摘要
人体图像特征点提取是计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是从图像或视频中精确定位人体关键部位的位置。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的人体图像特征点提取算法取得了显著的成果。
本文首先介绍人体图像特征点提取的概念、意义及应用，接着综述了传统方法和基于深度学习方法的特点，并重点阐述了基于卷积神经网络的人体图像特征点提取算法的研究现状，包括单人姿态估计、多人姿态估计、3D姿态估计等，并对不同算法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了该领域面临的挑战和未来的发展趋势，并展望了其在人机交互、运动分析、医疗健康等领域的应用前景。
关键词：人体图像特征点提取；卷积神经网络；深度学习；姿态估计；计算机视觉
#1.1人体图像特征点提取
人体图像特征点提取是指从图像或视频序列中自动识别和定位人体关键部位（如头部、肩部、肘部、手腕、髋部、膝盖和脚踝等）的过程。
这些关键部位的位置信息可以表示人体的姿态、动作和行为，因此在人机交互、运动分析、视频监控等领域具有广泛的应用。
#1.2卷积神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种专门用于处理网格结构数据（如图像）的深度学习模型。
CNN通过卷积层、池化层和全连接层等基本单元的堆叠，能够自动学习图像中的层次化特征表示，并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著的成果。
#1.3姿态估计
姿态估计是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是从图像或视频中推断人体的姿态信息。
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