三维模型语义分析与检索研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60803073
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    万丽莉
  • 依托单位：
    北京交通大学
  • 学科分类：
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

三维模型语义分析与检索的研究目标是使得计算机能自动或半自动地分析和标注三维模型的语义，按照内容来组织和管理三维数据资源。.针对现有形状特征的区分度不高、特征向量使用时没有体现不同模型类的差异性、三维模型分类决策中没有体现人类认知的特点、没有借助语义知识库实现语义扩展等问题，本项目研究三维模型的语义分析与检索，通过形状特征提取和分类决策来分析和标注三维模型的语义，并结合语义知识库实现语义扩展，实现基于"关键词"的三维模型语义检索。期望提出基于模型分割的形状特征和相似性度量的新方法，建立基于XML的特征描述方案，在特征向量降维中结合类别标签语义进行半监督学习，在分类决策时采用模糊分类和多级决策相结合的方法，借助知识库使检索系统能够识别更多语义。.三维模型语义检索研究能更好地满足检索需求，研究成果可用于实现基于关键词的三维模型检索引擎，对高效获取和重用飞速增长的三维模型数据资源具有积极意义。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（13）
专利数量（2）
Robust and accurate fundamental matrix estimation with propagated matches
通过传播匹配进行稳健且准确的基本矩阵估计
  • DOI：
    10.1117/1.3490415
  • 发表时间：
    2010-10
  • 期刊：
    Optical Engineering
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Miao, Zhenjiang;Wan, Yanli;Tang, Zhen
  • 通讯作者：
    Tang, Zhen
Feature combination for 3D model retrieval based on evaluation indicators
基于评价指标的3D模型检索特征组合
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Jisuanji Fuzhu Sheji Yu Tuxingxue Xuebao/Journal of Computer-Aided Design and Computer Graphics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wan, Lili;Liu, Meiqin
  • 通讯作者：
    Liu, Meiqin

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  • 通讯作者：
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  • 作者：
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  • 作者：
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其他文献

一种基于姿态估计的视点无关的人体姿态图像检索方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国科技论文
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨晶晶;万丽莉
  • 通讯作者：
    万丽莉
SR-SIHKS:一种非刚体全局形状特征
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    万丽莉;苗振江;岑翼刚
  • 通讯作者：
    岑翼刚
结合显著性检测和图割的RGBD图像共分割算法
  • DOI：
    10.16182/j.issn1004731x.joss.201807016
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    系统仿真学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李晓阳;万丽莉;李赫男;王升辉
  • 通讯作者：
    王升辉
基于DM6467的视频处理软件设计与优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    北京交通大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姚春莲;郭克友;阮秋琦;万丽莉
  • 通讯作者：
    万丽莉

其他文献

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  • 期刊：
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AI项目思路

AI技术路线图

万丽莉的其他基金

图像与三维模型结合的高层形状分析研究
  • 批准号：
    61572064
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    63.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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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