本文提出了一种新的空时变换器网络（ST-TR），该网络利用 Transformer 自我注意机制对 3D 骨架中的关节之间的依赖关系进行建模。空间自我注意模块（SSA）用于理解不同身体部位之间的帧内相互作用，而时间自我注意模块（TSA）用于建模帧间的相关性。两个模块在两个流网络中被结合使用，对 NTU-RGB + D 60 和 NTU-RGB + D 120 上的相同输入数据优于同类基准模型。

Dec, 2020

提出了一种基于空间 - 时间图卷积网络 (ST-GCN) 的骨架识别模型，该模型能够在不借助人工干预的情况下自动学习骨架在空间和时间上的表现，并且在动作识别以及泛化能力方面远优于之前的方法。

Jan, 2018

我们通过引入图卷积网络（GCN）和时序注意力转换器，提出了一种名为空间时序有效身体部位交叉注意力转换器的强大图卷积网络，用于骨骼动作识别和特征提取。

Dec, 2023

提出了一种新的时空元组 Transformer（STTFormer）方法，该方法着重解决了现有的基于 Transformer 的方法不能捕获帧之间不同关节之间的相关性的问题，在两个大型数据集上的表现优于现有技术方法。

Jan, 2022

本研究提出了一种新的基于骨架的动作识别模型，包括空间推理网络（SRN）和时间堆叠学习网络（TSLN），SRN 通过残差图神经网络捕获每帧内的高级空间结构信息，而 TSLN 通过多个跳跃剪辑 LSTM 的组合模拟骨架序列的详细时间动态，最终实验结果表明与最先进的方法相比，该方法表现出更好的表现。

May, 2018

该研究提出了一种基于骨架的动作识别框架，利用空间 - 时间梯度来聚焦相关的空间 - 时间特征，并利用可学习的梯度增强和实例依赖邻接矩阵建立高阶空间 - 时间动态模型，并通过基于梯度的空间 - 时间注意力来指导分类器去关注何时以及何处，以优化堆叠的 STF 模块，该方法在几个数据集上呈现出具有竞争力的结果。

Feb, 2022

通过使用自注意力图卷积网络 (GCN) 技术，本研究提出了一种混合模型，名为多尺度时空自注意力网络 (MSST-GCN)，以有效提高建模能力，并在多个数据集上取得了最先进的结果。该模型利用自空间注意力模块来理解帧内不同身体部位之间的关系，利用自时间注意力模块来研究节点帧之间的相关性。随后，通过多尺度卷积网络捕获节点的长程时空依赖关系，将它们组合成高层次的时空表示，并使用 softmax 分类器输出预测的动作。

Apr, 2024

本文提出了一种名为 Hierarchical Graph Convolutional skeleton Transformer (HGCT) 的新型架构，通过引入 Disentangled Spatiotemporal Transformer 块，利用全局时空注意力和本地信息增强相互协同，以解决基于骨架的动作识别中的邻域限制和空间时间特征表示相互干扰等问题，同时具有计算效率高、解释性好等优点。

Sep, 2021

该论文主要介绍了一种新型的骨骼动作识别模型叫做 TGN，结合了多尺度图策略来提取骨骼序列的时空特征，得到更好的实验结果。

Dec, 2020

本论文提出了一种基于骨骼的人体动作识别方法，该方法采用循环神经网络建模体关节的 3D 位置配置之间的时间依赖关系，利用空间域和时间域共同分析骨架序列中与动作相关信息的潜在来源，并提出了一种有效的基于树状结构的遍历框架，以处理 Kinect 骨架数据中的噪声。该方法采用了新的 LSTM 模块中的门机制，通过学习连续数据的可靠性，并相应地调整长期上下文表示存储在单元的内存单元中输入数据的影响，从而处理骨架数据中的噪声，并提出了一种新颖的多模态特征融合策略。实验结果表明该方法在 7 个具有挑战性的基准数据集上具有很好的效果。

Jun, 2017