據外媒TheNextWeb報導， 美國陸軍正在開發一種機器學習方法， 用於從熱圖像中識別人臉。 不久之後， 美國政府將能夠從建築物外拍攝人物， 使用可以在近乎完全黑暗中“穿牆透視”的攝像頭拍攝照片， 人工智慧會識別影像中的人物。
陸軍研究實驗室（ARL）的科學家Benjamin S. Riggan、Nathaniel J. Short和Shuowen Hu最近發佈了一份白皮書， 詳細介紹了軍方為開發一種將面部識別技術應用于使用熱成像設備拍攝的圖像的方法。
Riggan表示：
當使用熱攝像頭拍攝面部圖像時， 主要的挑戰是所採集的熱圖像必須與只包含來自已知感興趣人員的傳統可見圖像的觀察清單或圖集相匹配。
這種裝置很常見， 特別是在軍事用途中。 諸如阿帕奇直升機之類的飛機和裝甲運兵車等地面車輛都配備了熱成像攝像頭， 以便在低能見度的情況下探測人員。 部署能夠進行熱成像的監控攝像頭或手持設備的成本相對較低，
利用這項新技術， 陸軍可以將熱圖像提供給一個神經網路， 這個網路將告訴人們， 不僅是某個地區是否有人， 而是那些人是誰。 這個專案剛剛開始， 但早期的跡象是積極的。
陸軍公共事務辦公室表示， 正在開發的這項技術旨在輔助戰場偵察和協助士兵識別政府監視名單上的敵方或個人。