大话人脸识别(十)：识别率和准确度 我们常常看到关于人脸识别的新闻或相关介绍人脸识别产品的文章，总是会提到一些术语，比如该人脸识别算法准确度很高，识别率超99.9%等等。 那么到底怎么去理解这些概念，或者怎么去评判人脸识别产品或方案是好是差呢？ 一般来说，人脸识别算法有以下几个核心概念，它们是评价一个人脸识别算法是好是差的核心指标： 1）误识率 顾名思义，就是错误识别的概率，它也称为认假率，英文简称FAR（False Accept RATE），指人脸比对通过了但其实并不是本人，把“假的”认成了“真的”，比如错把金三顺当成了金三胖，它就跟人有时候会认错人一样。 2）通过率 通过率很好理解，就是正确认出而通过的概率。 与通过率相反的，还有一个概念叫拒真率，它=1-通过率，英文简称FRR（False Reject Rate），拒真率是指虽然是你，但就是不认你，就好比一个人他明明应该认识你，但他就是不认你，说你不是你。
3）相似度 在对人脸进行比对时，抓拍到的人脸和目标库中的人脸到底有多相似的一个比值，一般可以用百分比来表示，比如抓拍到的人脸跟目标库中的人脸的相似度为80%，就好比你看到某个人，他跟你记忆中(或脑海中)的某人好像有八成像。 4）阈值 前面提到的概念误识率，通过率，拒识率，相似度等，都必须要跟“阈值”这个概念结合起来，才有了实际意义上的应用场景。 以人眼看到某人的场景为例： 1.你在大街上看到了一个人，他跟你记忆中(或脑海中)的某人好像有八成像，这个八成像就是相似度了； 2.此时你按照你一贯的经验，如果有七成像或以上，就判定此人就是你所认识的那个人，这个七成像，就是你大脑中的阈值； 3.因为你看到的那个人有八成像，超过了你大脑中的阈值，于是你通过了你的判断，这就是通过； 4.相反的，如果你大脑中的阈值要达到九成像才会判断此人是你认识的那个人，那么你就会认为你刚刚在大街上看到的那个人不是他，有两种情况，1）他真的不是他，那你的判断就对了；2）他真的是他，那你就错了，此时你就拒真了； 5.此时，如果你发现大街上有另外一个人跟你以前所认识的那个人超级像，达到九九成(超过你大脑中的阈值八成)，你就会判定此人是你以前所认识的那个人，但走过去打了个招呼，人家说你认错人了吧，此时就叫误识了； 人脸识别它其实就完全在模拟人眼识人的这一个过程，几乎跟我们人是一样的认人逻辑了。不过这里面所提到的阈值太关键了，阈值的高低，直接影响到“识别率”，“通过率”的表现： 一是误识率、通过率和阈值具有相关性，阈值越高，通过率和误识率越低，阈值越低，通过率和误识率越高。这就引出了一个常见的误区，有种说法叫“通过率越高越好”，初衷是好的，通过率越高客户体验越好，但这种说法犯了两个错误，一方面，通过率和误识率要有阈值这个前提，单纯讲通过率和误识率意义不大；另一方面，误识率和通过率互相掣肘，不能追求单边数据的漂亮，高通过率的另一面是高误识率，防风险能力会下降，所以要综合考虑客户体验和防风险能力两个因素，来确定阈值以及相应的误识率和通过率。较准确的说法应该是在指定阈值下，公司A的误识率比其他公司低，通过率比其他公司高，就说明公司A的人脸识别算法好。 二是误识率、通过率和阈值属于非线性关系，阈值不断提高后，通过率和误识率急速下降。这说明阈值不能设置过高，但阈值只要量足够大，一定会出现误识。 所以如果你看到某某公司宣传他们的人脸识别算法有超过99.9%的识别率，那么你不要轻易就以为，他们的人脸识别算法就一定好，因为好不好，就这一个指标，是不够的，他必须结合误识率，通过率，阈值等结合起来，才能更客观的判定。 以上谈到了人脸识别的相关术语以及我们应该如何判定之，不过人脸识别领域还有一个特殊的现象，那就是人脸识别似乎不能在黑白场景下很好的应用，为何会如此呢？ 且看下回分解：为何我偏爱彩色图像 ================================ 欢迎我的：wenxi_tech(或搜索“闻西说科技”) 也可前往闻西说科技个人博客：闻西说科技 – 说大家都看得懂的科技！ 本文首发于：大话人脸识别(十)：识别率和准确度 – 闻西说科技 并同步更新于“闻西说科技“及知乎专栏
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