Publicado en Patter Recognition ( PDF ) En este trabajo, abordamos los problemas de la actividad humana y el reconocimiento de los gestos de las manos utilizando secuencias de datos en 3D obtenidas a partir de esqueletos de cuerpo entero y de manos, respectivamente. Para ello, proponemos un enfoque basado en el aprendizaje profundo para que el 3D temporal plantee problemas de reconocimiento basado en la combinación de una Red Neural Convolucional (CNN) y una red recurrente de Larga Memoria a Corto Plazo (LSTM). También presentamos una estrategia de formación en dos etapas que, en primer lugar, se centra en la formación de CNN y, en segundo lugar, ajusta el método completo (CNN+LSTM). Las pruebas experimentales demostraron que nuestro método de entrenamiento obtiene mejores resultados que una estrategia de entrenamiento de una sola etapa. Además, proponemos un método de aumento de datos que también ha sido validado experimentalmente. Por último, realizamos un amplio estudio experiment