本文综述了红外成像在人脸识别领域的应用，通过综合分析当前最有影响力的方法与数据库，总结出未来研究的方向。
Jan, 2014
通过使用红外图像进行语义分割，本研究对现有算法进行了分类，并提出了两种解决方案，一种是使用可见光和红外图像，另一种是只使用红外图像。
May, 2022
该研究提出了一种基于 I2V-GAN 的视频翻译方法，可以生成细粒度和时空一致的可见光视频。该方法采用三种约束，包括对抗损失、循环一致性和相似性约束，同时提供了一个新的 IRVI 数据集，以提高这方面的研究水平。
Aug, 2021
本文提供了在计算机视觉和地球观测社区中基于深度学习的对象检测的综合研究进展，并提出了一个公开的大规模测量数据，即 DIOR 数据集，其可帮助研究人员开发和验证数据驱动的方法。
Aug, 2019
本研究致力于解决遥感图像 open-set 场景下的语义分割技术的问题，开发出一种新的方法，并对其进行了评估，得出了与封闭集方法相同数据集相比具有竞争力的结果
Jan, 2020
本文是关于光学遥感图像中物体检测的文献综述，涵盖目标检测的众多方法，包括基于模板匹配、基于知识、机器学习等，同时讨论现有研究的挑战并提出两个有潜在发展的研究方向，即基于深度学习的特征表示和基于弱监督学习的地理空间目标检测。
Mar, 2016
提出了一种使用生成对抗网络的无监督学习方法，来实现热红外相机拍摄图像的可视化处理，相较于现有的监督学习模型，该模型在 KAIST-MS 数据集上表现更好，并且对新环境具有良好的泛化性能。
Apr, 2019
本文提出了一种基于深度学习的解决方案，通过多模态图像融合模型来提高热红外图像的分辨率，并研究了一系列网络架构、上采样方法、学习过程以及优化函数对图像超分辨率问题的有益作用，并提出了一个基准数据集进行定量评估
Dec, 2018
利用传统图像处理和深度学习方法，本文提出了一个基于 IR 图像的小目标检测综述，总结了该领域的进展和方法，并对现有技术的不足和未来研究方向进行了讨论。
Nov, 2023
本研究描述了一个基于红外热成像技术的行人追踪算法，并为该算法构建了一个基准数据集，以便公正、有效地评估该算法的性能。通过对该算法的三个功能组件 —— 特征提取器、运动模型和观测模型 —— 的比较实验，详细分析了该算法的优缺点，并为未来的研究提供了指导。
Jan, 2018