拓世英在多模态图像智能目标识别对抗攻击领域的研究专注于探索和解决深度学习模型在复杂多模态环境下的安全性和鲁棒性问题。他的工作涉及设计高效的对抗攻击方法，以揭示现有识别系统的潜在漏洞，并提出创新的防御策略来增强模型对恶意攻击的抵抗能力。通过结合计算机视觉、机器学习和安全技术，拓世英的研究为提升多模态图像识别系统的可靠性和安全性提供了重要理论支持和技术方案。