《艺术中的人物姿态：数字艺术史领域的人体姿态估计数据集》

借助“艺术中的人物姿态”数据集，我们推出了首个开放许可的人体姿态估计及人体姿态估计算法验证数据集。该数据集包含来自22种艺术史描绘风格共计2,454幅图像，其中涵盖了自19世纪以来逐渐偏离人体写实表现风格的作品。数据集中共标注了10,749个被矩形边界框圈定的人物形象，每幅图像最多包含4个人物，每个形象最多可被标注17个关键点。出于机器学习应用的需要，该数据集被划分为训练集、验证集和测试集三个子集，分别遵循基于JSON格式的微软通用物体识别数据集（COCO）标准。除必填字段外，每张图像的注释还包含了来自在线视觉艺术百科全书WikiArt的元数据。在本文中，我们介绍了该数据集的获取与构建过程，探讨了其各类应用场景，并展望了数字化辅助艺术史研究的未来前景。研究表明，该数据集可用于研究艺术中的人体现象，无论是能够细致呈现细节的单个人物形象，还是涉及人物位置或相互距离的整体人物组合，均可纳入研究范畴。

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