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Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Édition 9 (2024): Edition 1 (Janvier 2024)
Accès libre
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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Xianchun Zhou
Xianchun Zhou
School of Aritificial Intelligence (School of Future Technology), Nanjing University of Information Science & Technology
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Zhou, Xianchun
et
Yixuan Wang
Yixuan Wang
College of Cultural Management, Communication University of China Nanjing
Nanjing, China
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Wang, Yixuan
17 oct. 2023
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Édition 9 (2024): Edition 1 (Janvier 2024)
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Publié en ligne:
17 oct. 2023
Reçu:
26 déc. 2022
Accepté:
27 avr. 2023
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns.2023.2.00680
Mots clés
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.
