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La cara tiene un umbral de confianza de reconocimiento predeterminado de 0.5, que es un saldo aplicable a muchas aplicaciones de verificación de identidad, pero puede cambiar el umbral de confianza de reconocimiento para adaptarse a cada aplicación.
- ¿Cómo se mide la precisión del reconocimiento de la cara??
- Qué métricas se usan en el reconocimiento facial?
- ¿Es el reconocimiento facial ML o DL??
- ¿Qué tan preciso es Microsoft Face API??
¿Cómo se mide la precisión del reconocimiento de la cara??
La precisión de FRVT debe medirse a través de una relación frr (tasa de rechazo falso) y lejanos (tasa de aceptación falsa); El número de veces que una cámara detecta incorrectamente una coincidencia falsa (se encuentra una coincidencia, incluso si la cara no está en la base de datos) a la cantidad de veces que una cámara no puede encontrar una coincidencia correcta (la cámara no lo hace ...
Qué métricas se usan en el reconocimiento facial?
Para medir la similitud entre las dos caras, se puede usar una función de distancia en el espacio vectorial de características. Las distancias euclidianas y coseno son dos de las funciones más utilizadas, pero también existen muchos otros enfoques de complejidad variable.
¿Es el reconocimiento facial ML o DL??
El tipo más común de algoritmo de aprendizaje automático utilizado para el reconocimiento facial es una red neuronal convolucional de aprendizaje profundo (CNN). Los CNN son un tipo de red neuronal artificial que son adecuadas para las tareas de clasificación de imágenes.
¿Qué tan preciso es Microsoft Face API??
La aplicación de API Face de Microsoft Azure Cognitive Service Face le ayuda a hacer una aplicación Face API en 30 minutos. Todo lo que necesita es una suscripción de Microsoft Azure. Azure Face API tiene una precisión del 90-95%.
