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文献
J-GLOBAL ID：201702230663809457
整理番号：17A0886607
SkeletonNet:三次元行動認識のためのマイニング深部その特徴【Powered by NICT】
SkeletonNet: Mining Deep Part Features for 3-D Action Recognition
Ke Qiuhong
(School of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia, Crawley, WA, Australia)
,
An Senjian
(School of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia, Crawley, WA, Australia)
,
Bennamoun Mohammed
(School of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia, Crawley, WA, Australia)
,
Sohel Ferdous
(School of Engineering and Information Technology, Murdoch University, Murdoch, WA, Australia)
,
Boussaid Farid
(School of Electrical, Electronic and Computer Engineering, The University of Western Australia, Crawley, WA, Australia)
資料名：
IEEE Signal Processing Letters
(IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24 号： 6 ページ： 731-735 発行年： 2017年
JST資料番号： W0576A ISSN： 1070-9908 CODEN： ISPLEM 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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