1.类别定义： 花样滑冰动作包括3个大类，分别为跳跃、旋转和步法，每个大类又包含很多小类。例如，跳跃大类包含：飞利浦三周跳（3Filp）和勾手三周跳（3Lutz）2个小类。然而，这2类跳跃的判别性仅在于一些个别帧的差异。此外，如果想就跳跃小类（3Filp或3Lutz）与旋转小类进行区别，对大部分帧的特征加以使用才能产生较好的判别性。 2.多义帧： 花样滑冰动作不同类别中相似的帧，甚至存在个别帧的特征相同等情况。 3.具体任务： 参赛选手利用比赛提供的训练集数据，构建基于骨骼点的细粒度动作识别模型，完成测试集的动作识别任务。模型识别效果由指标Accuracy排名决定，Accuracy得分越高，则认为该模型的动作识别效果越好。

骨骼点检测Demo介绍

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官网有很多版本，这是比较旧的版本。电脑性能不好的可以尝试安装这个，相关的安装说明可以在GitHub官网找到

Kinect 实现骨骼点获取和深度图像显示，目前还没有获取骨骼点坐标。

ST-GCN官方代码模型，下载后有误，在github上找到的修改版模型，实测可以使用，测试结果与论文中基本一致

外网down的常用模型的点云数据，可以用于练习使用，各种代码程序来跑的数据，可使用meshlab进行数据转换，本文档提供的是。.ply格式数据。希望能帮助有需要的同学。angel_dragon_hand_happy_rabbit等数据模型源数据，文件名字。