拒识率与误识率，计算

问题描述

精选答案

关于人脸识别的准确率问题先来举个例子，假如所谓人脸识别的准确率为98.3%，那就意味着有1.7%的错误率吗？

答案并不是这样。人脸识别准确率是用误识率和拒绝率（通过率）两个指标来衡量的。误识指的是原本不是本人，但是系统却将他认成是本人的情况。

误识率是用于算法判定识别对象是否和底库一致的能力，属于越小越好。目前实用系统中常用的误识率指标为千分之一甚至万分之一。

通过率则用于判定算法准确判定本人的能力，属于越大越好。即通过率=1-拒绝率。也就是拒绝率越小越好。实用系统的通过率往往在95%以上。在特定算法下，需要设定一个阈值，作为判定相似的标准。当相似度大于这个阈值时，表示匹配成功，否则表示匹配失败。设定的阈值越高，误识率约低，通过率也越低。因此单纯讲准确率是不恰当的。

业内一般常用的是千分之一误识率下的通过率或者拒绝率来描述算法的准确率。

其他回答

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拒识率和误识率是评估一个识别系统性能的重要指标。拒识率是指系统未能正确识别出真实正例的比例，即漏报率。计算方法是将未识别的真实正例数除以真实正例总数。误识率是指系统错误地将负例识别为正例的比例，即误报率。计算方法是将错误识别的负例数除以负例总数。这两个指标越低越好，因为它们反映了系统的准确性和可靠性。评估系统性能时，需要综合考虑拒识率和误识率，并根据具体应用场景确定合理的权衡。