姿态识别是计算机科学和语言技术中的主题之一,目的是通过模型和算法解释人的姿势信息。人体姿势识别技术由于在个人保健、环境意识、人机交互和监视系统领域中的应用前景广阔,因此是计算机视觉领域中必不可少的一部分。同时,在航空航天领域,驾驶舱内驾驶员的操作和表现对整个航行都有着及其重要的意义,驾驶员状况的许多方面,都可能影响正确操作。因此,本文将围绕姿态估计问题展开详细介绍,并研究在失重环境中驾驶员的姿态追踪等应用问题。首先,本文提出了深度稀疏高斯过程的方法来解决人体的姿态估计问题。该方法解决了标准高斯过程的局限性,通过递推构造了多层的网络结构,并引入伪输入输出作为辅助变量,通过稀疏学习的方式降低运算复杂度,再将隐变量模型引入网络结构中,通过变分的方法在层与层之间推导,使得模型的泛化和学习能力相比之前都有了较大提升,更好的灵活性使其可以解决更多复杂的问题,并更好的应用于姿态估计的问题中。对于驾驶舱内驾驶员的姿态追踪问题,本文主要采用了深度学习的方法进行追踪,预研了四种不同的网络模型,分别为:Mask R-CNN、Deeper Cut、RMPE和Open Pose,深层分析了这些模型框架以及重要创新点,并将其应用于驾驶员姿态识别场景中,通过模型的结构和算法的特性分析和对比了不同方法的应用问题。同时,针对行驶过程中驾驶员检测的实时性要求,通过对Open Pose模型进行改进,提出了快速Open Pose模型,对原有的网络结构进行改进控制其结构中阶段数量,并且将其中7×7的卷积核进行了结构替换,在减小计算量的同时保持感受野范围,之后加入残差网络抑制由此导致的深层次网络中梯度消失的隐患,以及通过共享参数和更换特征提取网络的方式,降低了模型计算量,从而在保证模型检测性能的情况下极大地提升了检测效率,保障了对驾驶员姿态的实时监测需求。最后,使用不同模型对飞机舱内驾驶员的操作状态进行追踪。本文使用Mask R-CNN模型对驾驶员的手部（也是其重点操作部位）进行追踪,利用卷积运算同时实现对驾驶员手部的目标检测和实例分割任务,并对全过程进行了详细展示。此外,使用经过调整后的快速Open Pose模型对驾驶员的手臂状态进行追踪,通过预先数据的计算,从三维空间上监测其整个操作过程。由此,实现对飞机舱内驾驶员操作的全面追踪。