論文の概要: Automated User Identification from Facial Thermograms with Siamese Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13361v1
- Date: Mon, 15 Dec 2025 14:13:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.693926
- Title: Automated User Identification from Facial Thermograms with Siamese Networks
- Title（参考訳）: シームズネットワークを用いた顔サーモグラムからのユーザ自動識別
- Authors: Elizaveta Prozorova, Anton Konev, Vladimir Faerman,
- Abstract要約: 本稿では,顔のサーモグラムに基づく生体認証における熱画像技術の利用について分析する。
識別プロセスの自動化に有効なアプローチとして,シームズニューラルネットワークが提案されている。
その結果,サーマルイメージングは信頼性の高いセキュリティシステムを開発する上で有望な技術であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The article analyzes the use of thermal imaging technologies for biometric identification based on facial thermograms. It presents a comparative analysis of infrared spectral ranges (NIR, SWIR, MWIR, and LWIR). The paper also defines key requirements for thermal cameras used in biometric systems, including sensor resolution, thermal sensitivity, and a frame rate of at least 30 Hz. Siamese neural networks are proposed as an effective approach for automating the identification process. In experiments conducted on a proprietary dataset, the proposed method achieved an accuracy of approximately 80%. The study also examines the potential of hybrid systems that combine visible and infrared spectra to overcome the limitations of individual modalities. The results indicate that thermal imaging is a promising technology for developing reliable security systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,顔のサーモグラムに基づく生体認証における熱画像技術の利用について分析する。
赤外線スペクトル範囲(NIR、SWIR、MWIR、LWIR)の比較分析を行う。
また、センサの解像度、温度感度、フレームレートが30Hz以上の生体認証システムで使用される熱カメラのキー要件も定義している。
識別プロセスの自動化に有効なアプローチとして,シームズニューラルネットワークが提案されている。
プロプライエタリなデータセットを用いて行った実験では,提案手法が約80%の精度を達成した。
また、可視光スペクトルと赤外スペクトルを組み合わせたハイブリッド系が、個々のモダリティの限界を克服する可能性についても検討した。
その結果,サーマルイメージングは信頼性の高いセキュリティシステムを開発する上で有望な技術であることが示唆された。
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