Inspirerad av utvecklingen av matriskompletteringsteorier och algoritmer, har en låg-rankad rörelse fångar (mocap) data förfining metod utvecklats, vilket har uppnått uppmuntrande resultat. Det garanterar dock inte ett stabilt resultat om vi bara beaktar den låga egenskapen hos rörelsedata. För att lösa detta problem föreslår vi att man utnyttjar den tidsmässiga stabiliteten i människans rörelse och omvandlar mocap-dataförfiningsproblemen till ett robust matriskompletteringsproblem, där både mocap-datans lågvärdiga struktur och tidsstabilitetsegenskaper samt bullereffekten beaktas. En effektiv optimeringsmetod härledd från den utökade Lagrange multiplikatoralgoritmen presenteras för att lösa den föreslagna modellen. Dessutom införs en tillit data detektion metod också för att förbättra graden av automatisering för att behandla hela uppsättningen av data och öka prestanda. Omfattande experiment och jämförelser med andra metoder visar hur effektiva våra strategier är både när det gäller att förutsäga saknade data och avbuller.
Dessutom har förfiningen av MoCap data behandlats baserat på en robust matris slutförande metod som tar låg rank struktur och temporal smidighet rörelsedata i beaktande och är löst med hjälp av den utökade Lagrange multiplikator metod REF.
Exploiting temporal stability and low-rank structure for motion capture data refinement
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}