يُعد فهم النشاط البشري بناءً على معلومات الاستشعار مطلوبًا في العديد من التطبيقات، ويشكل مجالًا بحثيًا نشطًا. وبفضل التقدم المحرز في أجهزة الاستشعار العميقة وخوارزميات التتبع، أصبح من الممكن بناء أنظمة لتحليل نشاط الحركة البشرية من خلال دمج أنظمة تتبع الحركة الجاهزة مع أدوات التعلم المخصصة للتطبيقات، بهدف استخراج معلومات ذات مستوى معنوي أعلى. توفر العديد من أنظمة تتبع الحركة بيانات حركة خام مُسجّلة وفقًا للعظام في جسم الإنسان. في هذه الورقة، نقترح تمثيلات جديدة لبيانات حركة الإنسان باستخدام هيكل رسم بياني مبني على الهيكل العظمي، إلى جانب تقنيات معالجة إشارات الرسوم البيانية. كما نناقش طرق بناء الرسوم البيانية والوظائف الأساسية المقابلة لها. وتُظهر التمثيلات المقترحة أداءً تصنيفًا مماثلًا في مهام التعرف على الحركات، مع ميزة إضافية تتمثل في كونها أكثر مقاومةً للضوضاء وبيانات النقص.