在深入分析文档内容之前，首先应该了解一些基础知识点。该文档涉及的关键领域是模式识别和动作识别，具体而言，是通过骨骼序列数据使用多层级长短期记忆（LSTM）网络进行动作识别的研究。以下知识点将详细展开介绍文档所涉及的各个方面：
1. 人体动作识别的重要性：人体动作识别是计算机视觉领域的一个重要分支，它在智能视频监控、人机交互、机器人视觉、游戏控制等多个领域都有广泛的应用。传统的人体动作识别方法往往依赖于图像处理和运动分析技术，但随着深度学习技术的发展，基于骨架数据的动作识别逐渐成为了研究热点。
2. 骨架序列数据：骨架序列数据指的是从视频中提取的人体骨架关节的连续坐标信息，这些信息能够描述人体在三维空间中的运动轨迹。骨架数据的优点在于它能够以较低的数据量捕捉到人体动作的特征，并且对于姿态变化和遮挡等问题具有较强的鲁棒性。
3. 长期短期记忆（LSTM）网络：LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够学习长距离的依赖信息，非常适合处理序列数据。LSTM通过其内部的门控机制来调节信息的流动，有效地解决了传统RNN难以学习长期依赖的缺陷。
4. 多层级LSTM网络结构：文档中提到的多层级LSTM网络结构意味着在处理骨骼序列数据时，采取了多层网络结构来提升动作识别的准确性。在每一层中，特定的LSTM子网可能会关注不同层级的动作特征，例如细粒度的关节动作或者大范围的肢体动作。
5. 动作识别的具体实现：文档描述了基于骨架的多级LSTM网络的构建方法，该网络首先将每个关节和其父关节的相关数据输入到细粒度LSTM子网。然后，通过融合上身和下半身的特征来构建上身子网和下身子网，最后将这两个子网的特征进行结构化融合，以获得最终的动作识别结果。
6. 实验和数据集：为了验证所提出方法的有效性，进行了实验，并使用了公共数据集NTU RGB+D。该数据集包含了丰富的三维人体动作视频，非常适合用于动作识别的实验研究。
7. 应用前景：基于骨骼序列的多层级LSTM动作识别技术的提升，不仅能够增强智能监控系统对人类行为的理解，还能在人机交互、虚拟现实等多个领域提供更为精准的动作捕捉和识别技术。
从上述分析中可以看出，文档中提到的研究主题——基于骨骼序列的多层级LSTM动作识别，是结合了深度学习和计算机视觉先进技术，对动作识别领域有着重要的意义。随着算法的不断优化和改进，未来该技术有望在智能系统中得到更广泛的应用。
