Matlab画像処理:誤り拒否率、誤り認識率の意味、計算等の誤り率のMatlabソースコード(ネットワーク先発)

画像処理には誤り拒否率と誤り認識率の2つの概念がよくありますが、今日は紹介します.
誤拒絶率とは、誤って拒絶することを意味し、クラス内のマッチングを指す.10人のボランティアのサンプルがあれば、各ボランティアは20枚のサンプルを持っています.では、クラス内テストに対して、例えば1番のボランティアに対して、同じクラスのこの20枚の画像の間で、互いに一致し、1:1の一致を仮定して、互いに重複しないで(20*19)/2回行うことができる.10人のボランティアがこのようなテストを行うと、10*(20*19)/2回です.これは、クラス全体のマッチング回数です.予め閾値THを設定しておき、マッチング値th>THが誤って拒否される.
 
誤認識率とは、クラス間マッチングに対して誤って受け入れられる確率を指す.異なるクラス間でのマッチングは、閾値thが予め設定された閾値THよりも小さい場合、同じクラスに属するとみなされ、この場合は誤り受け入れである.
計算式は次のとおりです.
 
参照も可能http://ishare.iask.sina.com.cn/f/37004900.htmlこの論文の57ページと20ページの紹介です.
FRRとFARは矛盾しているので,両者が等しい場合の確率は等誤り率である.閾値がTHの場合、対応するFRRには値があり、FARには値がある.このようにして対応するFRRとFARのセットが得られ、FARを横座標、FRRを縦座標として曲線を描く、ROC曲線である.さらにy=xの曲線を描くと,2つの曲線が交差するときに対応する横座標や縦座標が等誤り率であり,このときに対応する閾値が最適である.
典型的なROC曲線の概略図:
ネット上で今まで計算などの誤り率とROCのMatlabソースコードを描いていません.私は1つ書きました.参考までにしてください.
コアコードは次のとおりです.

function out = YanEER(leinei, leijian)

NGRA = length(leinei);   %    FRR
NIRA = length(leijian);  %    ， FAR

FRR = [];
FAR = [];
th = 0.1:0.02:0.55;  % ， xxx 
for i=1:length(th)
    frr = sum(leinei>th(i))/NGRA;  %   
    FRR=[FRR frr];

    far = sum(leijian<th(i))/NIRA; %    
    FAR = [FAR far];

end

この中のthは予め設定した閾値を制御するためのもので、自分の必要に応じて設定することができます.一般的には、入力したパラメータの最小値と最大値に関係します.この2つの最小値にも関連します.またfrrを計算するときにも100を乗じることができますが、このとき座標系は(%)です.みんなで柔軟に修正しましょう.
ソースのダウンロード:http://www.pudn.com/downloads542/sourcecode/graph/detail2238646.html
------------------------本稿はオリジナルで、転載は作者:yanzi 1225627を明記してください