本研究提出一种基于人类行为信息以改善单目视频中的姿态估计的方法，运用具有高级信息的绘画结构模型，将高阶部分依赖性纳入考虑，通过建模行为专有的外观模型和姿态先验。同时，通过在姿态估计过程中使用统一的行为先验进行更新，而无需使用额外的昂贵的行为识别框架来较高效地估计动作先验。我们还展示了一定量的外观共享学习有助于姿态估计的正确性。该文在两个具有挑战性的数据集上进行了有效性验证，包含 80, 000 个测试图像。

Mar, 2016

本文提出了一种基于关节的动作识别模型，使用共享的运动编码器从每个关节分别提取运动特征，再通过联合推理的方式进行识别，同时引入了选定更具判别性关节的加权计算机制，关节对比损失技巧，以及基于几何感知的数据增强技术等方法，经实验证明，在 JHMDB，HMDB，Charades，AVA 动作识别数据集上，以及 Mimetics 数据集上，相对于当前最先进的基于关节行动识别方法有大幅度提升。同时与 RGB 和基于光流的方法进行了融合处理，以进一步提高性能。

Oct, 2020

本研究使用追踪和三维姿势来提高动作识别性能，并以 Lagrangian 视角分析人体运动轨迹，从而预测其动作，并提出一种 Lagrangian 动作识别模型，通过融合三维姿势和周围环境，达到业界最佳表现。

Apr, 2023

通过利用多模态视频数据，并提出使用两种方法来识别人类行为，包括使用卷积模型处理姿势流，由可调节关注机制控制图片流，最后经过 LSTM 神经网络对不同姿态下的处理进行特征提取，能够在多数据集上大幅度的提高人类行为识别的效果。

Mar, 2017

本文提出了一种网络体系结构，计算和整合了人类动作识别中最重要的视觉线索：姿态，运动和原始图像，并引入了马尔科夫链模型进行融合，在 HMDB51，J-HMDB 和 NTU RGB+D 数据集上达到最先进的动作分类性能和在 UCF101 和 J-HMDB 数据集上达到最先进的时空动作定位结果。

Apr, 2017

本研究提出了一种多任务学习框架，能够同时从单眼彩色图像中估算二维或三维的人体姿态并分类人体动作。通过参数共享与关键预测部分解耦等技术，该框架能有效地处理静态图像和视频剪辑，实现了 100 帧以上的速度，并在四个数据集上显著提高了预测能力。

Dec, 2019

该研究介绍了一种新的人体解析特征图，被提出用于人体动作识别，结合 IPP-Net 方法，将骨架和人体解析特征映射应用于双分支方法，以筛选人体空间和时间特征，设计出包含人体姿态和人体解析分支的网络体系结构，通过多个数据集的综合对比实验，证明了这种方法的优越性能。

Jul, 2023

本文提出了一种从视频中自动学习姿态特征的无监督方法，该方法利用了动作信号这一与外貌互补且可用于监督的信号，使用一个外貌卷积神经网络和一个运动卷积神经网络来表示姿态和生成动作编码，通过在 FLIC、PASCAL、UCF101 和 HMDB51 数据集上的 fine-tuning 实验证明了其在静态图像动作识别和视频动作识别方面的优越性。

Sep, 2016

本文提出了一种面向人的在线方法，用于视频中行动和互动的定位和预测。通过使用姿态估计和外观模型结合条件随机场和结构 SVM 方法，该方法可在数帧画面内准确地定位和预测动作和互动。

Dec, 2016

本研究提出了一种基于人体姿势的卷积神经网络描述子（P-CNN），该描述子通过人类身体部位的轨迹聚合运动和外观信息，可以显著提高在 JHMDB 和 MPII Cooking 数据集上进行的人体动作识别的最新表现。

Jun, 2015