Come noto in biometria: link
False match rate (FMR, also called FAR = False Accept Rate): the probability that the system incorrectly matches the input pattern to a non-matching template in the database. It measures the percent of invalid inputs that are incorrectly accepted. In case of similarity scale, if the person is an imposter in reality, but the matching score is higher than the threshold, then he is treated as genuine. This increases the FMR, which thus also depends upon the threshold value
Ad esempio, abbiamo caso:
- 1000 modelli di utenti di facce nel database
- 100 utenti-impostori che non sono nel database cercando di registrare il sistema, una volta ogni
- FAR = 0,001 (0,1%)
Allora quante false corrispondenze ci saranno?
- 1000 * 100 * 0,001 = 100 (alcuni degli utenti-impostori saranno accettati con molti modelli nel database, altri no una volta)
- 100 * 0,001 = 0,1 (gli impostori non saranno ammessi nel sistema, solo il 10% che un impostore possa ancora essere accettato nel sistema)
O la stessa domanda, in altre parole, che cos'è in particolare FAR (False Accept Rate):
- FAR è una falsa corrispondenza di un tentativo di confronto con un solo modello nel database? E non dipende dalla dimensione del database.
- O è FAR - se c'è almeno una corrispondenza con uno qualsiasi dei modelli nel database? E dipende dalla dimensione del database.