Abstract-Syftet med rörelse fånga (mocap) data slutföra är att återställa saknade mätning av kroppsmarkörer från mocap. Det blir alltmer utmanande när det saknade förhållandet och varaktigheten av mocap data växer. Traditionella tillvägagångssätt omarbetar vanligtvis detta problem som ett låggradigt matristillnärmningsproblem baserat på den nukleära normen. Den nuclear norm som definieras som summan av alla singular värden av en matris är dock inte en bra approximation till rangen av mocap data. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att lösa problemet med färdigställande av mocapdata genom att anta en ny matrisnorm, kallad trunkerad kärnnorm. En effektiv iterativ algoritm är utformad för att lösa detta problem baserat på den utökade Lagrange multiplikator. Konvergensen mellan den föreslagna metoden bevisas matematiskt under milda förhållanden. För att visa den föreslagna metodens effektivitet utförs olika jämförande experiment på syntetiska data och mocapdata. Jämfört med andra metoder är den föreslagna metoden effektivare och mer exakt.
Motion fånga data slutföra REF demonstrerade giltigheten genom att integrera den med den trunkerade nukleära normen.
Motion Capture Data Completion via Truncated Nuclear Norm Regularization
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}