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Zusammenfassung Machine Vision
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Machine Vision (Machine Vision)
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nerunayugarajah
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Machine Visione_roc
- NICHT Elastic Graph Matching aber auf jeden Fall noch: ROC Kurven, Hit/False Alarm
rates, alles nach ROC-Kurven slide 14 (also False Positives, Precision-Recall) duerfen
Sie weglassen.
Face Verification
Aufgabe der Verifizierung:
Bei einem Bild eines Gesichts und der Identität i, die die Person vorgibt zu sein,
entscheide, ob es sich wirklich Person i ist.
Beispiel:
Kamera + PIN-Code
Passt das Bild zu dem gespeicherten Besitzer der PIN?
Wie misst man die Zuverlässigkeit eines Gesichtsverifikationssystems Systems?
Eingabe: Vektor x , entscheiden, ob oder
Gesichtserkennungssystem: fi(x)
Abbildung des Bildvektors auf einen einzelnen skalaren Wert, z.B. Abstand von
gespeicherten Werten der Person i.
Entscheidung mit Schwellenwert t : fi(x)<t ?
Gesichtsidentität wird verifiziert wenn der Abstand zu den gespeicherten Werten <t
ist.
Fehler hängt kritisch von t ab.
Wie findet man das optimale t? - Theorie der Signaldetektion.
Decisions and Errors
Treffer: Signal korrekt erkannt.
Fehlschlag: Das Signal ist vorhanden, aber das System meldet "kein Signal".
Falscher Alarm: Kein Signal, aber das System sagt "Signal erkannt".
Korrekte Ablehnung: Kein Signal, nichts erkannt.
Wahrscheinlichkeiten = Flächen unter Dichtefunktionen.
Case 1: it is the person i
H
Case 2: it is not the person i
H
Threshold
Optimale t: Minimierung der Summe der
Fehlalarmrate
Verpasste Rate
Optimum liegt im Schnittpunkt der Kurven
Besser:
Berücksichtigen Sie vorherige Wahrscheinlichkeiten p(wi), p(not wi ).
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