Nanyang Technological University（南洋理工大学）

LongVQUBench: Benchmarking Long-Term Video Quality Understanding of Vision-Language Models

LongVQUBench：评估视觉语言模型的长期视频质量理解能力

Arpita Nema, Hanwei Zhu, Xi Zhang, Weisi Lin

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出LongVQUBench基准，包含1200+长视频和1500个问题，通过三级评估（局部、跨事件、全局）和针孔失真问答范式，揭示现有LVLMs在长视频质量理解上的局限性。

Comments Accepted at European Conference on Computer Vision 2026

Beyond Pixel Overlap: A Framework for Decomposing Segmentation Evaluation Metrics

超越像素重叠：分割评估指标分解框架

Youwei Pang, Xiaoqi Zhao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出一个五阶段分解框架，将分割评估指标拆解为预测表示、目标提取、目标匹配、分数计算和指标报告，分析现有指标并展示新指标如何解决早期局限，支持任务感知评估协议设计。

Attribute-Prompted Kernel Hashing for Unsupervised Data-Efficient Cross-Modal Retrieval

属性提示核哈希用于无监督数据高效跨模态检索

Runhao Li, Xiaoxu Ma, Zhenyu Weng, Yue Zhang, Guibo Luo, Huiping Zhuang, Zhiping Lin, Yap-Peng Tan

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） ； VinUniversity 纠错

AI总结 提出属性提示核哈希（APKH），利用视觉-语言基础模型的广义属性先验，通过上下文优化属性核映射和核平滑对比对齐，在数据受限场景下实现从可见到不可见类别的跨模态检索。

SFDATrack: Generalized Source-Free Domain Adaptive Tracking Under Adverse Weather Conditions

SFDATrack: 恶劣天气条件下的广义无源域自适应跟踪

Siyuan Yao, Ziqi Wang, Ruiqi Yu, Junqi Huang, Wenqi Ren, Xiaochun Cao

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出SFDATrack，一种仅利用目标域恶劣天气样本的无源域自适应跟踪器，通过双交互Mamba骨干和超球原型投影实现鲁棒状态估计，在多个基准上超越现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026

SoK: Attack and Defense Landscape of Mobile On-device AI Systems

SoK: 移动端设备上AI系统的攻击与防御全景

Yujin Huang, Xin Zheng, Xingliang Yuan, Kwok-Yan Lam

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文首次系统化梳理移动端设备上AI系统的安全知识，涵盖安全支柱、攻击与防御全景，并指出未来研究方向。

Synergistic Perception-Reasoning Governance: Grounding Medical MLLMs with Verifiable Anatomical Evidence

协同感知-推理治理：用可验证解剖证据为医学多模态大语言模型提供基础

Rui Hao, Qiankun Li, Junyuan Mao, Linghao Meng, Dirui Xie, Dayu Tan, Zhigang Zeng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Imperial Global Singapore, Imperial College London（帝国理工学院新加坡全球中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Anhui University（安徽大学） 纠错

AI总结 提出一种无需训练的证据注入框架，通过ROI引导的视觉激活调制和解剖坐标语义标记，协同校准视觉感知与文本推理，动态路由任务特定干预，有效减少医学MLLM的幻觉。

Comments Accepted by MICCAI 2026 (Early Accept, Top 9%)

Faithful by Definition: Emotion Analysis via Natural Semantic Metalanguage Explications

定义上的忠实：通过自然语义元语言解释进行情感分析

Frank Xing, Erik Cambria

机构 * University of Reading（雷丁大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出一种基于自然语义元语言解释的情感分析接口，通过解析器将输入文本映射为固定规则的解释，实现因果定义上的忠实性，并在小规模数据集上验证了其可检查的决策基础。

Comments 12 pages, 8 figures

Seeing is Believing: Aligning Prompt Rewriting with Visual Anchors for Text-to-Image Generation

眼见为实：基于视觉锚点的提示重写对齐用于文本到图像生成

Xuanyi Liu, Deyi Ji, Junyu Lu, Jing Wang, Lanyun Zhu, Qianxiong Xu, Xuhang Chen, Tianrun Chen, Siwei Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出FaithRewriter框架，利用多模态大模型生成中间视觉线索，结合大语言模型生成视觉锚定的增强提示，再蒸馏至小模型，以缩小用户意图与生成图像之间的差距。