Variational Contrastive Learning for Skeleton-based Action Recognition

📄 arXiv: 2601.07666v1 📥 PDF

作者: Dang Dinh Nguyen, Decky Aspandi Latif, Titus Zaharia

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-01-12

💡 一句话要点

提出变分对比学习框架，提升骨骼动作识别在低标签场景下的性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 骨骼动作识别 对比学习 变分推理 自监督学习 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有对比学习方法在骨骼动作识别中难以捕捉人类运动的变异性和不确定性。
  2. 论文提出变分对比学习框架，结合概率潜在建模与对比学习，学习结构化表征。
  3. 实验表明，该方法在三个基准数据集上优于现有方法，尤其在低标签场景下提升显著。

📝 摘要（中文）

近年来，基于骨骼的动作识别的自监督表征学习随着对比学习方法的发展而进步。然而，大多数对比学习范式本质上是判别式的，并且常常难以捕捉人类运动固有的变异性和不确定性。为了解决这个问题，我们提出了一个变分对比学习框架，该框架将概率潜在建模与对比自监督学习相结合。这种公式能够学习结构化的和语义上有意义的表征，这些表征可以推广到不同的数据集和监督级别。在三个广泛使用的基于骨骼的动作识别基准上的大量实验表明，我们提出的方法始终优于现有方法，尤其是在低标签情况下。此外，定性分析表明，与其他方法相比，我们的方法提供的特征与运动和样本特征更相关，并且更关注重要的骨骼关节。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于对比学习的骨骼动作识别方法，通常是判别式的，忽略了人类动作的内在变异性和不确定性。这导致模型泛化能力不足，尤其是在数据量较少的情况下，容易过拟合，难以学习到鲁棒的表征。

核心思路：论文的核心思路是将概率潜在变量模型（Variational Inference）引入到对比学习框架中。通过引入潜在变量，模型可以学习到动作的概率分布，从而更好地捕捉动作的变异性和不确定性。同时，对比学习的目标是拉近相似样本的距离，推远不相似样本的距离，从而学习到具有区分性的表征。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：编码器和解码器。编码器将输入的骨骼序列映射到潜在空间，解码器则从潜在空间重构骨骼序列。对比学习的目标是在潜在空间中进行的。具体来说，对于每个骨骼序列，通过数据增强生成两个不同的视图，然后将这两个视图分别编码到潜在空间中。对比学习的目标是拉近同一个骨骼序列的不同视图在潜在空间中的距离，推远不同骨骼序列的距离。

关键创新：关键创新在于将变分推理和对比学习结合起来。变分推理可以学习到动作的概率分布，从而更好地捕捉动作的变异性和不确定性。对比学习可以学习到具有区分性的表征。两者的结合使得模型既能捕捉动作的内在变异性，又能学习到具有区分性的表征。

关键设计：论文使用了VAE（Variational Autoencoder）作为编码器和解码器。损失函数包括两部分：重构损失和对比损失。重构损失用于保证解码器能够从潜在空间重构出原始的骨骼序列。对比损失用于拉近同一个骨骼序列的不同视图在潜在空间中的距离，推远不同骨骼序列的距离。数据增强方法包括随机旋转、缩放和平移等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在三个基准数据集（NTU RGB+D 60, NTU RGB+D 120, Kinetics Skeleton）上都取得了优于现有方法的性能。尤其是在低标签场景下，该方法的提升更加显著。例如，在NTU RGB+D 60数据集上，使用10%的标签数据时，该方法比现有最佳方法提高了5%的准确率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、人机交互、康复训练等领域。例如，在智能监控中，可以利用该方法识别异常行为；在人机交互中，可以利用该方法识别人类意图；在康复训练中，可以利用该方法评估患者的康复进度。该方法在低数据量场景下的优势，使其在数据获取困难的实际应用中具有更大的潜力。

📄 摘要（原文）

In recent years, self-supervised representation learning for skeleton-based action recognition has advanced with the development of contrastive learning methods. However, most of contrastive paradigms are inherently discriminative and often struggle to capture the variability and uncertainty intrinsic to human motion. To address this issue, we propose a variational contrastive learning framework that integrates probabilistic latent modeling with contrastive self-supervised learning. This formulation enables the learning of structured and semantically meaningful representations that generalize across different datasets and supervision levels. Extensive experiments on three widely used skeleton-based action recognition benchmarks show that our proposed method consistently outperforms existing approaches, particularly in low-label regimes. Moreover, qualitative analyses show that the features provided by our method are more relevant given the motion and sample characteristics, with more focus on important skeleton joints, when compared to the other methods.