基于视觉感知的人脸表情运动控制学习及其线条画生成

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60775017
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    刘跃虎
  • 依托单位：
    西安交通大学
  • 学科分类：
    F0604.机器感知与机器视觉
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

作为数字媒体内容制作与表现的主要对象，人脸对象的表情建模和表现一直是计算机视觉和计算机动画的研究热点。由于基于手持通信设备的信息消费模式与基于大屏幕的电视、电脑有很大不同，研究适用于低带宽手持通信设备数字媒体内容制作的人脸表情运动控制学习及其低码率线条画生成方法，可以进一步促进基于视觉感知的低比特实时人脸表情特征提取算法实时性和鲁棒性瓶颈的突破，解决面向人脸表情细节表现的高效低码率几何编码与绘制基本问题。同时，对实现用户可交互数字媒体内容制作、解决动漫游戏创意来源不足和个性化表现等具有良好的实际应用前景。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（15）
专利数量（0）
Interactive Facial-Geometric-Feature Animation for Generating Expressions of Novel Faces
用于生成新面孔表情的交互式面部几何特征动画
  • DOI：
    10.1587/transinf.e94.d.1099
  • 发表时间：
    2011-05
  • 期刊：
    IEICE Transactions on Information and Systems
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    Yang, Yang;Yuan, Zejian;Zheng, Nanning;Liu, Yuehu;Yang, Lei;Nishio, Yoshifumi
  • 通讯作者：
    Nishio, Yoshifumi
Eye synthesis using the eye curve model
使用眼部曲线模型进行眼睛合成
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
A Novel Design Approach for Contourlet Filter Banks
Contourlet 滤波器组的新颖设计方法
  • DOI：
    10.1587/transinf.e93.d.2009
  • 发表时间：
    2010-07
  • 期刊：
    IEICE Trans. Inf. Syst.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

Fast two-cycle curve evolution with narrow perception of background for object tracking and contour refinement
快速两周期曲线演化，具有窄背景感知，用于对象跟踪和轮廓细化
  • DOI：
    10.1016/j.image.2016.03.001
  • 发表时间：
    2016-05
  • 期刊：
    Signal Processing: Image Communication
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李垚辰;苏远歧;刘跃虎
  • 通讯作者：
    刘跃虎
Iteratively parsing contour fragments for object detection
迭代解析轮廓片段以进行对象检测
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2015.10.099
  • 发表时间：
    2016-01
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    黄骁;苏远歧;刘跃虎
  • 通讯作者：
    刘跃虎
基于相关熵的多视角彩色点云配准
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    图学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘荧;李垚辰;刘跃虎;付靖文;马飞
  • 通讯作者：
    马飞
查询词相似度加权的邻近性检索方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    乔亚男;刘跃虎;齐勇
  • 通讯作者：
    齐勇
面向人脸光照合成的光照参数精确估计算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    西安交通大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘剑毅;何苗;马瑶;刘跃虎
  • 通讯作者：
    刘跃虎

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

刘跃虎的其他基金

无人驾驶环境感知智能的测试模型与可靠性评估
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    58 万元
  • 项目类别：
    面上项目
无人驾驶车辆环境认知能力评估与离线测试系统
  • 批准号：
    91120009
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    120.0 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划
基于选择性注意模型的可视媒体文本检测方法研究
  • 批准号：
    90920008
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    50.0 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
关闭
close
客服二维码