讓機器學習影音中人類的動作，一直是電腦視覺（Computer Vision）研究領域中的重要議題，因為人類的行為是自然而不受規範的。
因此，讓機器認知人類的動作依舊存在著難度。為了提升機器學習認知影片中人類動作的能力，Google發表了原子視覺化動作數據學習模式（Atomic Visual Actions,AVA）。
人類互動行為分三大類型
AVA為一段長影片中的每個人物，提供數個行為動作標籤。YouTube大中華與紐澳技術管理負責人葉佳威說明，AVA將人類互動行為分為三大類型，但他沒有透露這三種類型的準確度有多少。
姿勢或移動時的動作表現 （pose/movement actions），如走路與跳舞等。
人與物品互動行為 （person-object interactions），如講電話、抽煙與看電視等
人與人互動行為 （person-person interactions）如接吻與擁抱。
進一步剖析AVA
一：3秒時間內的視覺標誌。
AVA技術大量採用YouTube中的電影與電視內容為數據樣本，而且這些影音取材來自各種類型和不同國家，讓數據樣本可以真實反應人類行為（Realistic Video Material）。
有了數據樣本，團隊會針對做出動作的「人」進行標籤，而非一整個影音片段。特別的是，這個動作標籤精細到時間長度僅有3秒內的影音。
二：兩個不同標籤同時發生
目前AVA已經分析了超過57萬組影音片段，生成21萬個動作標籤，總計標註了9萬6000組人類的動作。
AVA能夠考量兩個不同標籤同時發生的模式，如一邊唱歌一邊玩樂器與在親吻時擁抱等。
目前市面上已經有UCF101、ActivityNet與DeepMind Kinetics等數據集，這些數據集都已經將影音片段標籤化，但是並沒有關注在「多人」「不同動作」等較為複雜的人類行為解讀。不過目前AVA仍還在研究階段，Google希望透過 AVA 的發布，幫助人類動作識別系統的開發。
