基于骨骼图神经网络的人体行为识别综述

作     者：蒋悦晗 陈俊杰 李洪均 JIANG Yuehan;CHEN Junjie;LI Hongjun

作者机构：南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南通先进通信技术研究院有限公司江苏南通226019 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2025年第61卷第3期

页      面：34-47页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62371261) 南通市科技计划基金(JC2023076) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX24_3643) 

主　　题：行为识别 深度学习 图神经网络 注意力机制 

摘      要：基于骨骼图神经网络的人体行为识别凭借其简洁性和鲁棒性引起了人们的广泛关注,图数据对于处理人体骨骼信息有天然的优势,逐渐成为行为识别领域的研究热点。从行为识别这个宽泛的基本概念入手,进一步引入用骨骼图神经网络进行的人体行为识别任务,分别从4个方面对近些年基于骨骼图神经网络的人体行为识别的研究成果进行了归纳总结;介绍了图结构构造拓扑图的不同方法分类、行为识别模型中的常用机制、目前常用的数据集及评价指标与目前主流方法的比较。最后,针对目前的研究状况对基于骨骼图神经网络的人体行为识别存在的问题进行详细的阐述,并立足于研究现状对该领域的未来发展进行了展望。