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兰州人脸识别算法常用指标计算

很多客户通过我们的网站来电话咨询兰州人脸识别,那么今天熠博小编就来讲解下兰州人脸识别

兰州人脸识别

  人脸识别算法的准确率是PR宣传最多的,还有各大国际比赛的排名也是时常引人注目,刷数字如同上学考试刷高分一样具有兴奋性。但在实际应用中,没有经过场景测试的准确率都是不可信的,同时仅仅只看准确率一个指标评估算法的性能也是不合理的。

  首先,准确率不是一个静止不变的数字,在不同场景中,准确率是有变化的,算法的性能指标永远是和场景强相关的。

  底库数量

  底库一万人和底库十万人,同时过来相同一拨人进行比对,准确率是远远不同的。随着人数的上涨,底库中人的相似度也会大幅提升。通常千人级别的底库,准确率可以达到98%以上,五万人级别的底库,准确率就会下降到95%甚至更低。

  环境条件

  此外,在不同的测试环境中,准确率也有所不同。同一个人在光线情况良好的情况下很容易比对成功,而在弱光、逆光、强光照、阴阳脸、歪曲变形、运动模糊的条件下捕捉到的人脸,就极有可能发生拒绝识别或者错误识别的状况。

  训练数据

  算法的准确率还与训练数据和实际场景中的照片数据有关系。如果训练的时候用的数据都是网上明星一样完美光照、背景的图片,而实际场景中很多阴阳脸、昏暗、变形、运动模糊、遮挡等不完美的图片,准确率就会很低。

  而训练时用了很多实际场景中的照片,准确率也会大幅提升,训练算法用的数据越多,准确率就越高。对于算法的精度而言,训练用的数据是十分重要的。对于十万或者以上的场景,将底库数据加入算法的训练库,用来训练算法,那么基本上在实际场景中,对于这十万人的比对,准确率也会大幅提升。在公安安防这种亿级场景中,谁能拥有亿级数据进行算法训练,谁就比较容易在测试中胜出。

  算法精度的讨论离不开场景,抛开场景谈算法精度都是扯淡。我们常常看到在国际大型比赛中大家的算法精度都已经刷到99.9X%的高位数字,其实比赛中训练算法常用的是网上公开集,测试的数据也是互联网上的数据。这种情况下相当于在简单场景下大家把算法的精度抬到很高,放到实际场景中,各家的算法差距就会拉开。

  在平安城市、雪亮工程等实际应用中,通常要在上亿的数据库中进行人脸比对,这种情况下,主要比拼的是各家算法的实力以及训练数据库的丰富程度了。

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  常见的算法性能指标

  算法的优秀程度并不仅仅表现在准确率上面,召回率、精确率、ROC曲线、mAP、IoU等也是重要衡量指标。

  在介绍这几个的概念之前,需要先了解几个简单的指标:

  TP-True Positive 将正类预测为正类。真正

  TN-True Negative 将正类预测为负类。正确的误报为错误的

  FP-False Positive 将负类预测为正类。真负

  FN-False Negative 将负类预测为负类。错误的误报为正确的

   准确率:

  Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN);

  错误率:

  Error Rate=(FP+FN)/(TP+TN+FP+FN);

  精确率:

  Precision=TP/(TP+FP);被分类为正确的示例中分对的比例;找的对

  召回率:

  Recall=TP/(TP+FN);实际为正确的示例中,被辨认出来的比例;找的全

  很多情况下,精确率和召回率是相互矛盾的,就像来一个人过人脸闸机,如果他在库中,你希望他在实际场景中几乎都能通过,召回率很高,那有可能也会有很多陌生人被误识别为库中的人, 也可以进来,相应精度率就会下降。反过来,如果想提升精确度,不放一个陌生人进来,可能就会有库中人在某些场景比如强光照、化妆等被识别为陌生人,而无法进来,召回率就会下降。

以上就是小编为大家整理关于兰州人脸识别的相关咨询,通过本次内容的分享,大家对兰州人脸识别有了一定的认知,如果您想要更深入的了解兰州人脸识别的市场资讯,可以联系我们公司的业务员,或者到熠博实地考察,共同探讨交流。


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