本文介绍了多种基于深度学习的人体动作识别方法，如隐式双流卷积神经网络、OFF紧凑型动作表示法和ESTF框架。这些方法通过优化算法和数据集，提高了识别速度和准确性，适用于实时监控和机器人系统。此外，研究还提出了新的高分辨率数据集CeleX-HAR，为未来研究提供了重要基准。

本研究探讨了光流算法在人体动作识别中的应用，提出了一种基于深度学习的新方法来估计3D面部表情，强调了光流算法的精细调整对识别性能的提升。同时，研究介绍了面部情感微表情识别和面部交换框架FlowFace的创新，展示了其在多个数据库上的优越表现。

本文回顾了RGB-D数据集在人体动作识别中的应用，分析了单视图、多视图和多人数据集的特点，讨论了算法评估中的问题，并提出改进建议。研究表明，深度学习方法在动作识别中优于传统特征提取，提出了多种新方法和框架以提高识别性能，并综述了相关文献和未来研究方向。

本文提出了一种基于黎曼流形的神经网络模型，应用于人体动作识别和知识图谱。通过对称正定矩阵构建图神经网络，展示了其在节点和图分类任务中的优越性能。同时，研究介绍了高维映射方法和批量归一化算法，在多个视觉分类任务中取得了良好效果。

该文介绍了一个适用于多种应用场景的人体动作识别框架，包括多形式人体检测和对应动作分类两个模块。通过构建开源数据集来训练多形式人体检测模型，从而识别人的整体、上半身或部分身体，并采用动作分类模型来识别跌倒、睡觉等动作。实验结果表明，该框架对于各种应用场景都是有效的，是一种新的面向应用的人体动作识别 AI 范式。

本文介绍了TransNet，一种用于人体动作识别的端到端深度学习架构。TransNet将3D-CNN解构为2D和1D-CNN，并结合其他领域的预训练2D-CNN模型，以提高效率和准确性。大量实验表明，TransNet表现优异。