传感器设备和物联网的广泛应用使得基于传感器的人类行为识别成为可能。然而，这个领域仍然存在一些重大挑战（challenge），可能会影响行为识别系统在实际应用场景中的性能。在这篇论文中，来自新南威尔士大学、西北工业大学、密歇根州立大学的研究人员综述了近期被用于解决具体行为识别挑战的深度学习方法，并提出了一种基于挑战的分类体系。除此之外，他们还总结了可用于评估不同挑战任务的公共数据集并讨论了尚待解决的问题，同时为未来的方向提供了一些见解。