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MATLAB代做|MATLAB专业代做|MATLAB淘宝代做|MATLAB SCI代做人脸比对识别性能指标

由于计算机处理人脸图像时,只是涉及到了人脸图像的一些有限信息(即特征),而且人脸比对算法并不是精确匹配,其结果也不能保证完全准确。人脸比对识别方法的可靠性的重要衡量标志是拒识率(FRR,也称拒真率)和误识率(FAR,也称认假率)两个指标。

拒识率是指正确的人脸图像被误判拒绝的比率,可视为某个人脸比对识别方法实用性的一个指标。其值越低越好,但FRR值与人脸比对识别方法本身的阈值(threshold)设定有关,阈值设定越低,FFR值自然降低(越容易进入),但误识率相应升高。

误识率是指错误人脸图像输入而被接受为正确的比率,即将冒充者识别为真正的人脸图像特征拥有者。FAR可视为人脸比对识别方法的安全性指标,其值越低越好。但FAR值自然降低(越不易进入),但FRR值相应升高。

对于理想的人脸比对识别方法或者系统来说,拒识率和误识率这两个指标都应该为零。但实际中,这两个指标是相关的,当拒识率比较低时,误识率会比较高,反之亦然。这时,我们往往需要在两个指标之间取一个折衷。用ROC曲线(receiver operating curve)能够很好的反映这两个错误率之间的关系,如图6.1所示,曲线上的点表示在某个给定的比对阈值下得到的拒识率和误识率。在确定阈值时,应根据具体应用进行考虑。在刑事侦查中,需要把可能的嫌疑人都找出来,应尽量减小拒识率,所以误识率非常大;而对于安全保密系统来说,误识率造成的损失非常巨大,因此要求误识率很低。图6.1上标出的等错误率点是指两个错误率相等的点,在民用方面,比如对于考勤人脸门禁系统,我们比较关心的是抓出典型,故拒识率可能相对低点,误识率相对可以高一点。

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