1.一种用于位姿估计的方法，包括：

从图像中提取多组部位特征图，所提取的每一组部位特征图表示身体部位并形成部位特征网络的节点；

将所提取的每一组部位特征图的消息传递通过所述部位特征网络，以更新所提取的部位特征图，通过所述更新使得所提取的每一组部位特征图包含上游节点的消息；以及基于所更新的部位特征图，估计所述图像内的身体部位。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述消息的传递在相反方向上执行两次，且在不同方向上执行更新后的每对部位特征图组合成得分图；以及基于所组合的得分图，执行对所述身体部位的估计。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述部位特征图的提取通过CNN执行。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述CNN是VGG网。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述VGG网中采用三个池化层。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述消息的传递通过利用几何变换核的卷积操作来执行。

7.一种用于位姿估计的系统，包括：

存储器，存储可执行组件；以及

处理器，电联接到所述存储器以执行所述可执行组件以进行以下操作：从图像中提取多组部位特征图，所提取的每一组部位特征图表示身体部位并形成部位特征网络的节点；

将所提取的每一组部位特征图的消息传递通过所述部位特征网络，以更新所提取的部位特征图，通过所述更新使得所提取的每一组部位特征图包含先前传递节点的消息；以及基于所更新的部位特征图，估计所述图像内的身体部位。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，

所述消息的传递在相反方向上执行两次，且在不同方向上执行更新后的每对部位特征图组合成得分图；以及基于所组合的得分图，执行对所述身体部位的估计。

9.根据权利要求7所述的系统，其中，对所述部位特征图的提取通过CNN执行。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述CNN是VGG网。

11.根据权利要求10所述的系统，其中，在所述VGG网中采用三个池化层。

12.根据权利要求7所述的系统，其中，所述消息的传递通过利用几何变换核的卷积操作来执行。