تمثيل الحركة البشرية بناءً على الهياكل العظمية يمتلك تطبيقات واسعة في التفاعل بين الإنسان والحاسوب والرصد الذكي. ومع ذلك، تُشكّل تغيرات الزاوية والبيانات الضوضائية تحديات كبيرة في هذا المجال. علاوةً على ذلك، لا يزال يُعدّ تمثيل تسلسلات الهياكل العظمية الفضائية-الزمنية بشكل فعّال مشكلة مفتوحة. ولحل هذه التحديات ضمن هدف واحد، تقدّم هذه الدراسة طريقة مُحسَّنة لتمثيل الهياكل العظمية بصريًا للحصول على تمييز للحركات البشرية مستقل عن الزاوية. تتكوّن طريقة العمل من ثلاث مراحل. أولاً، تم تطوير تحويلة قائمة على التسلسل لتقليل تأثير التغيرات في الزاوية على المواقع الفضائية-الزمنية للعظام. ثانيًا، يتم تمثيل الهياكل المُحوَّلة كسلسلة من الصور الملوّنة، والتي تُشْرِف ضمنيًا على المعلومات الفضائية-الزمنية للعظام. بالإضافة إلى ذلك، تُطبَّق أساليب تعزيز البصريات والحركة على الصور الملوّنة لتعزيز الأنماط المحلية فيها. ثالثًا، يتم استخدام نموذج يعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية لاستخراج ميزات قوية وتمييزية من الصور الملوّنة. وينتج عن دمج الميزات العميقة على مستوى القرار، التصنيف النهائي للحركة. أظهرت تجارب واسعة على أربع مجموعات بيانات صعبة تفوق الطريقة المقترحة بشكل متسق.