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人工智能与计算机视觉的结合是划时代的产物,计算机视觉智能化引起了新一轮的人工智能潮流,上至太空望远,下至海底探秘,计算机视觉技术已经有着丰富的实际应用。作为计算机视觉技术的延伸,人体姿态识别技术主要用于检测人体姿态或预测人体行为,在智能家居、安防等领域具有重要现实意义和研究价值。本文针对目前采用的浅层机器学习方法无法消除背景干扰,检测准确率不高等缺点,采用改进的神经网络模型对人体姿态进行检测,实验结果表明本文采用的方法能准确识别人体基本姿态,具有较好的准确率和可靠性。