活体检测评判标准HTER（half total error rate）解读

最新推荐文章于 2024-03-18 11:14:24 发布
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在活体检测中，常常会用到的一个评判标准是HTRE，全称half total error rate，计算方法为:
FAR+FRR2\frac{FAR+FRR}{2}2

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面向商用活体检测平台的鲁棒性评估
weixin_70923796的博客
07-22 275
当然，这些商用平台的检测方法都是不一样的，所以不同平台对于同一张人脸的攻击可能会有不同的结果，同一平台对于不同方法制作的伪造人脸的攻击也会有不同的结果，需要对每一种情况进行验证，才能有足够的结果进行最后的分析。可以看出，图像压缩对科大讯飞和腾讯平台的测试结果有着较大的影响，而且效果相反，在科大讯飞平台上，图像压缩后通过率会有提升，而在腾讯平台上则会下降，这说明以上两个平台对输入图像的质量较为敏感，也即它们的鲁棒性较差。视频和图片的检测效果，本文对生成的测试样本进行压缩处理，降低测试样本的质量。......
TP，FP，TN，FN，FAR，FRR，HTER等常见实验指标理解
weixin_42363544的博客
03-21 1万+
一、TP，TN，FP，FN 前面的字母表示这次预测的结果是正确还是错误（T就是预测结果是对的，F就是预测结果是错误的），后面的字母表示这次预测结果（P就是预测的结果是正类，N就是预测的结果为负类）。 比如TP，表面意思是正确（True）的正例（Positive），即标签是x，预测也是x（P和N表示两种类别），全称叫True Positive，其它三个同理。 TP：被模型预测为正类的正样本（原本是正样本，预测为正样本） TN：被模型预测为负类的负样本（原本是负样本，预......
分类评价指标(活体检测方向)
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tereaslle的博客
03-18 2305
总结学习活体识别（FAS）期间遇到的各类评价指标与评价策略
活体检测-总结
weixin_NineDays66
06-07 2561
Done: 使用 整理的新数据重新训练 3second-15fps+CNN 网络，测试时发现，目前的模型 对attack检测较好，但可能会把真实人脸识别为 attack. 尝试新方法 Multi-Scale Frame + CNN ，使用一帧图片的多个尺度做为输入，可以有效的学习 人脸周围的纹理信息，目前效果来看，对已知的attack场景还行。 关于目前论文实现情况的整理 1...
CV指标 tn fp fn tp fpr tpr acer ACC HTER FAR FRR AUC ROC EER
qq_16468675的博客
07-22 2010
TN：true negtive 负样本判断正确 TP 正样本正确 FP 正样本错误 FN 负样本错误 TPR：True positive rate fpr = tp/（tp+fp） 在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性之比率
【活体检测】二分类活体检测评价方式
Roaddd的博客
03-17 946
APCER：Attack Presentation Classification Error Rate：攻击分类错误率 NPCER：NormalPresentationClassificationErrorRate：正常分类错误率 ACER：AverageClassificationErrorRate：平均分类错误率 Receiver Operating Characteristic：ROC ...
【人脸活体检测】参数介绍
m0_45682738的博客
03-14 2578
1 TP、TN、FP、FN TP、TN、FP、FN中第一个字母表示分类器识别结果是否正确，正确用True的首字母T表示，错误用False的首字母F表示。第二个字母表示分类器的判定结果，P表示分类器判定为正样本，N表示分类器判定为负样本。所以： TP：分类器识别正确，分类器认为该样本为正样本； TN：分类器识别正确，分类器认为该样本为负样本； FP：分类器识别结果错误，分类器认为该样本是正样本；所以实际上该样本是负样本； FN：分类器识别结果错误，分类器认为该样本是负样本；所以实际上该样本是正样本；
VGG网络优化：提升人脸活体检测在深度学习下的性能
作者特别选择了VGG19网络，并将其命名为"原始VGG"，在NUAA和Replay-Attack两个人脸活体检测数据集上进行了实验，重点关注面部活性准确性和Half Total Error Rate (HTER)这两个性能指标。 论文开篇强调了个人安全在...
基于活体检测和身份认证的人脸识别安防系统.pdf
09-23
实验结果显示，在CASIA-FASD和Replay-Attack这两个标准数据集上，算法的半错误率（HTER）仅为9.7%，等错误率（EER）为5.5%，这意味着在识别活体和非活体时，误判率非常低。此外，算法处理每帧图像的时间仅为0.12秒，...
活体检测：Integration of image quality and motion cues for face anti-spoofing: A neural network approach
qq_35133971的博客
09-17 903
论文：Integration of image quality and motion cues for face anti-spoofing: A neural network approach 翻译：摘要 针对人脸认证的安全性，提出了多种针对特征的人脸欺骗攻击策略。然而，目前还没有一种优越的人脸反欺骗技术来处理各种场景下的欺骗攻击。为了提高人脸抗欺骗方法的泛化能力，提出了一种基于层次神经网...
活体检测——《Face Spoof Detection with Image Distortion Analysis》
Sunshine_111的博客
04-12 1755
论文地址：https://www.researchgate.net/publication/271269865_Face_Spoof_Detection_With_Image_Distortion_Analysis 1.introduction： 以往的研究：由于使用的训练和测试图像(视频)是在相同的成像条件下拍摄的，应用范围有限。 开发鲁棒、高效的人脸欺骗检测是人脸欺骗检测的关键算法，可以...
基于np的评价指标计算，更新中
u011876981的博客
07-11 164
part = pre ^ label # 对结果进行分类，亦或使得判断正确的为0,判断错误的为1。tp = tp_list.count(1) # 统计TP的个数。fp = fp_list.count(1) # 统计FP的个数。tn = pcount[0] - tp # 统计TN的个数。参数统一为一维np数组，先预测标签，后label。
CVPR2022 活体检测 Adaptive Transformers for Robust Few-shotCross-domain Face Anti-spoofing
chen_znn的博客
10-27 3471
论文提出了一种用于跨域活体检测的自适应 ViT 方法。该方法使用 ViT 作为骨干网络，以利用 transformer 的优势来解释像素之间的远距离依赖关系。此外，还在 ViT 中引入了集成适配器模块和特征转换层，以适应不同的域并通过少量样本获得鲁棒的性能。
Generalized face anti-spoofing by detecting pulse from face videos
CoderWangSon
03-18 1310
Generalized face anti-spoofing by detecting pulse from face videos 标签： anti-spoofing 文章来源： 2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR) Cancún Center, Cancún, México, December 4-8...
活体检测论文研读二：Learn Convolutional Neural Network for Face Anti-Spoofing
DeepHao'Blog
10-12 1594
Learn Convolutional Neural Network for Face Anti-Spoofing
论文阅读——Pushing the Limits of Translation Quality Estimation
liuy9803的博客
05-19 860
https://www.aclweb.org/anthology/Q17-1015.pdf 挑战翻译质量评估的极限 Github：https://github.com/Unbabel/OpenKiwi 翻译质量评估可以极大减少后编辑工作，本文使用单词级质量评估和自动后编辑之间的协同，将一个新模型堆叠到具有丰富特征的单词级质量评估系统中，使用自动后编辑系统的输出作为一个额外的功能，取得了非常好的效果，在 WMT16 单词级 F1^MULT 为57.47%（比 sota 增加了7.95%），句子级 .
基于人脸识别的火车站监控解决方案(图)
首席技术执行官CTO(Chief Technology Officer)|技术总监--邓斌博客
03-18 5733
1.1概述 一般而言，生物识别技术包括采集、预处理、特征提取、特征比对等模块，处理流程如图1所示。图1 生物识别技术处理流程图点击此处查看全部新闻图片 在实现形式上，采集单元往往是作为一个独立的设备存在的。例如，人脸识别技术中，一般通过CCD来采集人脸的图像。而预处理、特征提取、特征比对一般是以独立模块或存在于计算机中算法模块的形式存在，作为比对系统的一个模块。比对过程是将采集、提取到
如何理解等错误率(EER, Equal Error Rate)？
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DanyHgc的博客
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在语音vad和KWS任务中，经常用到EER，怎么正确理解EER FR定义：在一批本该全部正确(TRUE)的列表中出现几个没识别出正确的语音，这个就是错误拒识FR(False Rejection)，是Miss的； FA定义：在一批本该全部错误(Flase)的列表中出现了几个没识别出错误的语音，就是错误的语音被认为对了，FA(False Acceptance)，是Flase Alarm的。 各自
第二次作业评判
weixin_30339457的博客
04-16 167
第14号作业:综合练习(二) 　　1.问题复述 1、创建数据库CPXS，保存于E盘根目录下以自己学号+姓第一个字母（阿拉伯数字+大写字母）方式创建的文件夹中， 初始大小5MB，最大20MB，以10%方式增长， 日志文件存于同一文件夹，初始大小2MB，最大5MB，以1MB方式增长； 2、创建表CP，CPBH为主键，8位数字，CPMC，长度12个字符，JG为精确到小数点后2位，KCL为整数，...
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