ポーズ推定（Pose Estimation）は、コンピュータビジョンや姿勢推定の分野において使用される技術の一つです。ポーズ推定は、画像やビデオ中の人物の身体の姿勢やポーズ（姿勢の表現）を推定するための手法です。

ポーズ推定の目的は、人物の身体の骨格や関節の位置や向きを特定し、それを利用して人物の姿勢を推定することです。ポーズ推定は、人物追跡、モーションキャプチャ、ジェスチャー認識、アクション認識などの応用に広く活用されています。

ポーズ推定は、以下のような手法やアルゴリズムが使用されます：

1. 2Dポーズ推定: 画像上の人物の姿勢を推定するために、2次元的な情報を利用します。画像中の人物の骨格や関節の位置や向きを推定するために、機械学習や深層学習ベースの手法、特徴点の検出やマッチング、モデルベースの手法などが使用されます。

2. 3Dポーズ推定: 画像やビデオからの情報だけでなく、深度情報やセンサーデータを利用して、人物の3次元的な姿勢を推定する手法です。3Dポーズ推定では、人物の骨格構造や関節の3D位置や向きを推定するために、多視点幾何学、深層学習、センサーデータの統合などが使用されます。

3. マルチパーソンポーズ推定: 複数の人物の姿勢を同時に推定するための手法です。複数人の画像やビデオから、それぞれの人物の骨格や関節の位置や向きを同時に推定するために、マルチタスク学習やマルチパーソントラッキングなどが使用されます。

ポーズ推定は、姿勢解析や行動認識、人間と機械のインタラクション、スポーツ解析など、さまざまな領域で応用されています。最近の深層学習の発展により、高精度でリアルタイムなポーズ推定が可能となり、さまざまな実世界の問題において重要な役割を果たしています。