多模态信息融合

FINE: Factorized multimodal sentiment analysis via mutual INformation Estimation

FINE: 通过互信息估计进行因子化多模态情感分析

Yadong Liu, Shangfei Wang

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 本文提出了一种基于互信息估计的因子化多模态情感分析框架，通过分解模态为共享和独特表示，抑制噪声并提升情感表示质量，从而在多个数据集上优于现有方法。

Comments 15 pages, 9 figures, conference

Cross-Modal Semantic Communication for Heterogeneous Collaborative Perception

跨模态语义通信用于异构协同感知

Mingyi Lu, Guowei Liu, Le Liang, Chongtao Guo, Hao Ye, Shi Jin

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：information fusion(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出跨模态语义通信框架，通过统一语义空间实现异构传感器车辆间的高效协同感知，提升低信噪比环境下的感知性能。

PaSE: Prototype-aligned Calibration and Shapley-based Equilibrium for Multimodal Sentiment Analysis

PaSE：原型对齐校准与基于Shapley的均衡用于多模态情感分析

Kang He, Boyu Chen, Yuzhe Ding, Fei Li, Chong Teng, Donghong Ji

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PaSE通过原型对齐校准和基于Shapley的均衡框架，有效缓解多模态情感分析中的模态竞争问题，提升模型性能。

Comments Accepted by AAAI 2026

TouchFormer: A Robust Transformer-based Framework for Multimodal Material Perception

TouchFormer: 一种基于变换器的鲁棒多模态材料感知框架

Kailin Lyu, Long Xiao, Jianing Zeng, Junhao Dong, Xuexin Liu, Zhuojun Zou, Haoyue Yang, Lin Shu, Jie Hao

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

AI总结 TouchFormer通过模态自适应门控和注意力机制提升多模态材料感知的鲁棒性，并在细粒度分类任务中实现性能提升。

Comments 9 pages, 7 figures, Accepted by AAAI 2026