Face tem um limite de confiança de reconhecimento padrão de 0.5, que é um saldo aplicável a muitos aplicativos de verificação de identidade, mas você pode alterar o limite de confiança do reconhecimento para se adequar a cada aplicativo.
- Como você mede a precisão do reconhecimento de rosto?
- Quais métricas são usadas no reconhecimento de rosto?
- É reconhecimento facial ML ou DL?
- Quão precisa é a API do Microsoft Face?
Como você mede a precisão do reconhecimento de rosto?
A precisão do FRVT deve ser medida por meio de uma relação FRR (taxa de rejeição falsa) e distante (taxa de aceitação falsa); O número de vezes uma câmera detecta incorretamente uma correspondência falsa (há uma correspondência encontrada, mesmo que o rosto não esteja no banco de dados) até o número de vezes que uma câmera não consegue encontrar uma correspondência correta (a câmera não ...
Quais métricas são usadas no reconhecimento de rosto?
Para medir a semelhança entre as duas faces, pode -se usar uma função de distância no espaço do vetor de recurso. As distâncias euclididas e cosseno são duas das funções mais usadas, mas muitas outras abordagens de complexidade variável também existem.
É reconhecimento facial ML ou DL?
O tipo mais comum de algoritmo de aprendizado de máquina usado para reconhecimento facial é uma profunda rede neural convolucional (CNN). Os CNNs são um tipo de rede neural artificial que são adequados para tarefas de classificação de imagem.
Quão precisa é a API do Microsoft Face?
O aplicativo API do serviço cognitivo do Microsoft Azure ajuda você a fazer um aplicativo de API FACE em 30 minutos. Tudo que você precisa é de uma assinatura do Microsoft Azure. API do Azure Face tem uma precisão de 90-95%.