c++ - 在评估特征检测、描述和匹配时，我们应该考虑哪些主要比率和值？

Question

我使用带有 Open_CV 库的 feature2D 进行掌纹识别，并使用 SIFT、SURF、ORB 等算法来检测特征和提取/匹配描述符。我的测试包括（1 对 1）掌纹和掌纹（1 对数据库）。

我得到了结果，我需要评估算法，为此我知道有一些比率或分数（如 EER、rank-1 识别、召回和准确性），可以估计这种方法成功的程度。现在我需要知道这些费率是否在 Open_CV 中实现，以及如何使用它们。如果不是，文学中使用的不同公式是什么。

score 0 · Accepted Answer

据我所知，OpenCV 中几乎没有实现。一种常见的方法是存储结果（例如以 JSON 格式）并使用其他程序（如 Matlab 或 Python）处理这些结果。这也允许您更改评估，而无需重新计算算法。

没有总体上最好的方法来显示结果。它总是取决于你想展示什么。在我看来，ROC 是表达你的输出的最佳方式。它在研究中也被广泛使用。

如果你坚持用 C++ 做，那么你可以使用：

1 回答 1