基于语义上下文建模的图像语义分析技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61073002
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    32.0万
  • 负责人：
    周向东
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

图像语义的自动分析与标注是非结构化多媒体数据管理的基础与关键问题。随着Web社会媒体（Web Social Media）的蓬勃发展，海量多媒体数据管理的需求愈加迫切，图像语义的自动分析与学习得到了各界的高度关注。本项目在深刻分析、理解图像语义的自动学习问题的基础上，以统计学习理论为工具，着力解决图像语义自动分析中的语义上下文建模等关键问题。创新性地把图像语义上下文建模作为图像语义标注研究的主线，对基于最大化Margin的条件随机场（Conditional Random Field）语义上下文建模理论与方法；图像语义上下文建模中的多核学习；基于语义上下文约束的图像相似性度量学习以及Web共享图像的语义分析与排序技术开展研究。通过对上述问题的研究，力争在图像、Web社会共享图像的自动语义分析与学习方面获得突破,取得一批创新研究成果。

结项摘要

图像语义的自动分析与标注是非结构化多媒体数据管理的基础与关键问题。相关的语义分析与标注技术的研究具有重要的理论和应用价值。本项目围绕图像语义的自动标注问题，在基于语义上下文建模的图像标注技术，多特征学习的视频分类以及复杂视频查询等方面开展研究，取得了一批高质量的研究成果。同时基于上下文建模和稀疏正则化技术对Web社区问答摘要及问题分类技术进行研究，获得了重要进展。课题组发表论文13篇，其中多数为高质量的权威国际会议和国际期刊，包括ACM conference on Multimedia，ECCV，ACL，CIKM， IEEE TMM， Information Science等。获教育部2012年度自然科学二等奖一项， 获上海市优秀毕业研究生论文一篇。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（6）
专利数量（0）
Effective automatic image annotation via integrated discriminative and generative models
通过集成判别模型和生成模型进行有效的自动图像注释
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2013.11.005
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Mei Wang; Xiaoling Xia; Jiajin Le;Xiangdong Zhou
  • 通讯作者：
    Xiangdong Zhou
Localized Multiple Kernel Learning for Realistic Human Action Recognition in Videos
用于视频中真实人类动作识别的本地化多核学习
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
  • 影响因子：
    8.4
  • 作者：
    Song; Yan;Zheng; Yan-Tao;Tang; Sheng;Zhou; Xiangdong;Zhang; Yongdong;Lin; Shouxun;Chua; Tat-Seng
  • 通讯作者：
    Tat-Seng
基于多特征距离学习的视频分类
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机应用与软件
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李真超;纪传俊;林哲;周向东;施伯乐
  • 通讯作者：
    施伯乐
一个基于语义上下文建模的图像自动标注系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    纪传俊;刘作涛;产文;周向东
  • 通讯作者：
    周向东
基于混合核方法的上下位语义抽取
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机软件与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    江泳;产文;王金华;周向东;施伯乐
  • 通讯作者：
    施伯乐

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其他文献

The role of recombinant human elafin in the resistance of A549 cells against Pseudomonas aeruginosa biofilm.
重组人elafin在A549细胞抵抗铜绿假单胞菌生物膜中的作用。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Respiration
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    周向东
  • 通讯作者：
    周向东
香豆素苯并三唑的合成、抗微生物活性及其与氯霉素和氟康唑协同作用研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    药学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周成合;周向东;耿蓉霞;吉庆刚
  • 通讯作者：
    吉庆刚
透明质烷和CD44参与调节气道黏液高分泌的分子机制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    上海交通大学学报(医学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周向东;余红梅
  • 通讯作者：
    余红梅
茶黄素和表皮生长因子受体对气道黏液分泌的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中华结核和呼吸杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周向东;邬海桥;李琪
  • 通讯作者：
    李琪
气道上皮细胞ATP释放在周期性压力所致气道黏液分泌中的作用
  • DOI：
    10.1016/j.psj.2022.102048
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    上海交通大学学报(医学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    苏晖晖;周向东
  • 通讯作者：
    周向东

其他文献

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周向东的其他基金

图像语义自动文本描述技术研究
  • 批准号：
    61370157
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    76.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
支持超平面查询的Web图像数据库索引及主动学习技术研究
  • 批准号：
    60773077
  • 批准年份：
    2007
  • 资助金额：
    26.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于语言模型的图像数据库自动语义标注及多模式检索研究
  • 批准号：
    60403018
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    21.0 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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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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