该文介绍了一种新的基于位置的学习方法,用于处理光学动作捕捉数据。该方法使用异构图神经网络,将标记点和关节视为不同类型的节点,并使用图卷积操作提取局部特征,实现清晰的动作。实验结果表明,该方法在多个数据集上准确性高,对于遮挡的标记点位置误差的预测准确性提高了约20%,从而降低了重建关节旋转和位置的误差约30%。
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