【摘 要】
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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.
【基金项目】
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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)。
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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.
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