摘要
人体运动分析是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向，其应用涵盖了人机交互、运动分析、虚拟现实等多个领域。
随着技术的进步，传统的刚性人体运动分析方法已经无法满足对人体运动细节和真实感的要求。
可变形人体运动分析方法的出现，为更精确、更细致地理解和模拟人体运动提供了新的思路。
本文首先介绍了可变形人体运动分析的基本概念，包括其定义、意义以及与传统刚性人体运动分析的区别。
接着，文章对可变形人体运动分析的研究现状进行了详细的综述，包括基于视觉的方法和基于可穿戴设备的方法。
在视觉方法方面，文章重点介绍了单目视觉、多目视觉、RGB-D视觉以及基于深度学习的方法，并分析了各自的优缺点。
在可穿戴设备方法方面，文章详细介绍了惯性传感器方法、光学追踪方法以及多传感器融合方法，并探讨了其应用场景和局限性。
此外，文章还讨论了可变形人体运动分析在体育运动分析、医疗康复辅助、人机交互和虚拟现实等领域的应用。
最后，文章总结了可变形人体运动分析面临的挑战和未来的发展方向。
关键词：可变形人体运动分析；人体运动捕捉；姿态估计；三维人体建模；深度学习
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