本文介绍了人脸识别的评价指标，包括误识率（FAR）、通过率及其与阈值的关系。误识率是将非本人误识别为库中某人的概率，通过率则是正确识别的概率。阈值设定影响这两者，过高会降低误识率但牺牲通过率，反之亦然。人脸识别算法的好坏需综合考虑这两个指标。同时，阈值与通过率、误识率呈非线性关系，生物识别不宜视为强认证工具。
谈一谈人脸识别评价指标
最近经常被问到“人脸识别的识别率怎样”、“活体检测的阈值取多少合适”，现在简单介绍一下。
以人脸识别、指纹识别为代表的生物识别有一套国际通行的评价体系，其中的核心指标有两个，分别是误识率和通过率。
误识率
误识率有时被称为认假率，英文简称FAR（False Accept RATE），指把他人误认为生物特征库中某人而通过的概率，误识举例来说就是宋小宝拿陈道明手机人脸解锁通过。
通过率
通过率指正确认出而通过的概率。
反过来讲叫做拒真率（拒真率=1-通过率），英文简称FRR（False Reject Rate），拒真率指在生物特征库存在但未识别出的概率，拒真举例来说就是宋小宝拿自己手机人脸解锁未通过。
从概率论的角度来看，误识率和通过率都属于后验概率，假如A表示验证通过，A’表示验证拒绝，B表示生物特征库中的样本验证，B’表示生物特征库外的样本验证，那么误识率可以表示为P（A|B’），通过率可以表示为P（A|B），拒真率可以表示为P（A’|B）。
人脸识别的误识率和通过率到底如何？来看公司A提供的这组数据（绝对数值有修改，可以定性来看）。
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