تحتوي ديناميات هياكل جسم الإنسان على معلومات مهمة لتحديد الأفعال البشرية. تعتمد الطرق التقليدية لتمثيل الهياكل عادةً على أجزاء مُصممة يدويًا أو قواعد تسلسلية، مما يؤدي إلى قدرة تعبيرية محدودة وصعوبات في التعميم. في هذه الدراسة، نقترح نموذجًا جديدًا للهياكل الديناميكية يُسمى الشبكات العصبية الرسومية الزمنية-المكانية (ST-GCN)، الذي يتجاوز القيود الخاصة بالطرق السابقة من خلال تعلُّم أنماط مكانية وزمكانية تلقائيًا من البيانات. يؤدي هذا الت formulization إلى قدرة تعبيرية أكبر وقدرة تعميم أقوى. وقد حقق النموذج تحسينات كبيرة مقارنة بالطرق الشائعة على مجموعتي بيانات كبيرتين، وهما Kinetics وNTU-RGBD.