人脸识别设计到AI的两个概念:
计算机视觉(机器视觉)和生物识别。由此展开测试寻找测试点
AI测试与传统测试的异同点:
AI测试需要结合AI架构,算法,应用场景等针对测试。
这里的人脸查准率和人脸设定阈值有关系
设定阈值的过程就是模型评估,阈值设定越低,通过率越高,误报率越低
阈值设置越高,通过率越低,误报率越高
思维导图中的静态指图片,动态指活体检测。

本文解析了人脸识别技术中涉及的AI概念,如计算机视觉和生物识别,重点讲解了AI测试中的查准率与阈值设定,并比较了AI测试与传统测试的异同。讨论了阈值设置对通过率和误报率的影响,以及静态与动态检测的区别。
人脸识别设计到AI的两个概念:
计算机视觉(机器视觉)和生物识别。由此展开测试寻找测试点
AI测试与传统测试的异同点:
AI测试需要结合AI架构,算法,应用场景等针对测试。
这里的人脸查准率和人脸设定阈值有关系
设定阈值的过程就是模型评估,阈值设定越低,通过率越高,误报率越低
阈值设置越高,通过率越低,误报率越高
思维导图中的静态指图片,动态指活体检测。
