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# System prepended metadata

title: 人臉辨識相關認證
tags: [Certification, ' AI']

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tags: Certification, AI
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# 人臉辨識相關認證

現在各大廠商都在著重人臉辨識

就連銀行業也不例外

本篇將著重於人臉辨識

分析其在市場上重要的認證



## 重要知識

[本篇參考](https://weilihmen.medium.com/%E4%BA%BA%E8%87%89%E8%BE%A8%E8%AD%98-nist-frvt-6d2f063fb159)

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### [NIST](https://www.nist.gov/)

美國國家標準暨技術研究院，簡稱NIST（National Institute of Standards and Technology），其隸屬於美國商務部，前身為國家標準局，從事一些應用基礎研究及測量技術和測試方法等，提供標準參考數據及有關服務

執行人臉識別測試的單位階層如下

>Information Technology Laboratory
>>Information Access Division
>>>Image Group



### [FRVT](https://www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-vendor-test-frvt)


Face Recognition Vendor Test (FRVT)，

其主要目的是測試人臉識別算法水準，由於是相對獨立的第三方測試，

受商業因素影響較小，因此相對比較公平公正，

是目前全球最具權威臉部辨識演算法評比之一。



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## 評估標準

FNMR （錯誤的非匹配率）是一種度量算法，

如果該算法錯誤地將正版對識別為不匹配（在某種相似性閾值內），

則會對算法進行懲罰。

另一方面，FMR  （錯誤匹配率）是一種度量算法，

如果它錯誤地將冒名頂替者對識別為匹配項，則會對其進行懲罰。

所有算法均在非常嚴格的FMR下進行評估，並通過其FNMR進行排名。

也就是說，該算法不能在典型的安全應用程序中錯誤地授予訪問權限，

同時以較低的錯誤拒絕率保持最佳的用戶體驗。

## 資料集

FRVT資料集是完全不公開的，只有簡略的幾段話描述。

![](https://i.imgur.com/bpmw3Dl.png)

最新的版本主要分為下列的資料集

### [VISA]

簽證照片(Visa)。簽證照片是非常清晰、正面、無遮擋的一種受控測試場景，

成像質量很高，且覆蓋了多達上百個國家的人臉數據。

**visa難度::star:**

### [Mugshot]

嫌疑人照片(Mugshot)。嫌疑人照片也是比較高清的，

跟簽證照片相比，嫌疑人兩張照片間的年齡跨度一般會更大，

有很多都超過了十年的年齡間隔

**mugshot難度::star::star:**


### [Child exploitation]

兒童照片( Child exploitation)。

兒童照片也是在非限制場景下採集的，

因為年齡分佈跟大家的訓練集可能差別比較大，

也就是大部分的論文或研究很少以此目標為方向

所以也是非常難的一個任務。

**mugshot難度::star::star::star::star:**

### [WILD]

自然場景照片(Wild)。自然場景的照片是在非限制場景下採集的，

各種光照，角度，遮擋，模糊，低分辨率的情況都可能會出現。

**wild難度::star::star::star::star::star:**

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![](https://i.imgur.com/Vf8AXWb.png)

[圖片來源](https://www.nist.gov/system/files/documents/2019/11/20/frvt_report_2019_11_19_0.pdf)

## 評判細項

對於算法的運行時間也有著很嚴格的限制，

所有提交都只能使用不超過CPU單線程1秒的計算資源來處理一張圖片

從人臉檢測、人臉對齊到人臉特徵提取和識別的所有功能。

並且比較時間不能超過10毫秒


另外順帶一提的是CPU這件事情，原先的FRVT的測試中，是允許GPU的使用，

直到2019年2月之後，NIST不再開放GPU使用，只能做CPU使用。


## 1:1 or 1:N

need something




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