基于 Siamese 网络的面部热图自动用户识别
计算机视觉与模式识别
2025-12-16 v1 密码学与安全
摘要
本文分析了基于面部热图的生物识别识别技术。它presentes了红外光谱范围（NIR、SWIR、MWIR 和 LWIR）的比较分析。论文还定义了用于生物识别系统中热力学相机的关键要求，包括传感器分辨率、热灵敏度和至少 30 Hz 的帧率。提出将 Siamese 神经网络作为自动化识别过程的有效方法。在针对专有数据集进行的实验中，所提出的方法实现了约 80% 的准确率。该研究还检查了将可见光和红外光谱组合的混合系统的潜力，以克服单个模态的局限性。结果表明，热力学成像技术是开发可靠安全系统的有前景的技术。
关键词
引用
@article{arxiv.2512.13361,
title = {Automated User Identification from Facial Thermograms with Siamese Networks},
author = {Elizaveta Prozorova and Anton Konev and Vladimir Faerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.13361},
year = {2025}
}
备注
5 pages, 2 figures, reported on 21st International Scientific and Practical Conference 'Electronic Means and Control Systems', dedicated to the 80th anniversary of radio engineering education beyond the Urals, Tomsk, 24 November 2025