مهمة التنبؤ بالوضعية البشرية التشاركية تتمثل في التنبؤ بوضعيات المستقبل لعدة أشخاص متفاعلين، مع الأخذ في الاعتبار وضعياتهم في الإطارات السابقة. التنبؤ بوضعية شخصين متفاعلين معًا بدلاً من تنبؤ كل شخص على حدة يعد واعدًا بأداء أفضل، نظرًا للارتباطات الحركية بين أجسادهما. ومع ذلك، ظلت هذه المهمة حتى الآن غير مستكشفة بشكل رئيسي.في هذا البحث، نراجع التقدم المحرز في مجال التنبؤ بالوضعية البشرية ونقوم بتقييم عميق للممارسات الفردية التي تحقق أفضل النتائج في التنبؤ الحركي التشاركي لشخصين. دراستنا تؤكد الأثر الإيجابي لتمثيلات المدخلات الترددية، والفصل الزماني-المكاني والارتباطات التفاعلية القابلة للتعلم تمامًا في الشبكة العصبية الرسومية (GCN) وفك الشفرة باستخدام الشبكات العصبية الكاملة (FC). ومع ذلك، فإن بعض الممارسات الفردية الأخرى لا يمكن نقلها إلى حالة شخصين، لذلك لا تتضمن الممارسات المقترحة أفضلها النماذج الهرمية للأجساد أو ترميز التفاعل القائم على الانتباه.نقدم أيضًا إجراءً جديدًا للمبادرة بتوافقي الحركة المكانية لشخصين في المحول، مما يساهم في تحسين الأداء والاستقرار. مجتمعةً، تحقق الممارسات الأفضل المقترحة لدينا للتنبؤ بوضعية شخصين تحسنًا بنسبة 21.9% مقارنة بأحدث التقنيات على مجموعة البيانات الحديثة ExPI، حيث يُعزى 3.5% من هذا التحسن إلى الإجراء الجديد للمبادرة. يمكنكم زيارة صفحة مشروعنا على الرابط: https://www.pinlab.org/bestpractices2body