人脸识别方案中的人脸识别功能性能需求分析

在人脸识别方案中，它的性能需求包括准确率和实时性。准确率是衡量准确识别人脸信息的精度指标，通常来说，系统人脸识别准确率需要高达99%，同时对有一定角度的侧面人脸也具有不错的识别效果；实时性表征的是系统身份识别快慢的指标，要求系统在至多1s内输出身份识别结果。多数情况下，人脸识别方案的性能按照以下指标来评判。

1、错误拒绝率（False Rejection Rate，FRR）

FRR 是生物识别安全系统错误拒绝授权用户访问的可能性的度量。人脸识别系统 FRR 是错误拒绝次数与尝试识别次数的比值。

2、错误接受率（False Acceptance Rate，FAR）

FAR 是生物识别安全系统错误接受未经授权用户访问的可能性的度量。系统的 FAR 表示为错误接受次数与试识别次数的比值，定义为“不同人的面部图像被错误匹配的概率”。

3、相等错误率（Equal Error Rate，EER）

通过取 FAR 和 FRR 具有相同值的点，从收敛区域（Region of Convergence，ROC）图中获得了 FAR 和 FRR相等的速率。EER 是一种比较具有不同 ROC 曲线的系统精度的方法，通常具有最低 EER 的系统最准确。

4、正确识别率（Correct Recognition Rate，CRR）

CRR 测量匹配率和不匹配率的百分比，而不考虑 FAR 和 FRR。在匹配的情况下，它是正确匹配的数量与数据库中对象总数的比值；在不匹配的情况下，它是不匹配的数量与数据库中对象总数的比率。

由上述指标可知，FRR、FAR、EER 的值越小，CRR 的值越大，人脸识别方案系统的识别性能越好。

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