评估评估者：关于缺失标记重建的人类对齐指标

动画数据通常通过光学运动捕捉系统获取，这些系统利用大量摄像机来建立光学标记的位置。然而，系统错误或遮挡会导致标记缺失，其手动清理工作往往相当繁琐。这激发了学术界对基于机器学习的缺失标记重建解决方案的兴趣。大多数学术论文将简陋的均方误差作为主要指标。本文表明，这一指标与填充质量的主观感知之间不存在相关性。此外，我们介绍并评估了一组更相关的指标，这些指标可以推动该领域的进步。