非受控环境下低质人脸图像鲁棒识别方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    63万
  • 负责人：
    蹇木伟
  • 依托单位：
    山东财经大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2019至

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

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其他文献

基于Object Proposals并集的显著性检测模型
  • DOI：
    10.11992/tis.201801009
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    智能系统学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵闰霞;蹇木伟;齐强;王静;王瑞红;董军宇
  • 通讯作者：
    董军宇
Saliency detection using quaternionic distance based weber local descriptor and level priors
使用基于四元数距离的韦伯局部描述符和水平先验进行显着性检测
  • DOI：
    10.1007/s11042-017-5032-z
  • 发表时间：
    2018-06
  • 期刊：
    Multimedia Tools and Applications
  • 影响因子：
    3.6
  • 作者：
    蹇木伟;齐强;董军宇;孙鑫;孙玉娟
  • 通讯作者：
    孙玉娟
Reformed Residual Network With Sparse Feedbacks for 3D Reconstruction From a Single Image
具有稀疏反馈的改进残差网络用于从单个图像进行 3D 重建
  • DOI：
    10.1109/access.2018.2880494
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IEEE ACESS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙玉娟;蹇木伟;张小峰
  • 通讯作者：
    张小峰
Content-based image retrieval via a hierarchical-local-feature extraction scheme
通过分层局部特征提取方案进行基于内容的图像检索
  • DOI：
    10.1007/s11042-018-6122-2
  • 发表时间：
    2018-05
  • 期刊：
    Multimedia Tools and Applications
  • 影响因子：
    3.6
  • 作者：
    蹇木伟
  • 通讯作者：
    蹇木伟

其他文献

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此项目为未结题，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

蹇木伟的其他基金

基于视觉感知的图像显著性检测及其水下应用研究
  • 批准号：
    61601427
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    19.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 财政年份：
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  • 项目类别：
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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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