多模态信息融合

Identity Clue Refinement and Enhancement for Visible-Infrared Person Re-Identification

身份线索细化与增强用于可见-红外人再识别

Guoqing Zhang, Zhun Wang, Hairui Wang, Zhonglin Ye, Yuhui Zheng

机构 * School of Computer Science, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学计算机学院） ； Key Laboratory of Social Computing and Cognitive Intelligence (Dalian University of Technology), Ministry of Education（社会计算与认知智能重点实验室（大连理工大学）） ； State Key Laboratory of Tibetan Intelligent Information Processing and Application, Qinghai Normal University（藏语智能信息处理与应用国家重点实验室（青海师范大学）） 纠错

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

AI总结 本文提出ICRE网络，通过细化和增强身份线索来提升可见-红外人再识别的性能。

Comments 14 pages, 7 figures

Multi-Focus Temporal Shifting for Precise Event Spotting in Sports Videos

多焦点时间位移用于体育视频中精确事件定位

Hao Xu, Xinyu Wei, Sam Wells, Sunil Aryal

机构 * Deakin University（德金大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多焦点时间位移模块，用于提升体育视频中精确事件定位的性能，通过多尺度时间位移和组聚焦模块实现高效建模，同时引入首个乒乓球PES基准测试集。

Comments 7 pages

Towards Adaptive Fusion of Multimodal Deep Networks for Human Action Recognition

面向人类动作识别的多模态深度网络自适应融合

Novanto Yudistira

机构 * Departemen Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya（计算机科学系，信息学院，布拉格亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于多模态深度网络的自适应融合方法，通过门控机制提升人类动作识别的准确性和鲁棒性。