我正在研究一种基于SURF算法和欧氏距离的静脉模式识别项目。我已经完成了我的程序，找到静脉特征之间的最大和最小距离，并在有相同图像时准确找到匹配。即两个图像之间的最大和最小距离为零。在这种情况下，我如何找到我的FAR和FRR。它会是0％还是我错过了一个大概念？
即使存在轻微变化，在这种情况下也不会匹配，我想我需要有一个阈值来进行比较。我用不同的手用同一只手计算了所有图像组合之间的最大和最小距离。在这种情况下，我如何计算FAR和FRR。这是我的第一个生物识别项目，如果我被引导到可以帮助我的任何资源，将会很有帮助。谢谢。
请帮助我。
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通常，在训练集中找到与测试集中的样本完全匹配的模型是不可能的。 （欧氏距离为零的情况在现实中是不可能的。）因此我们使用多种相似度量方法，例如在你的情况下，使用欧几里德距离。
然后我们应该一个阈值来确定测试样本和训练集中的某个模型是否属于同一个人。如果距离大于阈值，我们拒绝他们是同一个人的假设，否则接受。所以我们有错误拒绝和错误接受的案件 在您的情况下，也许您可以避免选择阈值，因为每个测试样本都与所有培训模型进行比较。因此，您可以选择最近的训练模型作为您的识别结果。
要计算FAR和FRR，您应该为测试样本添加关键标签，以便将识别结果与关键字进行比较。