この研究では、骨格ベースの動作認識に焦点を当て、オンラインでの連続的なモーション認識システムを提案しています。従来の手法はセグメントベースの認識に依存していましたが、本システムは柔軟な検出器と分類器を組み合わせて、セミポジティブ定義（SPD）行列とシメーズネットワークを利用し、非セグメント化された骨格シーケンスから動作の時間間隔を予測します。実験では、手のジェスチャーや身体の動作認識ベンチマークにおいて、本システムの精度が最先端の手法を上回ることを示しました。この新しいアプローチは、現実のアプリケーションにおける実用性を向上させることが期待されています。