本研究探讨如何将两组标记点投影到同一投影线图像，提出新的投影中心描述，并发现解决方案与数据是否属于同一投影空间点集相关，为投影几何提供了新的视角。

该文介绍了一种基于位置的学习方法，用于解决光学动作捕捉数据的问题。作者提出了一种新的异构图神经网络，能够提取标记点和关节的局部特征，并将其转化为清晰的动作。该方法在多个数据集上取得了高准确性，相对于最先进方法，对于遮挡的标记点位置误差的预测准确性提高了约20％，从而进一步降低了重建关节旋转和位置的误差约30％。

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％。