3D skeleton の特性を生かした Self-supervised learning を提案した点。動きの一貫性と連続性の2つ特性に着目しており、あるアクションに対する skeleton の動きがスピードに関係なく一貫する点に着目した対照学習と、動きの連続性から欠落したフレームを復元する学習を組み合わせた手法を提案している。

3D-skeleton の action recognition task において pre-train なしと提案手法で事前学習した場合で比較し Accuracy の向上を確認。また、Abletion study において動きの一貫性を用いた手法、連続性を用いた手法それぞれの有効性も検証している。