1 例如,NEC-0 准备模板的速度比 NEC-2 快得多,但错误率也高出二十倍。Dermalog-5 执行模板搜索的速度比 Dermalog-6 快得多,但准确率也低得多。2 在正面识别应用(如已注册旅行者系统)中,用户隐含地声称已在系统中注册 - 大多数用户都会注册。在负面应用中(如被驱逐者),隐含的声明是该对象未注册 - 大多数不会注册。3 此处的图库大小为 1200 万人,每人一张图片。给定 331 201 个非匹配搜索,一对多搜索的详尽实施将执行近 4 万亿次比较。当误报率为 0.0025 时,误报数量首先为 828,这相当于单次比较错误匹配率为 828 / 4 万亿 = 2.1 10 − 10,即约 50 亿分之一。严格来说,此 FMR 计算仅对使用 N 1:1 比较实现 1:N 搜索的算法有意义,但情况并非总是如此。
1 例如,NEC-0 准备模板的速度比 NEC-2 快得多,但错误率也高出二十倍。Dermalog-5 执行模板搜索的速度比 Dermalog-6 快得多,但准确率也低得多。2 在正面识别应用(如已注册旅行者系统)中,用户隐含地声称已在系统中注册 - 大多数用户都会注册。在负面应用中(如被驱逐者),隐含的声明是该对象未注册 - 大多数不会注册。3 此处的图库大小为 1200 万人,每人一张图片。给定 331 201 个非匹配搜索,一对多搜索的详尽实施将执行近 4 万亿次比较。当误报率为 0.0025 时,误报数量首先为 828,这相当于单次比较错误匹配率为 828 / 4 万亿 = 2.1 10 − 10,即约 50 亿分之一。严格来说,此 FMR 计算仅对使用 N 1:1 比较实现 1:N 搜索的算法有意义,但情况并非总是如此。
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