多模态信息融合

Adaptive Confidence-weighted Expansion for Trustworthy Multi-Omics Multimodal Fusion

用于可信多组学多模态融合的自适应置信加权扩展

Mohammad Raahemi, Ali Sekhavati, Alireza Maleki, Hamid Nasiri

机构 * Faculty of Engineering, University of Ottawa（渥太华大学工程学院） ； RIV Lab, Department of Computer Engineering, Bu-Ali Sina University（布阿里·西纳大学计算机工程系RIV实验室） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算与通信学院） 纠错

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

AI总结 针对多模态学习模型在噪声或无信息数据流下性能不佳及缺乏数据质量评估机制的问题，提出自适应置信加权扩展（ACE）框架，通过生成互补模态和双层置信机制提升性能，在多组学数据集评估中显著优于现有算法。

Comments Accepted for publication in the proceedings of the International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2026)

Quality-Aware Multimodal Fusion Reveals Implicit Identity in Valence-Arousal Features

质量感知多模态融合揭示效价-唤醒特征中的隐含身份

Jisu Kim, Benjamin S. Riggan

机构 * University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校） 纠错

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

AI总结 研究针对传统人脸识别在无约束环境中表现不佳的问题，提出质量感知自适应融合方法 QAAF 用于多模态效价-唤醒估计，在 VA 估计任务中取得良好效果，且经 VA 训练的特征在编码身份上表现出色，确立了多模态 VA 估计为传统人脸识别的互补软生物特征模态。

Comments 10 pages, 3 figures, 6 tables. Accepted for publication at IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB), 2026

MAGE-Vein: Multi-Instance Age and Gender Estimation from Finger Vein Images

MAGE-Vein：从手指静脉图像进行多实例年龄和性别估计

Katsuki Tanaka, Koichi Ito, Takafumi Aoki, Masakazu Fujio, Yosuke Kaga, Kanade Oshima, Kenta Takahashi

机构 * Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） ； Hitachi, Ltd.（日立有限公司） 纠错

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

AI总结 针对手指静脉图像年龄估计难题，提出MAGE-Vein多实例多任务学习框架，通过混合特征级融合提取衰老特征并抑制噪声，结合性别分类优化消除血管差异，在平衡数据集上取得良好效果，推翻传统认知。

Comments accepted to IJCB2026

Ocular Verification for Virtual Reality

虚拟现实中的眼部验证

Husanpreet Singh, Robert Tran, Ayushree Kharel, Sudipta Banerjee

机构 * University of Wyoming（怀俄明大学） ； San Diego State University（圣地亚哥州立大学） 纠错

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

AI总结 研究虚拟现实中眼部验证，评估虹膜质量指标局限性，用生成模型应对数据挑战，进行单模态与多模态识别及融合，发现部分指标在VR数据上失效，图像调整利于眼周识别，多模态融合降低错误接受率。

Multimodal CoLRAG-TF: Triple-Filtered Retrieval for Complex PDFs

多模态CoLRAG-TF：复杂PDF的三重过滤检索

Takato Yasuno

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

AI总结 研究针对异构PDF集合检索增强生成的挑战，提出多模态CoLRAG-TF四轴融合架构，集成多种技术。构建多模态索引，经贝叶斯优化确定融合权重。实验显示其检索召回率高，多跳答案相似性提升显著，还适用于视觉输入，提供通用框架。

Comments 18 pages, 8 tables, 9 figures