연구진은 6D 회전 기반 모델, 부분 인지 키네틱 멀티 스트림 모델, 메타데이터 기반 약한 라벨 분포 학습 모델을 결합한 스켈레톤 기반 감정 인식 프레임워크를 제안했어요. DIEM-A 데이터셋에서 제안된 프레임워크는 정확도를 0.271에서 0.366으로, Macro-F1 점수를 0.252에서 0.353으로 향상시켰어요. 속도 및 뼈 스트림, 팔과 다리 영역이 감정 인식에 중요한 단서를 제공하는 것으로 나타났어요.