非刚性变形的实时远程再现

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61170188
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    56.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

近年来三维空间立体成像得到了广泛的关注和一定突破,相关研究都将远程再现作为未来重要应用方向,而作为数据源的实时模型生成与传输是伴生的重要问题。目前国际上在实时三维重建方面已有较多研究,但由于限定在离散时间点上会失去变形性质,非刚性变形的实时重建还存在关键难点。课题组在实时三维重建工作的基础上,拟在轨迹空间对非刚性变形的实时重建开展研究,提出新的退化变形特征点轨迹矩阵的满秩分解模型,期望解决影响现有算法精度的根本问题;静态模型的渐进网格流式传输已发展十多年,但变形模型的流式传输一直进展不大,拟结合谱变换研究变形模型的流式传输;变形模型的数据量将明显增大,拟在变形模型的多分辨率传输表示的基础上研究远程再现多域间的发布/订购模型,支持变形模型的分层数据恢复与再现,实现域间的数据优化传输。本课题的研究将实现非刚性变形过程的远程再现,可通过面部三维细节提高远程再现的交流质量,可促进一系列应用发展。

结项摘要

远程再现技术中的非刚性表面实时三维重建技术应用广泛,涉及算法、模型及软件等多个层面的研究。构建远程再现系统平台则有利于促进远程研讨、教学示范、协同设计等多个领域的发展,有助于提高我国新兴技术研究水平的提高。. 本课题在实时三维重建工作的基础上,在轨迹空间对非刚性变形的实时重建开展研究,提出了一种退化变形特征点轨迹矩阵的满秩分解模型,大幅度提高了算法精度;结合谱变换对变形模型的流式传输进行了研究,在变形模型的多分辨率传输表示的基础上,提出了远程再现多域间的发布/订购模型并实现了域间的数据优化传输。基于这些关键技术,本课题设计并实现了远程再现系统平台,在中国教科网上进行了跨6个城市、10个节点的多人远程科研交流实验和应用验证,实验结果表明系统运行流畅,满足支持变形的用户以及对象远程再现的质量要求。. 课题共发表国际期刊或会议论文35篇,其中SCI期刊论文11篇,包括ACM/IEEE Transactions 期刊论文4篇;申请专利5项,其中3项已获授权;有关工作获2014年国家技术发明奖二等奖、中国教科网二十年突出贡献奖。

项目成果

期刊论文数量(30)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(18)
专利数量(0)
Reconstruction of three-dimensional flame with color temperature
用色温重建三维火焰
  • DOI:
    10.1007/s00371-014-0987-5
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    The Visual Computer
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhaohui Wu;Zhong Zhou;Delei Tian;Wei Wu
  • 通讯作者:
    Wei Wu
Automatic pedestrian segmentation combining shape, puzzle and appearance
结合形状、拼图和外观的自动行人分割
  • DOI:
    10.1016/j.scitotenv.2018.11.191
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    International Journal on Artificial Intelligence Tools (IJAIT)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yanli Li;Zhong Zhou;Wei Wu
  • 通讯作者:
    Wei Wu
Streaming 3D deforming surfaces with dynamic resolution control
具有动态分辨率控制的流式 3D 变形表面
  • DOI:
    10.1002/cav.1562
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Computer Animation and Virtual Worlds
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Lin Zhang;Fei Dou;Zhong Zhou;Wei Wu
  • 通讯作者:
    Wei Wu
Replica-aided Load Balancing in Overlay Networks
覆盖网络中的副本辅助负载平衡
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Journal of Network and Computer Applications
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Yuehua Wang;Zhong Zhou;Ling Liu;Wei Wu
  • 通讯作者:
    Wei Wu
用飞行时间相机优化可视外壳的实时三维重建算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王聪;周忠;吴威
  • 通讯作者:
    吴威

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其他文献

基于视频模型的虚拟现实视频融合系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    系统仿真学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周颐;孟明;吴威;周忠
  • 通讯作者:
    周忠
基于片段关键帧的视频行为识别方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    系统仿真学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李鸣晓;庚琦川;莫红;吴威;周忠
  • 通讯作者:
    周忠
虚实融合监控场景中的漫游路径规划方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周颐;解佳琦;吴威;周忠
  • 通讯作者:
    周忠
基于缓冲Cell的用户迁移方法研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴威;周忠;王少峰
  • 通讯作者:
    王少峰
可视化方法在常微分方程数值解教学中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    教育现代化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周忠;周瑞芳
  • 通讯作者:
    周瑞芳

其他文献

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AI项目思路

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周忠的其他基金

虚实融合与视觉理解结合的多相机场景感知与预测
  • 批准号:
    62272018
  • 批准年份:
    2022
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  • 项目类别:
    面上项目
基于图像语义理解的场景三维恢复
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    61872023
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    66.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向跨相机跟踪的场景几何-语义联合理解与关联
  • 批准号:
    61572061
  • 批准年份:
    2015
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    67.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
多用户远程沉浸中的实时三维重建与相关性传输
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    61073070
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    11.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
大规模分布交互仿真中的可靠组播服务模型及算法研究
  • 批准号:
    60603084
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    25.0 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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相似海外基金

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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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