2026年国际模式识别与人工智能大会（ICPRAI 2026）将于2026年6月15日至18日在加拿大魁北克省蒙特利尔举行，由康考迪亚大学模式识别与机器智能中心（CENPARMI）主办。本届大会旨在凸显模式识别（PR）在人工智能（AI）中的核心作用，并为学术界与产业界提供展示前沿科技成果的平台。

 

会议主题与征稿信息

ICPRAI 2026按照模式识别与人工智能发展的趋势设置四个主议题轨道：

  • Track 1：多种模式的识别，包括手写体、文档、文本、人脸、指纹、虹膜、脑图像等。

  • Track 2：计算机视觉与图像处理，涵盖生物医学图像、2D/3D 图像、断层扫描、图形学、机器人与多媒体。

  • Track 3：人工智能与机器学习，关注神经网络、深度学习、语音语言处理、语义分析、计算语言学和电子学习方法。

  • Track4：安全与法医学、移动应用、大数据、小样本学习、数据挖掘、智能系统以及AI治理与伦理问题。

会议鼓励提交具有创新性和实际应用价值的论文，接受的文章将由Springer出版社出版并收录在《Lecture Notes in Computer Science》系列中；优秀论文还将推荐到国际期刊专刊。

大会议程与特色

ICPRAI 2026计划安排约70篇技术论文及多个海报展示，其中长报告（25 分钟）提供了更深入阐释创新工作的机会。大会的宗旨是突出模式识别在AI应用中的关键作用，日程还包括短报告（20 分钟）和专题圆桌讨论。

长论文亮点

长论文经过严格评审，在会场上获得充分的展示时间。以下几篇作品体现了本届大会的技术深度与多元应用场景：

  1. 皮肤癌检测的模型评估与对比研究：作者系统比较了12种深度学习架构在PAD‑UFES‑20 皮肤病理数据集上的分类能力，包括卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer（ViT）、混合模型和基于视觉‑语言的SigLIP。研究发现，经过精心调参的CNN基线仍然表现优异，而混合模型（如MaxViT Tiny、CoAtNet0）和SigLIP模型在准确率与参数效率之间达到了更佳平衡。该工作发布了实验代码，为医学影像诊断系统的实际部署提供了参考。

  2. 三维基础模型的动量一致性微调（MCFT）：针对当前3D 基础模型微调需要适配器或大规模参数更新的限制，作者提出了MCFT框架，在不引入额外参数的情况下对模型编码器部分进行微调，并通过动量约束维持任务无关表示。论文同时提出半监督和剪枝扩展版本，在50‑shot 条件下将分类准确率提升约3.30%，剪枝后在大幅减少参数量的同时仍提升约6.13%。该方法已被ICPRAI 2026接收，并展示了高效微调3D 模型的新途径。

  3. 城市交通图像中自动穿梭巴士的增量检测：随着自动驾驶微型巴士在城市中出现，传统的目标检测模型难以在不遗忘既有类别的情况下适配新类别。研究者设计了自适应残差上下文（ARC）网络，添加冻结的上下文分支和可训练的任务分支，通过上下文引导桥保持预训练知识，同时识别新的穿梭巴士目标。实验结果表明，ARC在保持原有检测精度的同时显著提高了知识保留率，为城市智能交通提供了数据高效的增量学习方案。

  4. CenterDisks：基于圆盘覆盖的实时实例分割：该论文借鉴集合覆盖思想，用固定数量的圆盘近似表示物体形状，实现实时实例分割。网络学习预测每个物体的圆盘中心和半径，并利用二维高斯函数近似误差进行训练，无需监督每个圆盘的位置或大小。该方法在IDD和KITTI 数据集上达到先进水平，且在单GPU上每幅图像仅需0.040 秒推理，展示了兼顾速度与准确率的潜力。

这些长论文不仅涉及医学影像、3D 模型调优、交通场景感知和实例分割技术，更体现了模式识别与AI紧密融合的多样化研究趋势。

重磅主旨演讲

ICPRAI 2026邀请了多位国际知名专家分享跨领域的最新研究成果：

  1. Zoran Duric（美国）—自动驾驶感知系统：他分析在公开数据集上评测并不足以构建真实自动驾驶系统，强调需要收集更大规模数据并研究传感器和算法的失效模式。Duric 教授在乔治梅森大学从事运动分析、人机交互和交通视觉系统研究。

  2. Robert B. Fisher（英国）—AI 的愿景与目标：Fisher 教授提出18项AI发展目标，认为社会讨论应聚焦于如何让AI更好地服务人类而不是仅关注风险。他曾任国际模式识别协会主席，在三维视觉重建和视频分析领域拥有丰富经验。

  3. Laurence Likforman‑Sulem（法国）—手写识别与情感计算：报告回顾从传统机器学习到深度学习的手写分析技术发展，探讨阿拉伯词识别、作者检索及利用在线笔迹分析检测焦虑、抑郁和帕金森病的方法。Likforman‑Sulem 教授长期致力于历史文档与手写分析研究。

  4. Xia Li（加拿大）—全固态电池的可持续正极材料：面对锂离子电池资源稀缺和安全性瓶颈，Li 副教授介绍其团队在锂硫和锂有机全固态电池材料方面的研究进展。她的研究聚焦材料合成与性能关系，并获得多项学术荣誉。

组织机构

ICPRAI 2026由CENPARMI与多位国际专家联合主办。组委会的核心成员包括大会主席Ching Y. Suen、联合主席Tristan Glatard、Edmondo Trentin、Yuan Y. Tang和Patrick S. Wang，以及程序委员会主席Adam Krzyzak等。委员会还设立特别分会场主席、工业合作主席、社交活动主席、出版主席和最佳论文奖委员会等职务，形成了完善的组织架构，以确保会议的学术质量和良好体验。

赞助与支持

ICPRAI 2026的举办得到了多家机构的赞助。值得一提的是，CENPARMI 和 Concordia 应用AI研究院、鹰睿AI研究院（Enreal.ca）、AevrynAI.com 融合计算中心等机构提供了重要支持：

  • CENPARMI（模式识别与机器智能研究中心） — 该中心专注于模式识别与机器智能技术的前沿研究，致力于强化康考迪亚大学与工业界的联系。中心为成员提供实验室、数据库和用户指南等资源，促进合作与咨询。

  • Concordia应用AI研究院（Applied AI Institute） — 该研究院协调康考迪亚大学四个学院的AI研究，致力于阐释并推动人工智能在现实世界中的应用。研究院鼓励科学、工程、艺术、商业和人文学科的研究者将AI应用于实践，并研究如何改善现状。其105多名研究人员和九个研究中心涵盖社会、科学和新兴技术三大研究集群，涉及医学影像和智能城市等领域。

  • 鹰睿AI研究院（Enreal.ca） — 该机构是一家AI原生研究机构，专长于人工智能技术分析、快速原型设计、顶级论文发表指导和AI职业辅导。其使命是通过技术分析、原型搭建和教育培训连接学术严谨性与产业创新。

  • AevrynAI.com融合计算中心 — 这一服务平台提供面向OpenAI兼容的聊天模型和嵌入模型的统一API网关，支持多模型路由、提供商故障转移、基于缓存的定价、钱包计费和使用分析等功能，帮助企业高效集成多个AI模型并提供生产级基础设施。

这些机构的赞助和技术资源，将为大会提供强大的技术和社区支持。

结语

ICPRAI 2026凭借多元的议题安排、特色分会场和重量级主旨演讲，为模式识别与人工智能领域搭建了高水平的交流平台。本次报道介绍的几篇长论文展示了该领域从医学影像诊断、3D 基础模型优化到智能交通与实时分割的最新进展，彰显了模式识别技术在学术和工业界的广泛应用前景。主办方鼓励全球研究者分享创新思想，共同推动AI与PR的未来发展。

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