基于骨骼的动作识别背后的技术和算法

基于骨骼的动作识别技术主要依赖于对人体关节运动轨迹的时空建模，并结合深度学习算法进行特征学习和分类。以下是其核心技术与算法的详细分析：

循环神经网络（RNN/LSTM）早期的研究利用RNN及其变体（如LSTM）捕捉骨架序列的时序动态。例如，分层RNN（HRNN）将人体骨骼划分为五个部分（如四肢和躯干），通过子网络分别处理后再分层融合，有效建模长距离时间依赖。此外，结合注意力机制的LSTM模型（如ST-Attention模型）能自适应关注关键关节和关键帧，提升对遮挡或噪声的鲁棒性。

图卷积网络（GCN）骨架数据天然适合用图结构表示，GCN通过空间和时间维度的卷积操作建模关节间关系。例如：

ST-GCN：将人体骨骼建模为时空图，自动学习空间邻接关系（如物理连接的关节）和时间动态，显著提升泛化能力。

自适应GCN（如2s-AGCN） ：动态调整图拓扑结构以适应不同动作和样本，并融合骨骼的一阶（关节坐标）和二阶（骨骼长度与方向）信息，在NTU-RGBD等数据集上达到SOTA精度。

3D卷积神经网络（3D-CNN）将骨架序列转换为伪3D体素或视频形式，利用3D-CNN同时提取时空特征。例如，PoseConv3D通过将关节坐标映射到热力图，再通过3D卷积捕获多尺度运动模式，在复杂动作识别中表现优异。

多流架构结合不同模态的特征流（如关节位置、骨骼方向、速度等），通过多分支网络融合互补信息。例如，两流GCN分别处理关节和骨骼特征，并通过加权融合提升判别性。

注意力机制空间注意力聚焦于关键关节（如挥拳时的手部关节），时间注意力则识别动作的关键帧。例如，全局上下文感知LSTM通过注意力权重动态调整关节重要性，而记忆增强网络则利用外部记忆模块存储长期动作模式。

对比学习与无监督预训练无监督方法通过编码器-解码器结构重构骨架序列，并结合对比学习（如SimCLR）或帧序预测任务，学习更具语义的动作表示。例如，通过最大化同一动作不同视角的特征相似性，增强模型对视角变化的鲁棒性。

骨骼数据获取依赖人体姿态估计算法（如OpenPose、HRNet）从RGB或深度图像中提取2D/3D关节坐标。Kinect等深度传感器可直接输出高精度骨骼数据，但易受遮挡影响；基于视觉的算法（如改进的LM算法）通过多视图投影减少自遮挡问题。

数据增强与标准化针对骨架数据的噪声和多样性，常用增强手段包括：

关节坐标归一化（以髋关节为中心）。

随机旋转、缩放或添加高斯噪声。

时序插值或切片以统一序列长度。

监督学习主流方法依赖标注数据，通过端到端训练优化分类损失。例如，ST-GCN在Kinetics数据集上通过交叉熵损失实现高效训练。

半监督/无监督学习利用少量标注数据结合大量未标注数据，或完全依赖自监督任务（如骨架重构、时序排序）。例如，编码器-解码器网络通过最小化重构误差学习通用特征。

新兴方向

多模态融合：结合骨架、RGB、深度或惯性传感器数据，提升复杂场景下的识别鲁棒性。

零样本/小样本学习：利用语义嵌入或元学习解决标注数据稀缺问题。

常用数据集包括NTU-RGBD（多视角、复杂交互）、Kinetics-Skeleton（大规模多样性）和SYSU 3DHOI（精细动作）。评估指标以分类准确率（如Top-1 Accuracy）为主，部分研究还关注模型参数量和推理速度。

基于骨骼的动作识别技术通过时空建模、特征融合与优化算法，克服了传统RGB方法对背景和光照敏感的缺陷，兼具高效性与鲁棒性。未来趋势将聚焦于多模态融合、无监督学习与边缘计算优化，进一步推动其在人机交互、医疗康复等领域的落地应用。

URL:Sijia Xue, Xuanhao Zhuang, 和 Xinyan Dai 在 2017 年发表了一篇题为《Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition》的论文，探讨了如何优化图卷积网络（GCN）在骨架动作识别中的性能，特别是在处理大规模数据集时。以下是该论文的主要内容和贡献：

人体骨架动作提供了丰富的信息，用于动作识别。传统的建模方法通常依赖于手工设计的部件或遍历规则，这些方法在表达能力和泛化能力方面存在局限性。因此，研究者们提出了基于图卷积网络（GCN）的方法，以自动学习数据中的空间和时间模式，从而提高动作识别的性能。

该方法提出了一种新的动态骨架模型，称为时空图卷积网络（ST-GCN）。与传统的静态骨架模型不同，ST-GCN能够自动学习数据中的空间和时间模式，从而提高模型的表达能力和泛化能力。

ST-GCN通过空间图卷积来捕获骨架数据中的空间依赖关系。具体来说，它使用图卷积操作来处理骨架数据中的节点（关节）和边（骨骼），从而提取出有效的特征表示。

除了空间图卷积外，ST-GCN还引入了时间图卷积来捕获骨架数据中的时间依赖关系。通过在时间维度上应用图卷积操作，ST-GCN能够捕捉到动作序列中的动态变化。

研究者在两个公开数据集上进行了实验：Kinect 和 NTU-RGB-D。这两个数据集包含了大量的骨架动作数据，具有较高的复杂性和多样性。

ST-GCN在Kinect和NTU-RGB-D数据集上均取得了显著的性能提升。与主流方法相比，ST-GCN不仅在准确率上有所提高，而且在泛化能力上也表现出色。这表明ST-GCN能够更好地处理大规模数据集，并在动作识别任务中提供更鲁棒的性能。

Sijia Xue, Xuanhao Zhuang, 和 Xinyan Dai 的研究通过引入时空图卷积网络（ST-GCN），显著提高了骨架动作识别的性能。ST-GCN通过自动学习数据中的空间和时间模式，克服了传统方法的局限性，特别是在处理大规模数据集时表现出色。这一方法不仅在Kinect和NTU-RGB-D数据集上取得了优异的性能，还为未来的研究提供了新的方向和思路。

Sijia Xue, Xuanhao Zhuang, Xinyan Dai.

在基于骨骼的动作识别中，近年来提出了多种最新的注意力机制以提高模型的准确性和鲁棒性。以下是一些关键的进展：

空间-时间注意力机制：

3D-STARNET：该模型通过将骨架点转换为热图，并使用高斯变换将骨架点数据有效转换为热图数据，减少了模型对原始骨架点数据的依赖，增强了模型的稳定性和鲁棒性。

NEW-STGCN-CA：该模型基于空间-时间图卷积网络（ST-GCN），引入了新的分区策略和协调注意力（CA）机制。通过集成CA机制，模型能够聚焦于与输入相关的信息，忽略不必要的信息，防止信息丢失。此外，为采样区域提出了一种新的分区策略，以增强局部信息与全局信息之间的联系。

图注意力机制：

JointContrast：该方法通过时间核注意力机制提高骨骼基动作识别的准确性。

增强邻接矩阵的轻量级图卷积网络：通过引入空间-时间注意力模块和空间-时间通道注意力模块，提高了模型对关键关节和骨架帧的贡献度权重，从而提升了动作识别的性能。

多流框架：

Simonyan和Zisserman：提出了光学流场信息应用于RGB-based动作识别的方法。

Shi等人：通过关节坐标定义骨骼长度和方向，构建基于GCN的多流网络。

自监督学习和对比学习：

自监督学习：通过反馈卷积网络和对比预测编码，学习视觉表示，提高识别性能。

对比学习：通过对比特征分布模型和交互体挖掘对比，增强识别效果。

知识图表示学习：

知识图表示学习：通过注意力增强的图卷积神经网络，提高骨骼基动作识别的性能。

这些最新的注意力机制不仅提高了模型的准确性和鲁棒性，还通过多种创新方法增强了模型对复杂动作数据的处理能力。例如，NEW-STGCN-CA通过新的分区策略和协调注意力机制显著提高了算法的准确率和鲁棒性；而3D-STARNET通过空间-时间注意力机制和热图转换方法，进一步提升了模型的稳定性和鲁棒性。

针对多模态融合在动作识别中的应用，目前存在以下挑战和解决方案：

模态选择和特征融合难度：

多模态特征融合方法需要选择合适的模态，并将不同模态的信息有效融合。这不仅增加了模型的计算复杂度，还对特征选择和融合方法提出了更高的要求。

特定模态（如红外线、声音等）的信息如何与主流模态（如RGB、深度等）有效结合，仍是一个待解决的问题。

数据集和样本质量：

动作识别任务中，数据集的质量和样本数量直接影响模型的性能。单一模态的生物特征在获取、匹配精度、易破解性和环境适应性方面存在局限性。

RGB-D数据融合中存在分辨率不一致、数据样本数量不兼容、各物理模态特性差异等问题。

计算复杂度和资源消耗：

多模态特征融合方法通常需要更多的计算资源，尤其是在处理高分辨率视频数据时，计算复杂度显著增加。

深度学习网络的训练和推理过程对计算资源的需求较高，尤其是在处理大规模数据集时。

环境和传感器限制：

动作识别系统在不同环境下的鲁棒性是一个重要挑战。传感器误差处理、噪声平衡、数据矛盾和不一致性等问题需要进一步解决。

环境因素（如光照变化、背景复杂性等）对动作识别的影响较大，需要设计更加鲁棒的模型。

模型泛化能力：

动作识别模型在不同场景和任务中的泛化能力仍需提高。单一模态的特征提取方法在面对复杂场景时可能表现不佳。

模型需要能够适应不同的动作类型和复杂度，特别是在处理高速动作和多人动作时。

多模态特征融合策略：

采用早期融合、晚期融合和混合融合等多种策略，以提高模型的性能。例如，JOLO-GCN和SGN等方法通过引入光流、RGB图像、语义等模态信息，显著提升了模型精度。

深度学习框架中，混合网络和高级模型被用于捕捉复杂的时空信息，如CNN-RNN网络结合加权动态图像和规范相关性分析，3D-CNN和LSTM与注意力机制的结合等。

数据增强和预处理：

通过数据增强技术（如时间稀疏编码和金字塔时间匹配）来提高模型的鲁棒性和泛化能力。

对于RGB-D数据融合，需要设计有效的数据预处理方法，以解决分辨率不一致、数据样本数量不兼容等问题。

轻量化模型和高效算法：

为了降低计算复杂度，可以采用轻量化模型和高效算法。例如，使用深度学习框架中的预训练模型进行迁移学习，以减少对大量标注数据的依赖。

结合经典机器学习与深度学习方法，利用经典机器学习的冗余特征提取和有监督学习的优势，构建更优的识别系统。

多模态大模型：

多模态大模型通过融合多种模态数据，实现更全面、深入的信息理解和处理。例如，OpenMMLab等平台提供了多模态大模型的开源框架，支持文本-图像、文本-视频和多模态文本-图像融合模型。

这些大模型不仅适用于动作识别，还可以应用于智能安防、医疗、教育、虚拟现实等领域。

环境适应性和鲁棒性：

设计更加鲁棒的模型，以应对不同环境下的动作识别任务。例如，通过引入环境感知模块，实时调整模型参数以适应环境变化。

在传感器误差处理方面，可以采用噪声滤波和异常检测技术，提高系统的鲁棒性。

多模态融合在动作识别中的应用虽然面临诸多挑战，但通过合理的特征融合策略、数据增强技术、轻量化模型和多模态大模型等方法，可以有效提升模型的性能和鲁棒性。

根据我搜索到的资料，通过无监督学习方法提高基于骨骼的动作识别模型的泛化能力可以从以下几个方面进行探讨：

长时动态特征学习：

无监督学习方法可以通过捕捉骨骼序列中的长期动态特征来提高模型的泛化能力。例如，文献 提出了一种基于条件骨骼插值架构的无监督表示学习方法，通过附加对抗性训练策略来学习固定维度的表示。这种方法不仅能够有效捕捉长期运动动态，还能显著减少序列插值错误，从而提高动作分类的准确性。

多任务辅助学习：

在无监督学习中，可以通过设置多任务辅助学习来提高模型的泛化能力。例如，文献 提到，通过加入对抗生成网络、使用长时动态特征进行特征学习、采用双向门控循环单元和单向门控循环单元来优化编码器和解码器，可以有效解决动作识别网络对关节点位置信息的过度关注问题。此外，还可以通过预测和聚类的无监督模型，以及多任务并行输入策略来进一步提升模型的泛化能力。

自监督学习：

自监督学习是无监督学习的一种重要方法，通过整合多个预文本任务，共同学习不同粒度的多功能表示，可以显著提高模型的泛化能力。例如，文献 提出了一种新颖有效的自监督方法，整合了多个预文本任务，共同学习不同粒度的多功能表示。这种方法在识别、检索、检测和少样本学习等多种下游任务中均表现出卓越的泛化性能。

跨模态学习：

跨模态学习可以通过结合不同模态的数据来提高模型的泛化能力。例如，文献 提出了一种基于跨注意力机制的无监督3D骨骼序列动作识别方法，该方法能够生成条件化的骨骼序列，以增强小数据集或平衡数据集中的代表性样本。这种方法在多个数据集上取得了最先进的性能和出色的泛化能力。

图卷积网络（GCN）：

图卷积网络（GCN）是一种有效的无监督学习工具，可以同时对骨骼序列的时间和空间维度进行统一建模。然而，GCN存在模型过大、效率低下的问题。文献 提到，基于Transformer的骨架动作识别算法可以缓解这一问题，通过自注意力机制实现更高效的特征提取和建模。

多域解耦表示模型：

多域解耦表示模型通过分离不同领域的特征表示，可以提高模型的泛化能力。例如，文献 提出了一种基于未监督的骨架特征学习的多域解耦表示模型，用于动作识别。这种方法在多个大规模数据集上的实验表明，其在识别、检索、检测和少样本学习等多种下游任务中均表现出卓越的泛化性能。

自监督梯度反向层：

自监督梯度反向层可以通过确保跨相机视图的泛化能力来提高模型的性能。例如，文献 提出了一种端到端的无监督人体动作识别方法，通过卷积自编码器学习特征表示，并通过自监督梯度反向层确保跨相机视图的泛化能力。这种方法在NTU-60和NTU-120大规模数据集上进行了验证，表现出优异的跨主题、跨视角和跨设置协议中的泛化能力。

综上所述，通过无监督学习方法提高基于骨骼的动作识别模型的泛化能力可以从长时动态特征学习、多任务辅助学习、自监督学习、跨模态学习、图卷积网络、多域解耦表示模型以及自监督梯度反向层等多个方面进行探索和应用。

在基于骨骼的动作识别领域，近年来出现了多种轻量化模型设计，旨在提高移动设备上的实时性能。以下是一些新兴的轻量化模型：

DD-Net（双特征双运动网络）：

背景：DD-Net 是一种基于骨骼的动作识别模型，旨在解决现有模型在尺寸和速度上的挑战。

特点：

双特征设计：结合关节集合距离（JCD）特征和双尺度全局运动特征，保持骨骼位置-视点不变性，计算简单且元素少。

轻量级网络结构：仅需15万参数，能够在GPU上达到3500 FPS，在CPU上达到2000 FPS。

高效准确：在SHREC和JHMDB数据集上表现出色，特别是在手部和身体动作识别方面。

优势：

在参数量和计算复杂度方面具有显著优势。

通过嵌入过程自动学习关节的相关性，进一步提高了模型的适应性和准确性。

应用场景：适用于移动设备和低计算资源的场景，如智能手机、平板电脑等。

Shift-GCN（移位图卷积网络）：

背景：Shift-GCN 是一种轻量级的基于骨骼的动作识别模型，旨在实现卓越的性能同时减少计算量。

特点：

移位操作：通过“移位”操作优化信息流动，高效捕获时间和空间特征。

高效计算：相比现有方法，计算量减少了10倍。

多流集成：支持多流集成，结合不同类型的骨骼数据，进一步提升识别性能。

优势：

在多个基准数据集上实现了高精度识别。

适用于多种场景，如智能家居、智能监控系统、医疗康复和体育分析等。

应用场景：适用于资源受限的设备，如智能手机、平板电脑等。

PA-ResGCN-N51-N51 和 SGN 和 EfficientGCN-B0：

背景：这些模型通过减少参数量，提高了轻量化程度，便于在便携设备上应用。

特点：

参数量减少：通过优化网络结构和参数量，提高了模型的轻量化程度。

高效计算：在保持较高识别精度的同时，减少了计算资源的需求。

优势：

适用于实时网络计算和移动设备上的应用需求。

提高了模型的便携性和实用性。

应用场景：适用于移动设备和低计算资源的场景。

Actional-Structural Graph Convolutional Networks (AS-GCN)：

背景：AS-GCN 是一种结合了动作特定隐式依赖和结构依赖的图卷积网络。

特点：

编码器-解码器结构：引入A-link inference模块，捕捉动作特定的隐式依赖。

多层图卷积：结合动作特定图卷积和结构图卷积，学习空间和特征表示。

未来动作预测头：辅助捕捉更详细的动作模式。

优势：

在多个数据集上实现了显著的性能提升。

适用于复杂动作识别任务。

应用场景：适用于需要高精度动作识别的场景，如体育分析、医疗康复等。