描述人脸识别性能的指标主要包括准确率、错误接受率、错误拒绝率。尽管近年来人脸识别技术的准确性已大大提高，但随着人脸识别应用的逐渐深入，仅从性能维度进行评价并不能满足特定场景下的实际需求。
我们认为，要全面客观的评价人脸识别的应用效果，需要看人脸识别系统本身是否具备能够被用户信任的技术能力。随着人脸识别的大规模应用，频繁出现系统被黑灰产攻破、用户个人信息被泄露、人脸技术滥用、对部分人群的识别结果存在偏见等负面新闻，这些问题也逐渐成为用户对人脸识别系统是否信任的关键。因此，为有效回应用户关切，我们认为需要围绕安全可靠、透明性、数据保护、明确责任、公平性五个可信特征，结合其使用场景来评价人脸识别系统是否具备相应的可信能力。
传统的标准主要是准确率。对于1∶N的识别应用，准确率就是从数据库中精确搜索出目标人物的正确概率。针对高铁、机场等1∶1的验证应用，准确率是指在很低的错误接受率下的本人验证通过率。在准确率已经满足使用需求的今天，人们开始追求更加全面的识别效果，包括在口罩遮挡、侧脸、年龄变化等极端条件下的稳定性、对抗样本攻击和活体攻击的安全性，以及在多人种人脸识别下的公平性等。
目前主流的方法是深度卷积神经网络，该网络结构能够提取像素、边缘、五官、属性等多层次的人脸特征，对年龄、姿态甚至整容等外观变化有很强的适应性。模型参数的学习主要依靠海量的人脸数据驱动完成，通过学习训练数据中同一人的多张年龄、姿态等变化的图片，并增强同一人的这些图片特征的一致性。经过数百万甚至数亿图像的训练后，网络可以获得对年龄、姿态等稳定的识别准确率。
使用更大、更具有代表性的数据集，更好地遵守图像质量标准以及其他措施。(吴双)
关键词： 错误接受率 错误拒绝率 数据保护 深度卷积神经网络
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