相位法三维人体测量中关键技术的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    69675007
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    9.0万
  • 负责人：
    张鸿宾
  • 依托单位：
    北京工业大学
  • 学科分类：
    F0604.机器感知与机器视觉
  • 结题年份：
    1999
  • 批准年份：
    1996
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    1997-01-01 至1999-12-31

项目摘要

本课题研究相位法三维非接触测量中的相位展开和多视点距离图象的对准和集成及人体轮廓曲线特征点的抽取等关键技术问题。完成了以下的创新工作。1，从主值相位（-π，π）恢复绝对相位是不适定问题。课题组提出了利用Gabor小波检测纹理不连续和估计图象瞬时频率，定位相位不连续区后分块展开的方法。2，采用截平面法以及将有拒绝的随机抽样和ICP算法相结合，利用最小二乘在八叉树上逐步求精地对准和集成多视点距离图象。3，将人体轮廓曲线特征点的抽取作为最优化问题，利用遗传算法、Pareto最优解和Tabu搜索等方法求解最优多边形近似。4，分析遗传算法、Tabu搜索中集中和广泛搜索的矛盾，并利用它们求解模式识别中的最优特征选择和近邻法最优压缩参考子集。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（15）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Optimum polygonal approximation of digital planar curves by G.A. and T.S
G.A. 数字平面曲线的最佳多边形逼近
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    High Tech. Letters
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang Hongbin;Guo Jianjun
  • 通讯作者：
    Guo Jianjun
Feature selection using Tabu search method
使用 Tabu 搜索方法进行特征选择
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Pattern Recognition
  • 影响因子：
    8
  • 作者：
    Zhang Hongbin;Sun Guangyu
  • 通讯作者：
    Sun Guangyu
Tabu搜索在特征选择中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    自动化学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张鸿宾;孙广煜
  • 通讯作者：
    孙广煜
Feature selection using Tabu search method
使用 Tabu 搜索方法进行特征选择
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Pattern Recognition
  • 影响因子：
    8
  • 作者：
    Zhang Hongbin;Sun Guangyu
  • 通讯作者：
    Sun Guangyu
Optimal polygonal approximation of digital planar curves using meta heuristics
使用元启发式数字平面曲线的最佳多边形逼近
  • DOI：
    10.1016/s0031-3203(00)00097-2
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Pattern Recognition
  • 影响因子：
    8
  • 作者：
    Zhang Hongbin;Guo Jianjun
  • 通讯作者：
    Guo Jianjun

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其他文献

基于小波变换的可扩展网格编码
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘波;张鸿宾
  • 通讯作者：
    张鸿宾
图像数字水印容量分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张帆;张鸿宾
  • 通讯作者：
    张鸿宾
一种基于边界约束的流形展开方法
  • DOI：
    10.1017/s0022377821000404
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    自动化学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张鸿宾
  • 通讯作者：
    张鸿宾
基于量化和听觉感知的数字音频水印
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    全笑梅;张鸿宾
  • 通讯作者：
    张鸿宾
三维图形数据的压缩与网上浏览
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘波;张鸿宾;王靖
  • 通讯作者：
    王靖

其他文献

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张鸿宾的其他基金

核方法中若干问题的研究
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相似国自然基金

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相似海外基金

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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]
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