视频图像中人体目标检测算法的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60641010
  • 项目类别：
    专项基金项目
  • 资助金额：
    15.0万
  • 负责人：
    刘云
  • 依托单位：
    青岛科技大学
  • 学科分类：
    F0116.图像信息处理
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2008-12-31

项目摘要

本课题把人的面部皮肤特征作为人体的主要标识，对存在于视频图像中的人体目标进行检测。首先利用脉冲耦合神经网络对视频序列进行去噪预处理；其次，为了适应光照的剧烈变化，用3-D仿射变换对帧间皮肤区域的HSV颜色变化进行表征，采用Markov模型对该仿射变换所需的参量进行预测，从而可预测出当前帧的直方图，利用Bayes分类器对该帧中人的面部皮肤区域进行分割；最后，借助于数学形态学的相关算法对分割结果进行后

结项摘要

项目成果

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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • 影响因子：
    --
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    刘云;刘富;侯涛;张潇
  • 通讯作者：
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  • 发表时间：
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘云;王伟峰;付作伟
  • 通讯作者：
    付作伟

其他文献

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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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