虚警概率和ROC曲线图

Question

如何使用视频绘制每个窗口的误报与未命中率（或误报概率）和ROC（接收器操作曲线）的图表？如何确定误报和点击的数量？例子非常有用。

Answer 1

非常简单。将所有真阳性（H0）值存储在一个数组中，将所有真阴性（H1）值存储在另一个数组中。

对两个列表进行排序。

从两个列表中找到最高值，从两个列表中找到最低值。将范围除以适当的数字（例如1000），这将是您的步骤。

现在按步长值从最小值步进到最大值。

对于每个评估值，找到h0和h1数组中大于该值的点。将此索引除以h0 / h1数组中的值的数量，然后乘以100（给出百分比）。

• 错误拒绝（fr）= h0指数百分比。
• 错误接受（fa）= 100 - （h1指数百分比）。

绘制反对，100 - fr。

要计算EER，您需要找到上面计算的fr和fa之间的最小距离。

float diff = fabsf( fr - fa );
if ( diff < minDiff )
{
    minDiff = diff;
    minFr   = fr;
    minFa   = fa;
}

然后在最后，EER计算如下：

float eer = (minFr + minFa) / 2.0f;

编辑：您获得的H0和H1值只是得分值，表示您的匹配正确的“可能性”。您必须在某处计算这些数字，因为您必须根据此分数决定是否识别您的对象。

H0列表是您确定匹配时获得的分数。 H1列表是您在确定不匹配时获得的分数。