FAR和FRR评价函数

1.FRR：错误拒接率（False Reject rate）。
文字定义：错误拒绝率，把同一个人的图片对当成不同的人图片对的概率。
其中：errorCount是指匹配失败的次数，totalCount是指同一个人的匹配次数。
也就是说，假设我们定义匹配的时候设置的阈值为threshold，当两两匹配的时候的相似度值为value。
在理想情况下，同一个人的匹配相似度value>threshold总是成立的。在现实中，当value<threshold的时候，这就是匹配失败。
因此，errorCount就是totalCount中value<threshold的次数。
2.FAR：表示错误接受的比例（False Accept Rate）
文字定义：与FRR相反的是，表示的是把不同人认为是同一个人的概率。
也就是理想情况下，不同人的匹配相似度value<threshold总是成立的。在现实中，当value>threshold的时候，这就是匹配失败。

代码实现：

import numpy as np
import os
from time import time
from sklearn import svm
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from skimage import io
from string import digits
from PIL import Image
from sklear