生物特征识别性能的不同衡量标准以及python源代码

2024-06-09 17:29:27

生物特征识别性能的不同衡量标准以及python源代码

XB D., xingbod@gmail.com

简介

本文介绍不同任务对应的不同的评价标准。验证任务使用EER，ROC， identification任务使用CMC top-1，而搜索，retrieval，detection使用CMC，mAP等等。

参考

如何快速轻松地评估multi-class 或者 binary classification的准确度？如果您还不熟悉性能评估的各个方面，建议您参考以下论文概述的一些方法。

Bengio, S., Keller, M., Mariéthoz, J. (2004). The Expected Performance Curve. International Conference on Machine Learning ICML Workshop on ROC Analysis in Machine Learning, 136(1), 1963–1966.

Martin, A., Doddington, G., Kamm, T., Ordowski, M., & Przybocki, M. (1997). The DET curve in assessment of detection task performance. Fifth European Conference on Speech Communication and Technology (pp. 1895-1898).

Li, S., Jain, A.K. (2005), Handbook of Face Recognition, Chapter 14, Springer

混淆矩阵

混淆矩阵（confusi

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