本论文旨在通过单目行人动作识别和以自我为中心的视角进行的 3D 定位，预测行人意图和行动轨迹，通过使用传统 JAAD 和 KITTI 数据集以及 H3D 驾驶数据集的定性测试，展示了所提出的行动识别框架和定位方法的有效性和优越性。

Aug, 2020

该论文综述了基于深度学习的姿势分析应用，包括姿势估计、姿势跟踪和动作识别，并讨论了现有技术的优势和局限性，重点介绍了将这三个任务整合到视频序列的统一框架中的方法，并探讨了相关挑战和未来研究方向。

Oct, 2023

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

本文提出了一种多任务框架，用于联合解决静态图像的二维和三维姿势估计及视频序列的人类动作识别问题。实现了端到端优化，与传统分开学习相比准确率显著提高，报告了使用该方法对 MPII、Human3.6M、Penn Action 和 NTU 四个数据集的测试结果，证明了其在目标任务上的有效性。

Feb, 2018

该研究提出了一种动作识别方法，通过动态组合外貌信息和姿势信息，实现在情境内外的动作视频数据集上高度鲁棒的性能表现。

Jul, 2020

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

本文提出了一种用 probabilistic approach 来预测 characteristic poses 的方法，解决了原有 human motion prediction 只能按时间预测的问题，同时构建了一个手动注释的数据集来评估模型，结果表明此方法的平均表现优于现有方法 26%。

Nov, 2020

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

手势建模是行为识别的一种未充分探索的方式。我们提出了一种新颖的多模态变换器 HandFormer 来高效地对手势和场景语义进行建模，该方法在处理效率和准确率方面具有显著优势，并在自我中心行为识别方面取得了最新的最好性能。

Mar, 2024

本文提出了基于 3D 热力图堆叠的 PoseC3D 方法，相较于基于图卷积网络的方法，能够更有效地学习时空特征、更具鲁棒性，并且适用于多人场景，同时在处理过程中也更加易于与其它视觉模态进行结合。在四个具有挑战性的数据集中，PoseC3D 方法均取得了卓越表现。

Apr, 2021