近日，数据科学与人工智能研究院青年教师王宁论文《SkeletonContext: Skeleton-side Context Prompt Learning for Zero-Shot Skeleton-based Action Recognition》被计算机视觉领域国际顶级学术会议CVPR 2026正式录用。CVPR（IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）是计算机视觉和人工智能领域最具学术影响力的顶级会议之一。本届会议将于2026年6月3日—7日在美国科罗拉多州丹佛市举行。第一作者为王宁讲师，论文通讯作者为张亮教授。该研究由长安大学与西安电子科技大学、西澳大学、东海实验室联合完成。长安大学为该论文的第一作者单位。
文章简介：针对零样本（Zero-shot）骨骼动作识别中因缺乏环境上下文（如交互物体）导致动作语义模糊、难以区分视觉相似动作的挑战，论文提出了一种基于提示学习的新框架SkeletonContext。该框架通过引入“跨模态上下文提示模块”，利用大语言模型（LLM）生成的丰富背景语义来补全骨骼动作中的缺失信息，实现了骨骼特征与语言描述的深层语义对齐；同时，结合“关键部位解耦模块”提取运动相关关节特征，进一步增强了在无物体交互场景下对复杂动作的理解能力。在多个主流基准数据集上的实验结果表明，SkeletonContext在传统及广义零样本任务中均达到了领先水平，显著提升了模型对细粒度动作的推理精度与鲁棒性。
第一作者：
王宁，博士，讲师。西安电子科技大学与澳大利亚西澳大学联合培养博士，现为长安大学数据科学与人工智能研究院讲师。研究方向为视频理解、多模态大模型等。在CVPR、ICCV、NIPS、TCSVT高水平会议与期刊发表论文多篇，申请并授权多项发明专利，参与国家自然科学基金、装备重大基础研究项目、校企联合项目等多个项目。获陕西省高等学校科学技术优秀成果奖二等奖一项。另外，担任CVPR、ECCV、TNNLS、TII等国际会议与期刊的审稿人。
