基于传统方法的人体姿态估计在处理视频时往往无法满足实时性要求，因此研究者们不断探索高效的姿态估计方法。随着深度学习的不断发展，基于深度神经网络的方法成为了研究的热点。目前，人体姿态估计的方法主要可以分为基于回归和基于关键点检测两类。
基于回归的方法通过直接回归关节点的坐标来预测人体姿态。这类方法通常使用卷积神经网络（CNN）对输入图像进行特征提取，然后通过全连接层回归关节点的坐标。代表性的模型有OpenPose、CPN等。这些模型在准确性和实时性方面取得了较好的平衡，但在处理复杂姿态和遮挡问题时仍存在挑战。
基于关键点检测的方法则将人体姿态估计问题转化为一系列关键点检测问题。这类方法将人体分为多个部分，对每个部分的关键点进行检测，然后将这些关键点组合起来形成完整的人体姿态。代表性的模型有PoseNet、Hourglass等。这类方法能够较好地处理复杂姿态和遮挡问题，但计算量较大，难以满足实时性要求。
近年来，研究者们尝试将深度学习技术与传统方法相结合，以实现更好的姿态估计效果。例如，一些方法使用混合高斯模型（GMM）对关节点分布进行建模，然后使用深度神经网络对模型参数进行回归。这类方法可以在一定程度上提高估计的准确性，同时降低计算量。此外，还有一些方法通过优化神经网络结构和训练策略来提高姿态估计的实时性和准确性。
除了深度学习方法，多模态数据融合也是提高姿态估计准确性的重要手段。例如，一些方法将图像与音频信息相结合，通过分析语音和肢体动作的关联性来提高姿态估计的准确性。此外，还有一些方法利用多个传感器数据融合来提高姿态估计的鲁棒性。
尽管目前的人体姿态估计方法已经取得了一定的成果，但仍存在一些挑战和问题需要进一步研究和解决。例如，如何提高算法的实时性能，使其能够更好地应用于实际场景；如何处理遮挡和复杂姿态问题，提高算法的鲁棒性；如何结合多模态数据融合和传感器数据融合等技术，进一步提高姿态估计的准确性等。
为了解决这些问题，未来的研究可以从以下几个方面展开：
1. 优化算法结构和训练策略：通过改进神经网络结构、使用轻量级网络、优化训练策略等方式，提高算法的实时性能和准确性。例如，可以使用注意力机制、知识蒸馏等技术来减少模型的计算量，同时保持较高的准确性。
2. 结合传统方法与深度学习技术：将传统的人体姿态估计方法和深度学习技术相结合，取长补短，提高算法的性能。例如，可以使用混合高斯模型与深度神经网络相结合的方法，既利用传统方法的优点，又发挥深度学习技术的优势。
3. 多模态数据融合和多传感器数据融合：利用多模态数据融合和多传感器数据融合技术，进一步提高姿态估计的准确性。例如，可以将图像、音频、加速度计等多种传感器数据融合在一起，通过综合分析各种信息来提高姿态估计的准确性。
4. 强化学习和自适应学习：将强化学习与自适应学习应用于人体姿态估计中，使算法能够根据不同场景和任务自适应地调整参数和策略，提高算法的鲁棒性和适应性。例如，可以使用强化学习技术来优化模型的参数和训练策略，使其能够更好地适应实际应用场景。
5. 跨学科交叉研究：结合计算机视觉、人工智能、心理学、生物学等多个学科的知识进行研究，从多个角度对人体姿态估计问题进行分析和探究。例如，可以从生物学角度出发，研究人体的骨骼结构和运动规律，为姿态估计提供更准确的先验知识；从心理学角度出发，研究人类对肢体语言的认知和理解机制，为算法的设计和优化提供启示和指导。