多模态信息融合

Multi-scale Decomposed Convolution Refinement Network for Visible-Infrared Person Re-Identification

用于可见光-红外行人重识别的多尺度分解卷积细化网络

Mingsheng Zheng, Zirui Jiang, Bo Liu, Yupeng Chen, Jun Zhang, Kai Zhao

机构 * School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算联合国际研究实验室） 纠错

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

AI总结 针对可见光-红外行人重识别的跨模态差异与判别能力不足问题，提出MDCRNet网络，结合HDCA模块与JDML损失，在SYSU-MM01和RegDB数据集上取得最优性能。

Comments 15 pages, 4 figures. Accepted for publication in the LNCS proceedings of ICONIP 2026

G-MAD: A Game-Based Data Generation Framework for Multi-View RGB-T Aerial Object Detection

G-MAD：用于多视图RGB-T航空目标检测的基于游戏的数据生成框架

Yechan Kim, JongHyun Park, Dongho Yoon, Namhoon Jung, Moongu Jeon

机构 * LIG Defense&Aerospace（LIG国防与航空航天公司） ； GIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 研究针对航空目标检测中数据集构建的问题，提出基于游戏的G-MAD数据生成框架，可解决视点控制、数据对齐及标注成本等问题，支持多视图相机放置等功能，还构建并发布了AMOD基准。

Comments ACM Multimedia 2026 (Supplementary Material Included)

PersonaDrive: Controllable Trajectory Prediction with Multi-Dimensional Driving Personas

PersonaDrive：基于多维驾驶 personas 的可控轨迹预测

Chan Lee, Kimin Yun, Yuseok Bae, Seong Tae Kim, Jung Uk Kim

机构 * Kyung Hee University（庆熙大学） ； ETRI（韩国电子通信研究院） 纠错

专题命中 自动驾驶多传感器融合 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有轨迹预测方法可控性不足的问题，提出 PCT 数据集与 PersonaDrive 框架，通过多轴设计实现可控轨迹生成，性能优于基线。

Comments Accepted to ECCV 2026

SMA: Who Said That? Auditing Membership Leakage in Semi-Black-box RAG Controlling

SMA：谁说的？半黑盒RAG控制中的成员泄露审计

Shixuan Sun, Siyuan Liang, Jianjie Huang, Jingzhi Li, Xiaochun Cao

机构 * Sun Yat-Sen University（孙中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Chinese Academy of Science（中国科学院大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 本研究针对半黑盒RAG控制中的成员泄露问题，提出首个源感知成员审计SMA，通过零阶优化归因估计机制与跨模态归因技术，实现生成内容的细粒度来源归因，为复杂生成系统的数据来源审计提供新视角。

MUPA$^{2}$E: Multimodal Unified Perception with Asymmetric Attention for Emotion Assessment

MUPA²E：用于情绪评估的非对称注意力多模态统一感知框架

Stefanos Gkikas, Eric Nichols, Christian Arzate Cruz, Randy Gomez

机构 * Honda Research Institute Japan（日本本田研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出MUPA²E多模态统一感知框架，用共享非对称注意力骨干处理面部视频与EEG，在DMER数据集上对比多配置，发现时长线索影响分类，控制时长后准确率下降，证明统一架构处理异质信号的可行性。