信息与控制

作者：孟祥璞, 李硕, 苑明哲, 王文洪, 张志佳, 宋纯贺, 曹飞道

关键词：动作识别, 人体骨架, 深度学习, 图卷积神经网络, Transformer

人体动作识别在多场景、多任务下具有多样的研究价值，在智能安防、自动驾驶、人机交互等领域存在广泛的应用前景。基于人体骨架的动作识别已进行了广泛研究，但还没有文献系统地整理其发展历程，并剖析更深层次的内在逻辑。本文整理了基于人体骨架的动作识别的主要发展历程，按照技术方法将其整理归纳为循环神经网络、卷积神经网络、图卷积神经网络、Transformer四大技术路线，并梳理了其不同的发展脉络，分析了两大关键技术点：空间建模与时间建模，指出了构建丰富表征输入信息的方法论；同时讨论了人体骨架模态在多模态融合中对动作识别的重要意义；最后，对人体骨架动作识别技术方法和实际应用进行了展望。

来源：2025年第1期

《信息与控制》期刊编辑部

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