多模态信息融合

IMMNet: Hybrid Fusion of Model-based and Data-driven Approaches for Maneuvering Target Tracking

IMMNet：基于模型与数据驱动方法的混合融合用于机动目标跟踪

Yixuan Zhao, Chaoqun Yang, Lin Gao, Yongxiao Tian, Ting Yuan

机构 * School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） ； School of ICE, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； Faculty of Artificial Intelligence, Shanghai University of Electric Power（上海电力大学人工智能学院） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：hybrid fusion(title)；分类 cs.RO

AI总结 针对三维空间机动目标跟踪难题，提出IMMNet算法，融合IMM算法可解释结构与神经组件，能保留贝叶斯推理机制并从数据学习，实验证明该算法在多场景下优于现有算法，是机动目标跟踪的有效方案。

The 2nd International StepUP Competition for Biometric Footstep Recognition: From Steps to Strides

第二届生物特征足迹识别国际StepUP竞赛：从单步到跨步

Robyn Larracy, Anant Gupta, Gourav Gupta, Ethan Eddy, Maxime Devanne, Cyril Meyer, Jin-Chern Chiou, Yueh-Shan Lee, Zong-Han Lu, Aaron Tabor, Erik Scheme

机构 * University of New Brunswick（新不伦瑞克大学） ； ArogyaPandit Private Limited（阿罗吉亚潘迪特私人有限公司） ； Institute of Electrical and Control Engineering, National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学电气与控制工程研究所） 纠错

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

AI总结 第二届生物特征足迹识别国际StepUP竞赛利用大规模数据集应对三项关键挑战，吸引26个注册者。ArogyaPandit研究团队用时空卷积神经网络结合集成评分策略获8.00%最佳等错误率，顶级方案展示相关策略价值，不过识别未知个人鞋类用户仍具挑战。

Comments Accepted to the 2026 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB)