基于骨骼的动作识别的训练方法之一是基于监督学习的独热分类，这需要大量的预定义动作类别注释；而基于自监督学习的方法涉及预处理任务中的骨架变换，可能会损害骨架结构。为了解决这些挑战，我们引入了一种新颖的基于骨骼的训练框架（C$^2$VL），基于跨模态对比学习，使用渐进蒸馏从视觉 - 语言知识提示中学习无关任务的人类骨架动作表征。

May, 2024

本文探讨了基于自监督学习的骨骼动作识别中的表征学习问题，提出了一种多任务自监督学习的方法，包括运动预测、拼图识别和对比学习等方法。实验表明该方法在不同配置下的动作分类器上表现出优异的性能。

Oct, 2020

通过将大型语言模型视为动作识别器，并采用语言投影过程将骨架动作序列转化为 “动作句子”，提出了一种新颖的 LLM-AR 框架，通过结合多种设计进一步促进语言投影过程，验证了该框架的有效性。

Mar, 2024

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

研究了人类理解和识别他人动作的复杂神经科学问题，提出了一种利用大规模语言模型知识辅助的图卷积网络（LA-GCN）来进行骨架动作识别，采用先验全局关系和先验类别关系提供额外监督，另外使用多跳注意力图卷积以提高拓扑建模中的信息传递效率。在 NTU RGB+D，NTU RGB+D 120 和 NW-UCLA 数据集上实现了最先进的结果。

May, 2023

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

我们提出了一种用于基于骨架的动作识别的框架（STD-CL），通过解耦空间和时间特征并应用注意力特征到对比学习，改进了全局特征的语义，提高了准确性，在 NTU60、NTU120 和 NW-UCLA 基准数据集上实现了改进。

Dec, 2023

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

将动作识别方法集成到自主机器人系统中，考虑目标遮挡的不利情况是至关重要的。我们提出了一种简单有效的方法，通过预训练使用遮挡的骨架序列，然后使用 KMeans 对序列嵌入进行聚类，以填补缺失的骨架数据，从而为现有基于骨架的自监督模型带来显著的好处。同时，在 Partial Spatio-Temporal Learning (PSTL) 的基础上，我们引入了一种新的 Occluded Partial Spatio-Temporal Learning (OPSTL) 框架，利用 Adaptive Spatial Masking (ASM) 更好地利用高质量完整的骨架数据。我们的填补方法的有效性在具有挑战性的 NTURGB+D 60 和 NTURGB+D 120 的遮挡版本上得到了验证。

Sep, 2023

该论文提出了一种基于对比学习的行动识别新范例，并使用多种新型增强策略来对未标记的骨架序列数据进行对比，从而学习动作表示，并展示了该方法在无监督学习中的优异性能。

Aug, 2020