多模态信息融合

VSRo-200: A Romanian Visual Speech Recognition Dataset for Studying Supervision and Multimodal Robustness

VSRo-200：用于研究监督和多模态鲁棒性的罗马尼亚语视觉语音识别数据集

Iulia-Maria Udrea, Alexandra Diaconu, Bogdan Alexe

机构 * University of Bucharest（布加勒斯特大学） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文介绍罗马尼亚语视觉语音识别数据集VSRo-200，通过伪标签和人工转录注释样本，建立低资源视觉语音识别基准。研究监督质量影响，评估域转移鲁棒性及噪声下视听语音识别，证明其表示可转移至其他基准，为相关研究提供新测试平台。

SHAP-Weighted Cross-Modal Expert Fusion for Emotion and Sentiment Recognition: Evidence and Limits

用于情感和情绪识别的SHAP加权跨模态专家融合：证据与局限

Adis Alihodzic, Selma Skopljakovic Hubljar

机构 * Faculty of Science, University of Sarajevo（萨拉热窝大学理学院） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)

AI总结 研究多模态情感和情绪识别，重新审视XAI引导的自适应融合\xgaf，分析专家特征维度不等时SHAP归因减少的影响，通过实验对比不同融合方法在情感识别任务中的表现，揭示SHAP减少、专家维度和跨模态专家设计对模块化多模态融合的作用。