卡内基梅隆大学 本次发布的数据集 NTU RGB+D 数据集, SHREC-2017 数据集, 本文介绍了一种名为 POET 的方法，用于解决隐私保护下的少样本持续动作识别问题。POET 方法在骨架动作识别领域取得了突破，通过提出一种新的时空学习提示偏移调优方法，实现了在不存储用户敏感训练数据的情况下，持续地为用户设备模型添加新的动作类别。本文贡献了两个新基准数据集：NTU RGB+D 数据集用于活动识别，SHREC-2017 数据集用于手势识别。实验结果表明，POET 方法在持续动作识别任务上取得了显著的性能提升。
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