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FARE：基于深度学习的雷达人脸识别与异常检测框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法，利用短距离FMCW雷达提高人脸识别系统在处理异常样本时的准确率，达到99.30%，显著增强异常检测能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，利用短距离FMCW雷达提高人脸识别系统的准确率。
- 该方法在处理异常（OOD）样本时，准确率达到99.30%。
- 研究显著增强了人脸识别系统的异常检测能力，AUROC达到96.91%。
- 展示了该方法在实际应用中的潜在价值。
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