基于虚拟人的电视新闻维吾尔手语主持人合成技术的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61562084
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    40.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

This project, according to analysis of hierarchical structure of human anatomy and using H-Anim standard, establishes virtual human skeleton model using skeletal mesh skinning techniques and implements virtual human model with national costume features.Motion tracking method and comprehensive method of manually editing are used to set up Uyghur gesture movement’s database, facial expressions database and postures database. The problem of difference between Uyghur sign language vocabulary and common Uyghur language vocabulary is solved by effectively combining theories and methods of natural language processing and semantic framework library and sign language movement library; text sentences will converted into no ambiguity of text sentences which are eventually converted into sign language codes; With using three dimensional animation engine on virtual human movement key frame classification processing and key frame mapping method, sign language words conversion into virtual human sign language movements of sequence are implemented ; it will convert the movements of virtual human sign language image sequence into one non-linear editing system and its efficient synchronous TV news programs in Uyghur language, Uyghur text in the field of TV news documents are automatically converted to Uyghur sign language host who deaf can understand.
本项目根据人体解剖学原理分析人体层次化结构, 按H-Anim标准,建立虚拟人骨骼人体模型,采取骨骼网格蒙皮技术,实现具有民族服饰特征虚拟人模型。采取运动跟踪方法和手工编辑综合方法,建立维吾尔手势运动数据库,脸部表情库和姿势库。用自然语言处理的理论与方法,把框架语义库和手语运动库有效结合,解决维吾尔手语词汇与常用维吾尔词汇之间词汇量差异问题;将新闻文本句子转换成没有歧义的文本句子,将文本句子转换为表示手语的手语码;用三维动画引擎对虚拟人运动关键帧分类处理, 采用关键帧映射的方法, 实现手语词转化成虚拟人手语运动的序列;将虚拟人手语的动作转换为图像序列送人非线性编辑系统与原有维吾尔语电视新闻节目有效同步叠加,实现维吾尔语电视新闻领域的文稿自动转换成聋哑人可以理解的维吾尔手语新闻主持人。

结项摘要

自然语言书面表达通过文字符号载体来实现,聋哑学生经过专门的训练才能掌握理解和运用书面语言的能力。为实现基于虚拟人的手语合成技术的维吾尔文书面语用手语符号表达,对维吾尔语生成句法框架内维吾尔语句型进行分析,归纳了维吾尔语KP _V句型,KP_KP_V句型,KP_KP_KP_V句型和KP _Quot_V句型,根据这四类句型的文本句子提出了该句型的文本内容用手势语和手指语表示的转换方法,为本项目研究提供可靠的数据依据,针对维吾尔聋哑学校语文材料进行训练语料采集,在训练语料的基础上构建了维吾尔文词元库,构建了面向手语信息处理的维吾尔文本语料库。为了能够将维吾尔文本自动的翻译成可视化的手语序列,实现了对文本语料进行分词,通过查询手语转码表,文本语料分词序列转化成编码序列功能。本项目通过虚拟人建模、手语库构建、姿态编辑,运用插值算法合成显示播放,实现了维吾尔文法手语编辑。该研究对基于拼音文字的维吾尔文本转换为混合手势语和手指的手语合成系统设计与实现具有参考意义。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
面向手语信息处理的维吾尔文本采集的研究
  • DOI:
    10.16652/j.issn.1004-373x.2019.12.031
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    现代电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    艾山江·亚生;阿里甫·库尔班;张丹丹
  • 通讯作者:
    张丹丹
维吾尔语KP_V句型的文法手语编辑系统的设计
  • DOI:
    10.3778/j.issn.1002-8331.1709-0273
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    阿里甫·库尔班;艾山江·亚生;张丹丹
  • 通讯作者:
    张丹丹
聋哑学校语文辅助教学系统研究
  • DOI:
    10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0257
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    依沙.吾阿提别克;阿里甫库尔班
  • 通讯作者:
    阿里甫库尔班
基于CapsNet的中国手指语识别
  • DOI:
    10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0341
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机应用研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郝子煜;阿里甫·库尔班;李晓红;依沙·吾阿提别克
  • 通讯作者:
    依沙·吾阿提别克
多模态模型的胡杨林语义信息描述与识别
  • DOI:
    10.13568/j.cnki.651094.2019.04.014
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机工程与设计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王媛;阿里甫·库尔班;李均力;吕亚龙;阿依加马力·克然木
  • 通讯作者:
    阿依加马力·克然木

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其他文献

其他文献

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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

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          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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