视频图像中不良文本的识别与过滤-维吾尔语系

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61163026
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
  • 资助金额：
    48.0万
  • 负责人：
    哈力旦·阿布都热依木
  • 依托单位：
    新疆大学
  • 学科分类：
    F0210.计算机图像视频处理与多媒体技术
  • 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
  • 项目参与者：
    库尔班·买提木沙； 热孜万·买买提； 娄毅； 穆爱塔尔·帕尔曼； 娜孜古丽·库尔曼； 邓任任； 张鲁建； 玛日耶姆古丽·米吉提；
  • 关键词：
    过滤识别语料库维吾尔文

项目摘要

网络己成为一种人们获取信息和传递信息的重要手段，但随之而来的不良信息也越来越猖獗。打击不良信息的传播，保护青少年健康成长，对维护新疆的和平稳定发展有极其重要的意义。本项目在建立的视频图像中维吾尔文文本定位和提取的基本框架的基础上，首先构建图像文本语料库和基于切分策略的维吾尔文字识别模型, 针对识别的维吾尔文不良文本，利用tf-idf 特征提取方法抽取文本的词汇方面特征，采用统计量特征选择方法对抽取到的特征进行必要地取舍，并提取几个具有明显区分能力的结构特征，采用支持向量机、贝叶斯、神经网络等算法自动过滤掉不良文本。最终针对多种算法进行试验，选择适合维吾尔文本的多技术联合、分层过滤的方法，建立一套完整有效的视频图像中维吾尔文不良文本的过滤系统。该研究成果将为网络传输健康的维吾尔文信息提供坚实的保障，并鉴于维吾尔文与阿拉伯文极近的亲缘关系，可以推广应用到阿拉伯文信息过滤技术上。

结项摘要

随着多媒体和互联网技术的迅速发展，视频已经成为获取信息资源的主要形式之一。人们希望能够通过快速浏览找出自己感兴趣的内容。但是从海量的视频中快速找到有效的信息并不容易，因为视频具有数据量大、结构复杂、内容丰富的特点。如何实现对视频的有效处理和分析，从多媒体图像中找出自己感兴趣的内容是当前视频处理领域需要解决的问题。为此，在国家自然科学基金的资助下，重点研究了与本项目相关的关键技术，具体包括：（1）维吾尔文信息检索及语料库建设；（2）视频关键帧提取；（3）文字定位、切分及识别；（4）文本分类及过滤。在理论创新方面，我们提出了一系列相关的新方法，并以全新的角度构建了视频图像中维吾尔文不良文本的识别与过滤系统。. 在国家自然科学基金的支持下，累计已发表论文19篇，其中知名学术刊物16篇，国际知名学术会议3篇，4篇被EI收入；软件著作权3项。此外，在人才培养方面，硕士生15人，其中邓任任同学荣获2012年度新疆大学硕士研究生“国家奖学金”。

项目成果

期刊论文数量（20）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（5）
专利数量（0）
基于SIFT图像配准的维吾尔文字识别方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    传感器与微系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨娜娜;哈力旦·阿布都热依木;伊力亚尔·达吾提
  • 通讯作者：
    伊力亚尔·达吾提
基于向量空间模型的维吾尔文文本过滤方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    新疆大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    亚力青·阿里玛斯;哈力旦·阿布都热依木;陈洋
  • 通讯作者：
    陈洋
一种新的维吾尔文字幕关键帧提取方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    安徽大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    闫轲;哈力旦·阿布都热依木;李敏强
  • 通讯作者：
    李敏强
面向维吾尔文的多模式匹配算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    伊力亚尔·达吾提;哈力旦·阿布都热依木;杨娜娜
  • 通讯作者：
    杨娜娜
基于基线的视频维吾尔文字幕帧提取研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    传感器与微系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张鲁建;哈力旦•阿布都热依木;黄浩
  • 通讯作者：
    黄浩

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其他文献

Gabor新融合算法的维吾尔族人脸识别
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    现代电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵旭杰;哈力旦·阿布都热依木;伊力哈木·亚尔买买提
  • 通讯作者：
    伊力哈木·亚尔买买提

其他文献

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AI技术路线图

哈力旦·阿布都热依木的其他基金

基于高速、压缩域的数字动态图像的维吾尔文信息检索
  • 批准号：
    60865001
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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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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