Machine Intelligence Research
The 2nd International Workshop & Challenge on Subtle Visual Computing(SVC'26)将于 CVPR 2026 期间在美国丹佛(Denver, CO, USA)举办。目前，SVC'26 Workshop 论文接收与收录工作已完成，被接收论文将收录于CVPR Workshop官方论文集，并有机会推荐扩展至期刊 Machine Intelligence Research(IF 8.7, JCR Q1区)，进一步推动相关研究成果的长期传播与学术影响力。
会议官网
https://sites.google.com/view/svc-cvpr26
会议地点：
Room 109, Colorado Convention Center, Denver, Colorado, USA
会议时间：
丹佛时间：2026年6月3日09:30–12:00
北京时间：2026年6月3日23:30–6月4日02:00
线上参会方式：
Zoom 会议链接：
https://zoom.us/j/91290471847?pwd=QhVMVukspWAJI69qBkZbkLXOi7KpE3.1
Meeting ID：912 9047 1847
Meeting Password：5XKsMX
会后MIR将在微信视频号及B站主页发布回放
在真实世界的视觉场景中，许多关键信息往往隐匿于极其细微的视觉差异之中。这些差异可能难以被人类肉眼直接察觉，却能够揭示复杂视觉数据背后的深层规律，并直接影响视觉系统的可靠性、可信性与安全性。SVC 聚焦于此类“微弱但关键”的视觉线索，包括但不限于纹理级变化、统计分布偏移、高频伪迹、边界一致性差异及隐式表征偏差等。借助先进的视觉表示学习与鲁棒建模方法，SVC 致力于提升模型对细微线索的感知、提取与判别能力，从而为更高层次的语义理解与决策推理提供坚实支撑。
SVC试图建立一套面向复杂环境的统一视觉认知范式: 从“微弱线索”中抽取可解释、可泛化、可迁移的判别证据，进而推动视觉系统在真实世界中实现更加稳定、可靠的感知与决策。当前，SVC 正在为多个关键领域带来新的突破，包括：
• 生物识别与多媒体安全: 面向高拟真伪造、攻击与篡改检测，提升视觉系统可信度；
• 医学影像与健康筛查: 识别微小异常，助力临床诊断与早期干预；
• 工业检测与智能制造: 检测生产线中的微缺陷，降低质量风险与成本损失；
• 人机交互与行为理解: 解析微表情、微手势与隐性生理信号，支持更细粒度的人机感知任务；
• 隐蔽目标与场景理解: 在复杂背景下实现伪装目标检测、定位与理解。
本次Workshop由大湾区大学、合肥工业大学、香港中文大学、清华大学、新加坡南洋理工大学、慕尼黑工业大学、西湖大学、牛津大学、中山大学等高校与科研机构的研究者联合发起并组织，并得到Machine Intelligence Research(MIR)、《中国图象图形学报》、广东省图象图形学会、广东省图象图形学会情感计算专委会等学术期刊与学术组织的共同支持。同时，本次会议获得 Bayzaix Technology, China(备至科技)的赞助支持。SVC’26将汇聚细微视觉计算、鲁棒视觉感知、多模态学习、医学影像、工业检测与视觉安全等领域的专家学者，通过特邀报告、论文交流与挑战赛等形式，共同推动细微视觉计算方向的学术发展与应用落地。更多研讨会信息详见:
Denver Time | Event |
09:30- 09:40 | Opening |
09:40-10:00 | KEYNOTE: by Prof. Essam Rashed, University of Hyogo Title: Subtle to Significant: Advancing Medical Image Analysis with Large Language Models |
10:00-10:05 | PhysDG2026 Competition winner presentation Rethinking rPPG Supervision: Distribution and Temporal Relation Alignment for Domain Generalization |
10:05-10:10 | PhysDG2026 Competition 2nd place presentation GLT-Net: A Dual-Branch Collaborative Global-Local Temporal Modeling Network for rPPG Estimation |
10:10-10:30 | KEYNOTE: by Prof. Mohamed Abouelenien, University of Michigan Title: Modeling Human Circadian Rhythms Via Multimodal, Attentive, and Personalized Networks |
10:30-10:35 | MMDD Competition winner presentation PRISM: Prior-Informed Semantic Multimodal Fusion for Audio-Visual Deception Detection |
10:35-10:40 | MMDD Competition 2nd place presentation Frequency-Aware Feature Adaptation for Cross-Domain Multimodal Deception Detection |
10:40-10:45 | MMDD Competition 3rd place presentation TDAF-Net: A Temporal Difference Alignment Fusion Network for Multimodal Deception Detection |
10:45-11:05 | KEYNOTE: by Prof. Xin Liu, Google Research Title: Advancing Personal Health with Foundation Models |
11:05-11:10 | Workshop paper 1 presentation Anomalies Prefer Curves: A Training-Free Hyperbolic Geometric Prior for Few-Shot Visual Anomaly Detection |
11:10-11:15 | Workshop paper 2 presentation Sage Deer: A Super-Aligned Driving Generalist Is Your Copilot |
11:15-11:20 | Workshop paper 3 presentation Text-guided Fine-Grained Video Anomaly Understanding |
11:20-11:25 | Workshop paper 4 presentation BlendME: A VR Blendshape Microexpression Dataset with Retrospective Self-Annotation |
11:25-11:30 | Workshop paper 5 presentation Non-Contact Sleep Apnea Detection via Subtle Motion Analysis of UWB Radar |
11:30-11:35 | Workshop paper 6 presentation BTS-rPPG: Orthogonal Butterfly Temporal Shifting for Remote Photoplethysmography |
11:35-11:40 | Workshop paper 7 presentation Adapting Foundation Models for Annotation-Efficient Adnexal Mass Segmentation in Cine Images |
11:40-12:00 | Presentation of Award and Closing |
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关于Machine Intelligence Research
Machine Intelligence Research（简称MIR）由中国科学院自动化研究所主办，于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球，着眼于服务国家战略需求，刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等，全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果，促进国际学术交流与学科发展，服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划"，已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等20余家国际数据库收录，入选图像图形领域期刊分级目录-T2级知名期刊。2022年首个CiteScore分值在计算机科学、工程、数学三大领域的八个子方向排名均跻身Q1区，最佳排名挺进Top 4%，2023年CiteScore分值继续跻身Q1区。2024年获得首个影响因子(IF) 6.4，位列人工智能及自动化&控制系统两个领域JCR Q1区；2025年发布的最新影响因子达8.7，继续跻身JCR Q1区，最佳排名进入全球第6名；2026年进入期刊分区表1区。
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