多模态信息融合

Event-RGB Adaptive Tracking for Nighttime Highway Perception

用于夜间高速公路感知的事件-RGB自适应跟踪

Haidong Wang, Hengxing Cai, Wanlei Li, Xiaogang Xiong, Renxin Zhong

机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学智能系统工程学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学智能科学与工程学院） 纠错

专题命中 红外-可见光融合 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 针对高速公路夜间低光条件下RGB感知性能差的问题，提出JEAT框架，通过自适应扩展卡尔曼滤波器动态融合事件流与RGB帧，还创建SEHN数据集，为多模态融合研究提供支持。

A Dual-Stream Challenge-Response Protocol for Ocular Liveness Verification

一种用于眼部活体检测的双流挑战-响应协议

Ismail Kably

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对眼部生物识别面临的复杂呈现攻击，提出时空亮度传感器融合协议，构建同步矩阵评估相关生物延迟，通过蒙特卡罗模拟证明理论可分离性及多轮挑战设计的优势，为眼部和虹膜生物识别动态欺骗防御提供理论框架。

Comments 6 pages, 2 figures. Simulation-based theoretical framework; human-subject validation identified as future work

LoRA-Based Cascaded Multimodal Fusion for Action Recognition in Medical Training Environments

基于LoRA的级联多模态融合在医学训练环境中的动作识别

Divya Mereddy, Jeevan Beedareddy

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究面向医疗训练环境的动作识别，提出基于LoRA的级联多模态融合框架，结合特定模态适应与顺序融合，无需重新训练组件，在两个数据集上评估，结果显示该策略优于单模态模型且性能有竞争力。

Multimodal EEG-IMU Fusion for Motor Assessment: Leveraging Task-Dependent Complementarity for Robustness

用于运动评估的多模态脑电-惯性测量单元融合：利用任务相关互补性提高鲁棒性

Zhenan Yin, Lalitha Pranathi Pulavarthy, Saptarshi Purkayastha

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 研究针对运动障碍评估中多传感模式整合不足问题，通过同步记录脑电-惯性测量单元数据，评估特定任务模态性能和多模态融合。结果表明脑电和惯性测量单元各有优势，后期融合可利用互补性提高评估可靠性，为大规模临床验证提供依据。

Trust Before Fusion: QIMG-7 and Source-Aware Resolution for Polluted Multimodal RAG

融合前的信任：用于受污染多模态RAG的QIMG-7和源感知分辨率

Saadeldine Eletter, Owais Aijaz, Preslav Nakov

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(abstract)

AI总结 研究多模态检索增强生成中受污染内容问题，提出QIMG-7基准。针对朴素多模态融合脆弱问题，提出源感知信任分辨率（SATR），Field-Selector变体效果最佳，结果支持选择性信任，显式文本可靠性建模是收益主要驱动因素。

Comments 23 pages, 6 figures, 23 tables. Preprint under review