高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)是一种被广泛应用的回归方法,该方法是用于解决输入输出均为多元变量的人体姿态估计问题的常见方法.计算复杂度是高斯过程回归的一个重要的考虑因素,而常用的降低计算复杂度的方法为稀疏高斯过程法.在稀疏算法中,完全独立训练条件(Fully independent training conditional,FITC)法是一种较为先进的算法,其多用于解决输入变量彼此之间完全独立的回归问题.另外,输入变量的噪声问题是高斯过程中另一个需要考虑的重要因素,对于测试的输入变量的噪声,可以通过矩匹配与进行解决,而训练输入样本的噪声则可通过将其转换为输出噪声的方法进行解决,从而得到更高的计算精度.本文基于以上算法,提出了一种基于噪声输入的稀疏高斯算法,同时将其应用于解决人体姿态估计问题.本文实验中的数据集来源于之前的众多研究人员,其输入为从视频序列中截取的图像或者是通过特征提取而得到的图像信息,输出为三维的人体姿态.与其他算法相比,本文的算法在准确性,运行时间与算法稳定性方面均达到了令人满意的效果.