Abstract-This paper presenterar metoder för att modellera och förutsäga ansiktsigenkänning (FR) systemprestanda baserat på analys av likhetspoäng. Vi definierar prestandan hos ett FR-system som dess igenkänningsnoggrannhet, och beaktar de inneboende och extrinsiska faktorer som påverkar dess prestanda. De inneboende faktorerna i ett FR-system inkluderar galleribilderna, FR-algoritmen och inställningsparametrarna. De extrinsiska faktorerna inkluderar främst frågebildsförhållandena. För prestandamodellering föreslår vi begreppet "perfekt igenkänning", baserat på vilket en prestandamått utvinns från perfekt igenkänning likhetspoäng (PRSS) för att relatera prestandan hos ett FR-system till dess inneboende faktorer. PRSS-prestandamåttet tillåter inställning av FR-algoritmparametrar offline för nära optimal prestanda. Dessutom används prestandamåttet som extraheras från frågebilder för att justera parametrar för ansiktsjustering online för förbättrad prestanda. För online förutsägelse av prestanda för ett FR-system på frågebilder, funktioner extraheras från den faktiska igenkännande likhet poäng och deras motsvarande PRSS. Med hjälp av sådana funktioner kan vi förutsäga online om en individuell frågebild kan matchas korrekt av FR-systemet, baserat på vilket vi kan minska den felaktiga matchningsfrekvensen. Experimentella resultat visar att prestandan hos ett FR-system kan förbättras avsevärt med hjälp av de metoder som presenteras.
Wang REF föreslog en prestandamått baserad på likhetspoäng, med hjälp av den perfekta erkännandelikhet poäng, som erhålls genom att poängsätta alla inskrivna prover mot alla inskrivna referensprov i ett slutet uppsättning identifieringssystem.
Modeling and Predicting Face Recognition System Performance Based on Analysis of Similarity Scores
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}