面向移动终端的视频检索与浏览

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61273034
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0604.机器感知与机器视觉
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

With the popularization of mobile multimedia terminal and the rapid development of the Internet, how to provide effective video retrieval and content adaptation gradually becomes a hot research topic. This proposal aims to research on the mobile video retrieval and browsing approach. Through semantic understanding for videos with noise tags, we investigate the multiple instances graph model for video annotation. Combined with the context information, we study the video retrieval methods based on graph models. To adjust the frame size and video length simultaneously, we investigate video retargeting based on the subspace theory to overcome the limitation of bandwidth and storage. We plan to perform hierarchical clustering for search results with dual-constraint topic models, and generate the video thumbnails with screen adaptation.
随着多媒体终端的普及和移动互联网的迅速发展,如何给用户提供有效便捷的视频检索并与不同设备的进行内容适配逐渐成为研究的热点。本项目旨在研究移动终端上视频检索与浏览方法,通过深入分析基于噪音标签下视频的语义理解,研究多示例图模型的多标签视频标注;结合上下文信息,研究基于图谱分析的视频检索方法;探讨同时调整画面大小和视频长度,研究基于子空间理论的视频自适应,克服带宽和存储量的限制;通过双重局部限制的主题模型对检索结果进行层次化聚类,并生成与屏幕适配的视频缩略图。

结项摘要

为实现面向移动终端的视频高效浏览和索引,我们从视频自适应和检索出发,围绕时空网格优化、多视角及多模态特征表示、深度紧致视频描述子、以高效视觉检索等方面展开深入研究,并取得了一系列的研究成果。提出了基于网格图模型的视频自适应和基于网格的优化的智能缩略图算法;并将视频自适应与视频检索相结合,提出了多模态深度紧凑编码的二值目标表观模型,以及基于多视角卷积网络的快速高效检索方法等方法。项目组共发表论文46篇,其中发表国际期刊19篇,包括图像处理会刊、多媒体会刊等;发表高水平国际会议论文27篇,包括ICCV、IJCAI、AAAI、ACM MM、WWW等重要国际会议。此外,还申请1项国际专利。在项目的资助下,项目组成员积极开展国际学术交流,有5人次参加国际学术会议。本项目在理论方法研究成果基础上,积极与企业合作,分别与华为、联想、京东和影谱等公司建立的合作机制,并完成了一些核心技术的产业化和技术转移。总体来看,我们按照预定计划研究了各项主要研究内容,研究成果完成了预期目标。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(27)
专利数量(0)
Weighted Part Context Learning for Visual Tracking
用于视觉跟踪的加权部分上下文学习
  • DOI:
    10.1109/tip.2015.2479460
  • 发表时间:
    2015-09
  • 期刊:
    Ieee Transactions ON Image Processing
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Zhu, Guibo;Wang, Jinqiao;Zhao, Chaoyang;Lu, Hanqing
  • 通讯作者:
    Lu, Hanqing
Bilayer Sparse Topic Model for Scene Analysis in Imbalanced Surveillance Videos
用于不平衡监控视频场景分析的双层稀疏主题模型
  • DOI:
    10.1109/tip.2014.2363408
  • 发表时间:
    2014-10
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Image Processing
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Jinqiao Wang;Wei Fu;Hanqing Lu;Songde Ma
  • 通讯作者:
    Songde Ma
Key observation selection-based effective video synopsis for camera network
基于关键观察选择的摄像机网络有效视频概要
  • DOI:
    10.1007/s00138-013-0519-8
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Mach. Vis. Appl
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiaobin Zhu;Jing Liu;Jinqiao Wang;Hanqing Lu
  • 通讯作者:
    Hanqing Lu
Learning weighted part models for object tracking
学习用于对象跟踪的加权零件模型
  • DOI:
    10.1016/j.cviu.2015.10.004
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    Computer Vision and Image Understanding
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Wang, Jinqiao;Zhu, Guibo;Wu, Yi;Lu, Hanqing
  • 通讯作者:
    Lu, Hanqing
Sparse representation for robust abnormality detection in crowded scenes
稀疏表示可在拥挤场景中实现稳健的异常检测
  • DOI:
    10.1016/j.patcog.2013.11.018
  • 发表时间:
    2014-05
  • 期刊:
    Pattern Recognition
  • 影响因子:
    8
  • 作者:
    Jing Liu;Jinqiao Wang;Changsheng Li;Hanqing Lu
  • 通讯作者:
    Hanqing Lu

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基于十字感受野网络的场景文本检测
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    赵旭;赵朝阳;杜晓杰;张振清;刘松岩;郭海云;唐明;王金桥
  • 通讯作者:
    王金桥
电动汽车专用轮胎发展趋势
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    汽车工程师
  • 影响因子:
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  • 作者:
    朱波;王海森;郑敏毅;张农;王金桥;汪跃中
  • 通讯作者:
    汪跃中

其他文献

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AI项目思路

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基于局部关系与语义约束的视觉检索
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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