本文提出了一种基于卷积神经网络的框架用于骨骼动作识别，通过自动选择重要的骨骼节点和提取时间段提案进行动作分类和检测， 在 NTU RGB + D 数据集上获得了 89.3％的验证准确性和 93.7％的 mAP。

Apr, 2017

这篇研究论文介绍了从基于深度学习架构的角度全面讨论使用三维骨架数据进行动作识别，并详细介绍了基于循环神经网络 (RNN)-based、卷积神经网络 (CNN)-based 和图卷积网络 (GCN)-based 的主流动作识别技术，并介绍了包括 NTU-RGB+D 在内的多个数据集和算法。

Feb, 2020

本文提出了一种通过骨骼基于视频形象映射和深度回归图像中对象检测的方法，用于解决流媒体 3D 骨架视频中的行为检测问题，经实验证明其表现优越。

Apr, 2017

本文介绍了一种基于深度学习和骨骼信息的动作识别方法，该方法采用 CNN 代替 RNN 进行空时信息的提取和处理，将五种空间骨骼特征编码为图像并有效提高了 3D 人体动作分析的精度。

May, 2017

本文提出一种新的一次性骨架动作识别技术，通过多尺度空间和时间特征匹配处理骨架动作识别，实现了优秀、卓越的一次性骨架动作识别，并在诸多大规模数据集上，持续超越当前最先进的方法。

Jul, 2023

本文提出了一种适用于骨架输入数据的行为预测框架，该框架采用了多种卷积网络技术，并在空间和时间维度上进行了优化，以识别一系列活动中正在进行的活动，并通过层次结构的语义表示来提高预测准确性。

Feb, 2019

本文探讨了基于骨架的动作识别在人类动作识别数据集方面的优势，以及深度学习算法在该领域中的应用。同时，研究表明，通过适当的训练技巧、数据增强和优化器，卷积神经网络可以达到与图神经网络相媲美的效果。实验在 NTU-60 数据集上取得了 95% 的准确度。

Jan, 2023

本文利用 3D CNN 提取基于骨架的动作识别的时空信息与深度特征，探讨其与 RNN 的互补性和噪声下的鲁棒性，并在 SmartHome 数据集和 NTU RGB-D 数据集上获得优异的表现。

May, 2017

本文提出了一种新的方法，使用骨架序列（即人类骨架关节的 3D 轨迹）进行三维动作识别，并使用深度神经网络进行空间时间特征学习和长期时间信息学习。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。

Mar, 2017

本文提出了一种新的基于骨架的动作分类方法，使用多层次空间时间图网络联合建模粗粒度和细粒度骨架运动模式，并采用双头图网络和跨头部通信策略来提取两个时空分辨率的特征，实验证明该方法在三个大规模数据集上取得了最先进的性能。

Aug, 2021