多模态信息融合

MEC-Patch: Visible-Infrared Cross-Modal Adversarial Attack Driven by Intrinsic Material Emissivity Laws

MEC-Patch：基于本征材料发射率定律的可见-红外跨模态对抗攻击

Zhixiang Huang, Xinbo Nie, Wenxuan Wang, Lu Yang, Xin Li, Xuelin Qian, Peng Wang

专题命中 红外-可见光融合 ：visible-infrared(title,abstract)；分类 cs.MM

AI总结 本文提出基于斯特藩-玻尔兹曼定律的MEC-Patch跨模态对抗攻击框架，结合NSGA-II与DAR策略，可欺骗多模态检测器并提升环境鲁棒性，为多模态感知系统安全评估提供新思路。

Comments Accepted by the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26). Includes supplementary material

Dual-Output Multi-Exposure HDR Reconstruction via SDR Fusion and Gain Map Inverse Tone Mapping

通过SDR融合与增益图逆色调映射实现双输出多曝光HDR重建

Jinho Kim, Jinwoo Kim, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 多聚焦/多曝光融合 ：multi-exposure(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出DOME-HDR框架，通过LoRA适配的潜在扩散模型与双交叉注意力融合模块生成SDR，结合HPGM网络预测增益图实现多曝光HDR重建，在多个数据集上达到最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

SA-LIVO: Efficient LiDAR-Inertial-Visual Odometry with Subspace-Aware Degeneracy Handling

SA-LIVO: 基于子空间感知退化处理的轻量级LiDAR-惯性-视觉里程计

Yinong Cao, Xin He, Shouzheng Zhu, Senyuan Wang, Changhui Jiang, Chenyang Zhang, Pingfeng He, Tingwei Wang, Yuwei Chen, Shijie Liu, Chunlai Li, Genghua Huang, Jianyu Wang

机构 * Key Laboratory of Space Active Opto-Electronics Technology, Shanghai Institute of Technical Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海技术物理研究所空间主动光电技术重点实验室） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） 纠错

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

AI总结 提出SA-LIVO系统，通过子空间感知信息融合（SAIF）框架对联合信息矩阵进行特征分解，在方向级别选择性融合LiDAR和视觉测量，解决LiDAR退化与视觉失效问题，实现高精度、低内存的实时里程计。