[AI] 얼굴 인식 기술 TEST

[AI] 얼굴 인식 기술 TEST모델 분류 성능 지표1. True Positive(TP) : 실제 True인 정답을 True로 예측2. False Positive(FP) : 실제 Flase인 정답을 Ture로 예측3. False Negative(FN) : 실제 True 인 정답을 False로 예측4. True Negative(TN) : 실제 False인 정답을 False로 예측 Precision(정밀도) : True로 분류한 것 중 실제 True인 값의 비율 TP / (TP + FP)Recall(재현율) : 실제 True인 것 중에 모델이 True라고 예측한 것의 비율 TP / (TP + FN)F1 Score: Precision과 Recall의 조화평균 2 * (Precision * Recall) / (..

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• · 2024. 5. 24.
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[논문] About Face: A Survey of Facial Recognition Evaluation 요약

Abstract1976년부터 2019년까지 145 million의 이미지를 조사한 결과, 이러한 dataset들은 정치적 동기, 기술적 능력과 현재 규범들의 변화에 의해 형성된다. 이러한 영향들이 해로울 수 있는 특정 관행을 어떻게 가리는지 논의하고, 현실세계에서 기술의 기능에 대한 이해를 확립할 세부적인 명시적 의사소통을 위한 사례를 만든다.IntroductionNIST에서는 2014년과 2018년 사이에 FPT(Facial processing technology)가 0.2% 실패율을 보인다고 한다. 그러나 현실 세계에서 런던의 용의자 식별 시스템에서 96% 실패 등의 반례가 발생한다. 특히, 인구통계학적 하위 그룹에서 더 높은 실패율을 보인다. ex ) Amazon Rekognition system ..

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• · 2024. 5. 24.
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