动作质量评估综合综述：方法与基准

动作质量评估（AQA）旨在自动评估人类动作的执行质量，已广泛应用于体育分析、技能评估和医疗健康领域。然而，AQA研究通常在异质数据集和评估设置下开发，使得跨方法的系统比较困难。为应对这些挑战，我们对AQA的最新进展进行了全面综述。特别地，我们提出了一种模态驱动的层次分类法，将现有方法组织为基于视频、基于骨架和多模态方法，并分析了代表性模型的方法学演变。我们进一步通过整合多样化数据集和标准化评估协议，为代表性基于视频的AQA方法建立了统一基准，实现了在准确性和计算效率方面的一致比较。最后，我们分析了新兴研究趋势，识别了当前AQA研究的关键挑战，并概述了未来方向，涵盖近期方法学进展到新兴AI范式带来的长期机遇。项目网页地址为 https://ZhouKanglei.github.io/AQA-Survey。