姿態(tài)標(biāo)注。常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：平均準(zhǔn)確率（AveragePrecision,AP）：用于衡量檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵點(diǎn)準(zhǔn)確率（KeyPointAccuracy,KPA）：關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測(cè)位置與真實(shí)位置之間的誤差小于一定閾值的比例。平均召回率（AverageRecall,AR）：用于衡量在不同閾值下，關(guān)鍵點(diǎn)被正確檢測(cè)的比例。通過(guò)以上數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)指標(biāo)，可以全面評(píng)估基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)方法的性能和優(yōu)劣。4.1基于單幀圖像的人體姿態(tài)估計(jì)方法基于單幀圖像的人體姿態(tài)估計(jì)方法主要關(guān)注于從單獨(dú)的圖片中推斷出人體關(guān)鍵點(diǎn)的位置。這類(lèi)方法通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為主要的推理模型，因?yàn)镃NN在處理圖像數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。4.1.1CNN結(jié)構(gòu)選擇在單幀圖像的人體姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，不同的CNN結(jié)構(gòu)展現(xiàn)出不同的性能特點(diǎn)。例如，VGGNet、ResNet和MobileNet等模型因其深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和強(qiáng)大的特征提取能力而被廣泛使用。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)深層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以捕獲更為復(fù)雜的特征，從而提高姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性。4.1.2關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)是單幀圖像姿態(tài)估計(jì)的核心部分。通常采用熱圖（heatmap）預(yù)測(cè)的方法，即網(wǎng)絡(luò)輸出一系列熱圖，每個(gè)熱圖代表一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的概率分布。這些熱圖經(jīng)過(guò)解析可以得到關(guān)鍵點(diǎn)的精確位置。4.1.3損失函數(shù)設(shè)計(jì)損失函數(shù)對(duì)于模型訓(xùn)練至關(guān)重要。常用的損失函數(shù)包括均方誤差（MSE）和交叉熵?fù)p失（Cross-Entropy）。針對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的特點(diǎn)，研究者還提出了如高斯分布損失等更先進(jìn)的損失函數(shù)，以提高關(guān)鍵點(diǎn)定位的準(zhǔn)確性。4.2基于視頻序列的人體姿態(tài)估計(jì)方法與單幀圖像估計(jì)不同，基于視頻序列的方法可以利用時(shí)間上的連續(xù)性信息，提高姿態(tài)估計(jì)的魯棒性和準(zhǔn)確性。4.2.1利用時(shí)間連續(xù)性通過(guò)在時(shí)間序列上應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或者其變種（如LSTM或GRU），模型可以捕獲運(yùn)動(dòng)軌跡的連續(xù)性信息，有效改善單幀估計(jì)中可能出現(xiàn)的誤差累積問(wèn)題。4.2.2三維姿態(tài)估計(jì)基于視頻序列的方法不僅可以估計(jì)二維關(guān)鍵點(diǎn)位置，還可以通過(guò)一定的技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)三維姿態(tài)估計(jì)。這通常需要利用多個(gè)視角的視頻信息，或者結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行三維重建。4.2.3動(dòng)態(tài)模型動(dòng)態(tài)模型如動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DynamicNeuralNetworks）或運(yùn)動(dòng)模型如線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)（LDS）等，被應(yīng)用于處理視頻序列中的動(dòng)態(tài)變化，以提升姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。4.3基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)方法的優(yōu)化與改進(jìn)為了進(jìn)一步提高人體姿態(tài)估計(jì)的性能，研究者們提出了多種優(yōu)化和改進(jìn)策略。4.3.1數(shù)據(jù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)是提高模型泛化能力的重要手段。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等變換，可以增加模型的魯棒性。4.3.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)創(chuàng)新針對(duì)人體姿態(tài)估計(jì)的特點(diǎn)，研究者設(shè)計(jì)了多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)，可以有效提高關(guān)鍵點(diǎn)的定位精度。4.3.3模型輕量化為了滿足移動(dòng)設(shè)備和實(shí)時(shí)應(yīng)用的需求，研究者對(duì)模型進(jìn)行輕量化處理，如使用深度可分離卷積、網(wǎng)絡(luò)剪枝和量化等技術(shù)，以減少模型的參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度。通過(guò)以上研究，基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)取得了顯著進(jìn)展，并在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的前景。5實(shí)驗(yàn)與分析5.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與預(yù)處理為了驗(yàn)證基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)的有效性和準(zhǔn)確性，本研究選取了以下兩個(gè)廣泛使用的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析：COCO數(shù)據(jù)集：這是一個(gè)大型的、豐富的、多樣的數(shù)據(jù)集，包含了超過(guò)12萬(wàn)張圖像，標(biāo)注了超過(guò)50萬(wàn)個(gè)人體關(guān)鍵點(diǎn)。為了適應(yīng)實(shí)驗(yàn)需求，我們對(duì)COCO數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行了隨機(jī)裁剪、縮放等預(yù)處理操作。MPII數(shù)據(jù)集：這是一個(gè)中等規(guī)模的數(shù)據(jù)集，包含了約2.5萬(wàn)張圖像，標(biāo)注了人體關(guān)鍵點(diǎn)。預(yù)處理過(guò)程中，我們對(duì)圖像進(jìn)行了歸一化處理，并對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗，以消除可能的錯(cuò)誤。針對(duì)以上數(shù)據(jù)集，預(yù)處理過(guò)程主要包括以下步驟：圖像尺寸調(diào)整：將所有圖像統(tǒng)一調(diào)整為256×256像素大小。數(shù)據(jù)增強(qiáng)：采用隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)等手段增加樣本多樣性。標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗：對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行人工檢查，去除不準(zhǔn)確和錯(cuò)誤的標(biāo)注信息。5.2實(shí)驗(yàn)方法與評(píng)價(jià)指標(biāo)本研究采用了以下幾種基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)：基于單幀圖像的人體姿態(tài)估計(jì)方法：使用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型提取特征，然后通過(guò)全連接層輸出人體關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)?；谝曨l序列的人體姿態(tài)估計(jì)方法：采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）對(duì)視頻序列中的關(guān)鍵幀進(jìn)行建模，提高姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。優(yōu)化與改進(jìn)方法：在基礎(chǔ)模型的基礎(chǔ)上，引入注意力機(jī)制和反卷積結(jié)構(gòu)，以進(jìn)一步提高關(guān)鍵點(diǎn)的定位精度。實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括：平均精確度（AveragePrecision,AP）：計(jì)算預(yù)測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)與真實(shí)關(guān)鍵點(diǎn)之間的平均誤差，評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵點(diǎn)精確度（KeyPointOKS）：使用對(duì)象關(guān)鍵點(diǎn)相似性（ObjectKeypointSimilarity,OKS）評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)與真實(shí)關(guān)鍵點(diǎn)的相似度。平均召回率（AverageRecall,AR）：在不同閾值下計(jì)算召回率，評(píng)估模型的魯棒性。5.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析通過(guò)對(duì)比不同方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們可以得到以下結(jié)論：基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)方法在COCO和MPII數(shù)據(jù)集上均取得了較好的性能，證明了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在人體姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中的優(yōu)越性。相比于基于單幀圖像的方法，基于視頻序列的人體姿態(tài)估計(jì)方法在運(yùn)動(dòng)模糊和遮擋情況下具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。優(yōu)化與改進(jìn)方法在關(guān)鍵點(diǎn)定位精度上取得了顯著提升，表明注意力機(jī)制和反卷積結(jié)構(gòu)在人體姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中的有效性。綜上所述，基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)具有較大的研究和應(yīng)用潛力。在未來(lái)的研究中，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化和拓展：提高模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的魯棒性。探索更有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)。拓展人體姿態(tài)估計(jì)在醫(yī)療、健身等領(lǐng)域的應(yīng)用。6結(jié)論與展望6.1研究結(jié)論本文針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)進(jìn)行了深入的研究。首先，我們回顧了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在人體姿態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用。隨后，我們探討了人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)的基本概念、基于深度學(xué)習(xí)的方法以及常見(jiàn)的數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)。通過(guò)對(duì)基于單幀圖像和視頻序列的人體姿態(tài)估計(jì)方法的研究，我們發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)方法在人體姿態(tài)估計(jì)領(lǐng)域具有顯著的優(yōu)越性。同時(shí)，針對(duì)現(xiàn)有方法的不足，提出了優(yōu)化與改進(jìn)策略。在實(shí)驗(yàn)部分，我們對(duì)所提方法進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法在多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均取得了較好的性能。經(jīng)過(guò)一系列的研究，我們得出以下結(jié)論：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在人體姿態(tài)估計(jì)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，能夠有效提高姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。結(jié)合不同類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如CNN和RNN，可以更好地捕捉人體姿態(tài)的空間和時(shí)間信息。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有方法的優(yōu)化與改進(jìn)，可以進(jìn)一步提高人體姿態(tài)估計(jì)的性能。6.2存在問(wèn)題與未來(lái)研究方向盡管基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)取得了顯著的進(jìn)展，但仍存在以下問(wèn)題和挑戰(zhàn)：在復(fù)雜場(chǎng)景下，如遮擋、光照變化