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Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Band 9 (2024): Heft 1 (Januar 2024)
Uneingeschränkter Zugang
Human pose evaluation based on full-domain convolution and LSTM
Yu Zou
Yu Zou
School of Aritificial Intelligence (School of Future Technology), Nanjing University of Information Science & Technology
Nanjing, China
Science and Technology Office, Jiangsu Open University
Nanjing, China
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Zou, Yu
,
Zhigeng Pan
Zhigeng Pan
School of Aritificial Intelligence (School of Future Technology), Nanjing University of Information Science & Technology
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Pan, Zhigeng
,
Xianchun Zhou
Xianchun Zhou
School of Aritificial Intelligence (School of Future Technology), Nanjing University of Information Science & Technology
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Zhou, Xianchun
und
Yixuan Wang
Yixuan Wang
College of Cultural Management, Communication University of China Nanjing
Nanjing, China
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Wang, Yixuan
17. Okt. 2023
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Band 9 (2024): Heft 1 (Januar 2024)
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COVER HERUNTERLADEN
Online veröffentlicht:
17. Okt. 2023
Eingereicht:
26. Dez. 2022
Akzeptiert:
27. Apr. 2023
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns.2023.2.00680
Schlüsselwörter
Full domain convolution
,
LSTM
,
Bone structure skeleton
,
Human pose assessment
,
Convolutional neural network
© 2023 Yu Zou et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
