TEMPEST：可扩展驾驶员识别的时序嵌入
原文标题：TEMPEST: Temporal Embeddings for Scalable Driver Identification via Angular Margin Learning
重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
论文提出 TEMPEST，用时序卷积网络与 ArcFace 加性角度间隔损失学习紧凑嵌入，支持无需重训的动态注册。在 45 名驾驶员数据集上 Rank-1 准确率达 91.71%，驾驶员池从 10 增至 45 仅下降 4.3 个百分点。
- 问题
- 车队规模增长时驾驶员识别嵌入判别力下降，且易过拟合会话模式。
- 方法
- 用时序卷积网络加ArcFace加性角度间隔损失学习归一化角度空间的紧凑嵌入，支持无需重训的动态注册。
- 结果
- 45名驾驶员数据集Rank-1准确率91.71%，优于最佳经典模型17.9个百分点、最强triplet基线58.4个百分点；池从10增至45仅降4.3个百分点。
- 影响
- 提供可扩展、可复现的行为生物识别基线，适合车队动态注册与跨会话识别。
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