人脸识别中的假阳性
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了人脸识别中的假阳性相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我参与了有关图像的面部识别的项目,一旦使用了CNN,我必须亲自指出存在的“真阳性”,“真阴性”,“假阳性”和“假阴性”的数量。
根据我所知道的True Positive表示正确识别的脸部数量,因此,如果图像中有3张脸部并且机器识别出它们,则我有3个True Positives,True Negative表示表示机器尚未识别出没有面孔的脸部,假阳性表示机器识别出没有面孔的错误,而假阴性表示机器未识别出没有面孔的脸型实际上在那里。
[很遗憾,我对True Negative的概念不太了解,如何理解一个处理中有多少True True Negative?例如,如果在一张照片中我有3张脸并且机器识别出3张脸,那么我将有3个真正,0个假负,0个假正,但是我将有多少个真负?
答案
[当您谈论具有3张脸的图像时,这意味着您的方法(或任何其他脸部识别方法)可能会在原始图像的不同部分(子图像)上进行一系列测试并找到脸部。在这种情况下,很多框架中都没有人脸,并且您的方法正确无误,没有找到人脸(相当于“真负片”)。您应该计算这些测试。 以上是关于人脸识别中的假阳性的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章