如图，测试集是FRGC，我有如下问题，
1、左边的rank是什么意思
2、见右图，在人脸识别里的错误接受率是和阈值相关的，但是对于某个人往往有多个图片（比如有ABCDE五个图片），如果在阈值Th的条件下，AB落在阈值内，而CDE落在阈值外，那对于这次识别是应该拒绝还是接受呢？
3、图里的identification和verification意思上有何区别？
求大神解释一下
为什么被折叠？
0 个回复被折叠
4 回答
rank的含义可以去看我在另一个问题里面的回答
人脸识别里的CMC/CMS曲线到底该怎么画，数学原理是什么? - 图像处理
补充一下上面的回答。
3、verification与identification解释见金的回复。
2、验证问题以那个横坐标为FAR的图作为评价标准，FAR和FRR可以得到ROC曲线，通常ROC和y=x的交点为最佳阈值。FAR以类间图像比对得到，FRR以类内图像比对得到。
3、即为identification（识别问题），所以肯定会有1对n的比对，但是每个人通常有多幅图像（比如ABCDE），A和BCDEFG...比对时可以以最接近的那张图像作为结果，比如A和C最接近，我们可以认为匹配正确，但是如果和A最接近的依次是FBG...，如果单纯以最接近的F作为结果，那就是匹配错误了，为了消除这种影响，所以有了rank的概念：当rank=3，取最接近A的3张图像比如FBG作为结果，此时的正确率可以认为是1/3，因为只有B落在了这三个里面。依次取1到50就得到了左图。不过左图的rank=0不知道怎么来的，按理说是没有数据的。
先说一下
3：verification是验证的意思，即给定2张图像验证是否是同一个人，而identification是识别，给定一张照片，识别出这个是谁。
而对于
2：这个你是吧验证和识别混起来了。
1：sorry，这个不太清楚，不过看图的纵坐标是identification，应该是识别性能指标有关。
ps:一般会通过对n对人脸identification的相似度来得到roc曲线
Q1: verification是对probe和它对应的gallery face（i.e. 它claim的那个人）给出一个binary的判决以确定是不是同一个人，结果自然用ROC表示。(如果是在FRGC上用标准程序做 experiment 1 和4 那么结果应该用ROC表示。因为Exp1 4 是verification的实验。)
identification是通过计算probe和所有gallery images的相似度重新排序gallery（i.e. 生成rank），在此之后判断排在前N位（rank 1到N）的那些人是否有跟probe同一个身份的并以此生成累计匹配曲线 aka. CMC/CMS。
Q2: 需要对5次分别归类计算 前两次和后三次各自计入正确／错误的识别次数。
Q3 参见Q1
问题动态
- 发布时间
- 2026-01-14 08:39
- 更新时间
- 2026-01-14 08:39
- 关注人数
- 0 人关注
