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人臉?biāo)阉?br /> 1:N人臉識別評估分為兩種情況開集識別(open-set identification)和閉集識別(close-set identification) 。
在評估1:N的人臉識別時我們需要三組圖像，galleryG(底庫，已注冊的人臉庫)，probe(探針，待識別的人臉圖像)，probe分為Pn和Pg，Pn中的人臉照片不在gallery中，被稱為imposter，Pg中的人臉照片在gallery中，被稱為genius 。
開集識別
開集識別(open-set identification)：開集識別需要解決的問題是判斷一個probePj在不在gallery中，如果在這個人是誰。Pj可以在gallery中，也可以不在。
假設(shè)galleryG={g1,g2.....gn}，gi表示gallery中的一個人，待測人臉Pj與每個gi計算一個相似度，用Sji表示，Sji表示兩張人臉圖片是同一個人的概率。我們將G中的每一個人與Pj計算相似度，得到一個集合S{sj1,sj2.....sjn}，對集合S進行由大到小的排序(用的歐式距離就是從小到大排序) 。假定與Pj在gallery中對應(yīng)人的是g?，定義rank(Pj)=n表示Pj與g?的相似度排在第n位，rank1也稱為top match 。
對于刷臉支付就是一個top1的open-set identification，人臉身份驗證就是一個topk的open-set identification 。
閉集識別
閉集識別(close-set identification)：閉集識別需要解決的問題是，在gallery中找到probePj，Pj屬于gallery中。與開集識別一樣，閉集識別關(guān)心的也是在topk中是否包含正確的識別結(jié)果。
評估指標(biāo)
下面的評估指標(biāo)在開集識別和閉集識別中都適用
DIR
DIR(Detection and Identification Rate)：指Pj∈Pg與G中的真實的結(jié)果s?之間的相似度大于τ且大于其他所有與Pj不是同一個人的相似度在Pg中所占的比例，DIR衡量的是庫內(nèi)人員的通過性能。計算公式如下
還在被人臉識別準(zhǔn)確率指標(biāo)欺騙嗎？
下面我們來舉例說明一下
假設(shè)G中有A、B、C三個人的人臉信息每個人有一張照片，Pj是屬于C的另一張人臉照片，如果Pj與A、B、C的相似度分別為0.5、0.6、0.9，τ為0.7，那么此時才算是匹配正確。如果Pj與C的相似度為0.68<τ，會被認(rèn)為是庫外人員從而導(dǎo)致漏匹配。如果Pj與A、B、C的相似度為0.6、0.8、0.78，那么此時Pj的top1匹配應(yīng)該是B，因為C與Pj的相似度排在第二位是rank(Pj)=2，此時Pj匹配上了錯誤的人。
FAR
FAR(False Alarm Rate)：指Pj∈Pn與G中最相似的人相似度大于τ在Pn中所占的比例，F(xiàn)AR衡量的是對庫外人臉的拒絕性能也是人臉識別系統(tǒng)性的保證。計算公式如下
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對于1:N的人臉?biāo)阉鱽碚f，當(dāng)FAR越低的情況下，DIR越高時，表示模型的性能越好，下面我們通過一個例子來說明一下，這兩個評估指標(biāo)是如何計算的
還在被人臉識別準(zhǔn)確率指標(biāo)欺騙嗎？
上表展示了Pg(照片在G中)和Pn(照片不在G中)在gallery(G)中的測試結(jié)果，a、b、c在G中分別對應(yīng)A、B、C，d、e、f均不在G中。閾值τ取0.7時，我們來計算一下DIR和FIR
a與A的相似度最高，且SaA>τ，所以匹配成功
雖然b與B的相似度SbB>τ，但SbB<SbA，所以匹配錯誤
c與C的相似度最高，但ScC<τ，所以匹配錯誤
所以DIR=1/3≈33.33%
d與A的相似度最高，且SdA<τ，因為d不在庫中，所以匹配正確
e與C的相似度最高，且SeC>τ，因為c不在庫中，所以匹配錯誤
f與C的相似度最高，且SfC<τ，因為f不在庫中，所以匹配正確
所以FAR=1/3≈33.33%
文/來源：機器之路

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