AI数字人动捕是一种数字摄影技术，可以利用深度学习和机器学习技术，将人物的运动轨迹和表情等特征捕捉下来，并将其转化成数字模型，从而实现人物的动画制作和模拟。本文将对AI数字人动捕技术进行详细解析，并提供相应的代码示例。

一、AI数字人动捕技术简介

AI数字人动捕技术主要有三个核心步骤：数据采集、动作分析和模型重建。

1.数据采集

数据采集是AI数字人动捕技术中最为关键的步骤之一。采集的数据需要包含人物体态、表情、动作等方面的信息。当前主流的数据采集方式主要有两种，即传统的运动捕捉和基于深度学习的运动捕捉。

传统的运动捕捉方式需要在人物身上安装传感器，通过采集身体关节角度、速度等数据来进行动作捕捉。而基于深度学习的运动捕捉方式则利用深度神经网络对图像数据进行训练，并通过视频录制和分析来获取人物的动作信息。

2.动作分析

动作分析是将采集到的数据进行分析和处理，提取出人物的动作轨迹、关节角度等信息。当前主流的动作分析算法包括基于关键点的姿态估计、基于区域卷积神经网络的姿势估计和基于分类的行为识别。

基于关键点的姿态估计是将人物移动分解成一系列关键点的位置和关联，在这些关键点的基础上推导出人物的姿态信息。基于区域卷积神经网络的姿势估计则是将人物分割成若干个区域，通过区域间的相对位置关系来推算出人物的姿态信息。基于分类的行为识别则是通过分类算法将人物