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人脸识别中不同应用模式下的性能指标
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人脸识别
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以前只知道测试性能的指标是:前K选识别率,以及ROC曲线。
前者表示鉴别性能,后者表示验证性能。
今天才知道,监控中不是用这两个指标来测试的。。。。
不知道的真太多了。。。
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验证性能
1. FAR、FRR、ERR
FAR: False Accept Rate
FRR: False Reject Rate
计算方法:设定一个分数阈值T,FAR=非同人分数>T/非同人比较的次数,FRR=同人比较分数<T/同人比较的次数。即FAR和FRR都是一个关于T的函数
一般,FAR=0.001时,FRR的值作为参考。值越小,性能越好。
EER:FAR=FRR时,对应的T值。
一般画两条曲线,看看交点。
2. FMR、FNMR
FMR: False Match Rate
Fraction of impostor comparisons that produce an similarity score greater than a threshold value
FNMR: False non-Match Rate
Fraction of genuine comparisons that produce a similarity score less than some threshold value
我的理解中FMR就是FAR,FNMR就是FRR。不同的叫法而已。—> 但这样理解是错误的。
FAR = FMR * (1 – FTA)
FRR = FTA + FNMR * (1 – FTA)
式中: FTA —— 采集失败率
错误采集率 failure-to-acquire rate FTA: 在辨识或验证的尝试中,采集不到样本或样本质量无法达到要求的比例。
3. GFAR、GFRR
GFAR :广义误接受率,Generalized false accept rate
GFRR :广义误拒绝率,Generalized false reject rate
广义上的错误拒绝发生在:
(i)测试对象没有注册,
(ii)不能提取提交的样本,
(iii)存在错误匹配。
广义上的错误接受和错误拒绝率将由下述公式给出:
GFAR = FMR * (1 – FTA) * (1 – FTE)^2
GFRR = FTE + (1 – FTE) * FTA + (1 – FTE) * (1 – FTA) * FNMR
式中:
FTE:注册失败率 failure-to-enroll rate
When single images are compared, (GFAR,GFRR) and (FMR,FNMR) will be equivalent if no failures are observed.
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鉴别性能
1. 大库检索
前K选识别率
2. 视频监控
FNIR:
False negative identification rate
Fraction of searches that do not have an enrolled mate for which one or more candidate list entries exceed a threshold
错误拒绝辨识率:注册用户被系统错误辨识为其他注册用户的比例
设定分数阈值T,已注册用户进行比对时,分数>=T的样本不存在
FPIR:
False positive identification rate
Fraction of searches that have an enrolled mate for which the mate is below a threshold
错误接受辨识率:非注册用户被系统辨识为某个注册用户的比例
设定分数阈值T,未注册用户进行比对时,分数>=T的样本存在
但如果测试样本全部为入库样本,即闭集测试时,FPIR是没法计算的。这时,采用下面的式子
FNIR = FTA + (10FTA) * FNMR (我不知道这个式子对不对)
FPIR = (1 – FTA) * (1 – (1 – FMR)^N)
式中: FTA —— 错误采集率; N —— 数据库中样本的数量。
参考:
网上有个PPT很好地讲了FMR/FNMR, FNIR/FPIR:
http://www.doc88.com/p-906281893467.html
MBE2010
的文档:
latest Evaluation Plan and API
L71 中华人民共和国国家标准 GB/T 生物特征识别性能测试和报告 第1部分
ISO/IEC 19795-1