AI人体图像识别技术主要涵盖以下几个方面：

人体检测：这是指从图像或视频中准确地识别出人体的位置。通常，通过训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），使其能够识别图像中的人体特征，如形状、轮廓等，从而实现对人体的检测。

人体姿态估计：在检测到人体后，进一步识别人体的各个部位（如头、手、脚等）以及它们之间的相对位置关系，即人体姿态。这有助于理解人体的动作和行为。

人体跟踪：在视频流中，对人体进行连续跟踪，以获取人体的运动轨迹。这可以用于分析人体的行为模式，或在安防监控等场景中用于追踪目标人物。

人脸识别：作为人体图像识别的一个重要组成部分，人脸识别技术已经相对成熟。它主要是通过计算机视觉技术将人脸图像转换为数字信号，并与数据库中的人脸图像进行比对，根据人脸特征的相似度来判断是否匹配成功。人脸识别技术广泛应用于门禁系统、边检系统、金融支付等领域。

人体属性识别：这包括识别人体的各种属性，如性别、年龄、穿着等。通过对人体图像的分析，可以提取出这些属性信息，为相关应用提供支持。

此外，AI人体图像识别技术还可以与其他技术相结合，如语音识别、自然语言处理等，以实现更全面的智能化应用。例如，在智能家居领域，通过人体图像识别技术可以自动调整家居设备的状态，如灯光、空调等，以提供更加舒适的生活环境。在医疗领域，人体图像识别技术可以用于辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

总之，AI人体图像识别技术具有广泛的应用前景和潜力，随着技术的不断发展和完善，将为人们的生活和工作带来更多的便利和可能性。