美国国家标准技术研究所分裂面部识别供应商测试（FRVT）分为2023年的两组生物识别评估 - 面部识别技术评估（FRTE）和面部分析技术评估（FATE）。本文将探讨评估面部识别算法的不同轨道。
什么是面部识别技术评估（FRTE）？
面部识别技术评估（FRTE）计划的重点是评估面部识别技术的识别和验证能力。它旨在评估这些技术在从图像中识别个人的性能，从1：1验证到1：n识别方案。
此外，FRTE计划采用了专门评估，包括多模式（Face + Iris）和双胞胎演示，旨在为各种用户群体提供对面部识别技术表现的全面了解。
多模式方法涉及测试算法，以使其与大型模式数据库相匹配的人的脸和虹膜数据的能力。 FRTE双胞胎示范是一条专业的曲目，可以解决使用面部识别技术区分相同双胞胎的挑战。
评估的关键指标是错误的非匹配率（FNMR）和错误匹配率（FMR）。 FNMR衡量面部识别系统无法匹配同一个人的两个图像的可能性，而FMR是该系统将错误匹配的可能性与来自其他个体的图像匹配的可能性的衡量标准。
该方程在特定阈值下提供了FNMR的计算：
在哪里，t是决定阈值，你我是第三比较的相似度得分，n是真实比较试验的总数，并且h是步骤函数。
步骤函数返回1，如果参数（u我- T）大于或等于零，否则返回0。总结给出了真正的正识别的数量，其中系统正确地将成对的真实图像对作为阈值以上的匹配。因此，该方程给出了不匹配的真正对的比例，即在阈值T处的FNMR。
同样，计算错误的匹配率（FMR），但使用了不同人之间比较的分数向量。等式是：
在哪里，t是阈值，v我是冒名顶替的成绩，n是冒名主义者比较试验的总数，并且h是步骤函数。
阈值计算器对于确定系统灵敏度至关重要。使用冒名顶替得分的分位函数来描述确定T的方法。
在哪里，问v是分位数函数，FMRk值基于日志量表上的所需范围设置。
什么是面部分析技术评估（FATE）？
面部分析技术评估（FATE）是一项全面的面部分析，超出了识别范围。它包括评估软件的变体检测，，，，图像质量分析，，，，演示攻击检测， 和年龄估计。
命运变体特异性地靶向了变形的面部图像，这些图像被数字操纵以将不同面部的特征合并为单个图像。这些攻击有可能妥协身份验证系统。评估测试测量算法在检测这些变形攻击方面的功效。
命运图像缺陷检测是质量评估不可或缺的一部分，它识别和度量可能影响面部图像识别的缺陷。在图像质量分析期间，系统评估影响图像可用性的不同因素。
为了确定图像中呈现的面孔是真实的还是旨在欺骗系统的表示形式，则利用了呈现攻击检测。年龄估计利用生物识别技术根据其面部特征来确定一个人的年龄。
这些绩效评估利用了两个关键指标- 攻击表现分类错误率（APCER）和真正的分类错误率（BPCER）。
攻击呈现分类错误率（APCER）专门测量系统在检测和识别演示攻击（例如涉及操纵或变形图像的攻击）方面的准确性。
在哪里，m是变形图像的数量错误地分类为未变形的数量吗？nm是显示给系统的变形图像的总数。
另一方面，真正的分类错误率（BPCER）可以测量系统避免错误警报的状况。它由以下等式定义：
在哪里，b是善意的总数（真实的，非morph）图像错误地分类为变形，并且nb是呈现给系统的真正图像的总数。
谁参加？
FRTE和命运测试欢迎面部识别的开发商，他们希望对技术的不同方面进行评估。为了参与，公司必须将其软件与已公开的C ++ API集成，并在提交之前将其软件通过验证软件包进行。
NIST的评估通常被视为对公共部门和私营部门的许多合同的表股（如果不是明确的要求）。
