摘要
针对具有低秩性、噪声稀疏性和时序稳定性的人体运动捕获数据恢复问题,提出一种基于邻近不动点时序稳定的运动捕获数据恢复算法(PFP-TS).给出PFP-TS算法的详细推导过程,并证明其收敛性.再通过数值实验将PFP-TS算法与PFP算法、TSMC算法进行对比,验证本文提出算法的可行性和有效性.
For the human motion capture data recovery problem with properties of low rank structure,noise sparsity and temporal stability,in this paper we proposed a proximity fixed point temporal stability(PFP-TS)algorithm.We derived the PPF-TS algorithm in details and analyzed its convergence.By comparing PFP-TS with PFP and TSMC in numerical experiment part,we verified the feasibility and effectiveness of our algorithm.
作者
朱雪芳
陈龙
伍联华
胡文玉
ZHU Xuefang;CHEN Long;WU Lianhua;HU Wenyu(School of Mathematics and Computer Science,Gannan Normal University,Ganzhou 341000,China)
出处
《赣南师范大学学报》
2021年第3期73-81,共9页
Journal of Gannan Normal University
基金
国家自然科学基金(61863001)
江西省自然科学基金(20181BAB202021)
江西省高等学校教改课题(JXJG-18-14-11)
赣南师范大学2020年度研究生创新专项资金项目(YCX20A021)
赣南师范大学科研基地项目(18zb04)
国家级大学生创新创业训练计划立项项目(201810418002)。
关键词
运动捕获
低秩结构
邻近不动点
时序稳定性
motion capture
low-rank structure
proximity fixed point
temporal stability