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针对多目标人体姿态估计中存在人体身材差异性、姿态多样性、身体间的遮挡融合导致的识别率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于深度图像的实时多目标人体姿态估计算法。该方法通过随机抽样一致性(RANSAC)算法移除地面并进行背景建模分割出人体模型。使用近似K-最近邻(ANN)方法从学习阶段创建的数据库中找到K个单一人体各关节的估计位置构成估计位置点云,采用Mean-Shift算法计算出点云的最大加权密度点作为估计关节点,将各关节点按照一定顺序连接得到人体骨架,估计出人体姿态。在Microsoft Visual