Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

FEMOT: Multi-Object Tracking using Frame and Event Cameras

FEMOT: 使用帧和事件摄像机的多目标跟踪

Shiao Wang, Xiao Wang, Chao Wang, Yitao Li, Menghao Liu, Bo Jiang, Yaowei Wang, Yonghong Tian, Jin Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理全国重点实验室） ； School of Electronic and Computer Engineering, Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出FEMOT大规模RGB-事件多目标跟踪数据集和FEMOTR多模态跟踪框架，通过频域融合解耦特征，有效利用互补信息实现鲁棒跟踪。

Rethinking Backdoor Adversarial Unlearning through the Lens of Catastrophic Forgetting in Continual Learning

通过持续学习中的灾难性遗忘视角重新思考后门对抗性去学习

Zhenqian Zhu, Yamin Hu, Yujiang Liu, Luping Wei, Wenbo Hou, Bin Li, Haodong Li, Wenjian Luo

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Key Laboratory of Media Security, Shenzhen University（深圳大学媒体安全深圳市重点实验室） 纠错

AI总结 本文将后门学习与去学习建模为持续学习视角下的三阶段过程，基于灾难性遗忘机制推导完全后门去学习的必要条件，并提出盲反演-后门对抗性去学习（BI-BAU）方法，通过期望最大化算法优化最大后验目标，有效消除后门效应。

Comments Accepted by ACM CCS 2026

Ontology Memory-Augmented ASR Correction for Long Text-Speech Interleaved Conversations

本体记忆增强的ASR校正用于长文本-语音交错对话

Xinxin Li, Huiyao Chen, Meishan Zhang, Yunxin Li, Zulong Chen, Zhibo Ren, Xiaoqing Dong, Baotian Hu, Min Zhang

机构 * Institute of Computing and Intelligence, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), China（哈尔滨工业大学（深圳）计算与智能研究所） ； Shenzhen Loop Area Institute (SLAI), China（深圳环域研究所） 纠错

AI总结 提出本体记忆增强的ASR校正框架，通过动态更新本体记忆存储实体、术语、变体、混淆和语义关系，解决长文本-语音交错对话中的上下文校正问题，在RAMC-Corr数据集上优于直接校正。