Skarimva：基于骨架的动作识别是一种多视角应用
计算机视觉与模式识别
2026-05-22 v2
摘要
人类动作识别在开发人机智能交互方面发挥着重要作用。虽然大量研究致力于提高面向骨架数据的机器学习算法性能，但对于输入骨架数据本身的质量却鲜有关注。本文表明，通过利用多个摄像机视角进行三角测量，以获得更精确的 3D 骨架，能够显著提升最先进动作识别模型的性能。这表明，输入数据的质量目前仍是限制这些模型性能的关键因素。基于上述结果，我们认为，在大多数实际应用场景中，采用多摄像机方案的成本效益比非常有利，因此未来的骨架-based 动作识别研究应将多视角应用视为标准配置。
引用
@article{arxiv.2602.23231,
title = {Skarimva: Skeleton-based Action Recognition is a Multi-view Application},
author = {Daniel Bermuth and Alexander Poeppel and Wolfgang Reif},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.23231},
year = {2026}
}