論文の概要: Representation-Centric Survey of Skeletal Action Recognition and the ANUBIS Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02071v6
• Date: Sun, 14 Sep 2025 12:56:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 15:20:13.429407
• Title: Representation-Centric Survey of Skeletal Action Recognition and the ANUBIS Benchmark
• Title（参考訳）: 骨格行動認識とANUBISベンチマークの表現中心調査
• Authors: Yang Liu, Jiyao Yang, Madhawa Perera, Pan Ji, Dongwoo Kim, Min Xu, Tianyang Wang, Saeed Anwar, Tom Gedeon, Lei Wang, Zhenyue Qin,
• Abstract要約: 3Dスケルトンに基づく人間の行動認識は、従来のRGBや深さに基づくアプローチの強力な代替手段として登場した。 目覚ましい進歩にもかかわらず、現在の研究は様々な入力表現で断片化されている。 ANUBISは、既存のベンチマークで重要なギャップに対処するために設計された、大規模で挑戦的なスケルトンアクションデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.00059447663327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D skeleton-based human action recognition has emerged as a powerful alternative to traditional RGB and depth-based approaches, offering robustness to environmental variations, computational efficiency, and enhanced privacy. Despite remarkable progress, current research remains fragmented across diverse input representations and lacks evaluation under scenarios that reflect modern real-world challenges. This paper presents a representation-centric survey of skeleton-based action recognition, systematically categorizing state-of-the-art methods by their input feature types: joint coordinates, bone vectors, motion flows, and extended representations, and analyzing how these choices influence spatial-temporal modeling strategies. Building on the insights from this review, we introduce ANUBIS, a large-scale, challenging skeleton action dataset designed to address critical gaps in existing benchmarks. ANUBIS incorporates multi-view recordings with back-view perspectives, complex multi-person interactions, fine-grained and violent actions, and contemporary social behaviors. We benchmark a diverse set of state-of-the-art models on ANUBIS and conduct an in-depth analysis of how different feature types affect recognition performance across 102 action categories. Our results show strong action-feature dependencies, highlight the limitations of na\"ive multi-representational fusion, and point toward the need for task-aware, semantically aligned integration strategies. This work offers both a comprehensive foundation and a practical benchmarking resource, aiming to guide the next generation of robust, generalizable skeleton-based action recognition systems for complex real-world scenarios. The dataset website, benchmarking framework, and download link are available at https://yliu1082.github.io/ANUBIS/.
• Abstract（参考訳）: 3Dスケルトンに基づく人間の行動認識は、従来のRGBや奥行きに基づくアプローチの強力な代替手段として登場し、環境の変動、計算効率、プライバシー強化への堅牢性を提供している。 目覚ましい進歩にもかかわらず、現在の研究は多様な入力表現で断片化され、現代の現実世界の課題を反映したシナリオ下での評価が欠如している。 本稿では, 骨格に基づく行動認識の表現中心的調査を行い, 入力特徴型(関節座標, 骨ベクトル, 運動フロー, および拡張表現)により, その選択が空間的時間的モデリング戦略にどのように影響するかを系統的に分類する。 このレビューから得られた知見に基づいて、既存のベンチマークで重要なギャップに対処するために設計された、大規模で挑戦的なスケルトンアクションデータセットであるAnUBISを紹介します。 ANUBISは、バックビューの視点、複雑なマルチパーソンインタラクション、きめ細かい行動と暴力行動、現代の社会的行動を含むマルチビューレコーディングを取り入れている。 我々は、ANUBIS上で様々な最先端モデルをベンチマークし、異なる特徴タイプが102のアクションカテゴリで認識性能にどのように影響するかを詳細に分析する。 この結果は、強力なアクション・フィーチャー・依存性を示し、na\の「多表現融合」の限界を強調し、タスク・アウェアでセマンティックに整合した統合戦略の必要性を指摘する。 この研究は、複雑な現実世界のシナリオに対して、次世代の堅牢で一般化可能なスケルトンベースのアクション認識システムを導くことを目的として、包括的な基盤と実用的なベンチマークリソースの両方を提供する。 データセットのWebサイト、ベンチマークフレームワーク、ダウンロードリンクはhttps://yliu1082.github.io/ANUBIS/で公開されている。

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