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人體動作識別是視頻理解領域的重要課題之一，在視頻監控、人機交互、運動分析、視頻信息檢索等方面有著廣泛的應用。根據骨千網絡的特點，從2D卷積神經網絡、3D卷積神經網絡、時空分解網絡三個角度介紹了動作識別領域的最新研究成果，并對三類方法的優缺點進行了定性的分析和比較。然后，從場景相關和時間相關兩方面，全面歸納了常用的動作視頻數據集，并著重探討了不同數據集的特點及用法。隨后，介紹了動作識別任務中常見的預訓練策略，并著重分析了預訓練技術對動作識別模型性能的影響。最后，從最新的研究動態出發，從細粒度動作識別、更精簡的模型、小樣本學習、無監督學習、自適應網絡和視頻超分辯動作識別六個角度一致探討了動作識別未來發展的方向。
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