本学术专著提供了一系列基于多模态数据表示的手势和行为识别方法。数据模态包括图像数据和骨架数据，建模方法包括传统的码本、拓扑图和LSTM体系结构。任务包括孤立手势识别、行为识别、连续手势识别、人交互的复杂行为分类等不同复杂程度的任务。本学术专著重点介绍了每种模态的数据处理方法，以及不同任务的建模方法。我们希望读者能够从本专著中学习到基本的手势和动作识别方法，并在此基础上开发出适合自己需求的模型系统。

    本专著可以作为计算机科学、自动化等专业的研究生的教科书，也可以作为对手势识别、人体行为交互、序列数据处理、深度神经网络设计感兴趣并希望在该领域有所贡献的读者的参考。