人脸识别中的假阳性

Question

我参与了有关图像的面部识别的项目，一旦使用了CNN，我必须亲自指出存在的“真阳性”，“真阴性”，“假阳性”和“假阴性”的数量。

根据我所知道的True Positive表示正确识别的脸部数量，因此，如果图像中有3张脸部并且机器识别出它们，则我有3个True Positives，True Negative表示表示机器尚未识别出没有面孔的脸部，假阳性表示机器识别出没有面孔的错误，而假阴性表示机器未识别出没有面孔的脸型实际上在那里。

[很遗憾，我对True Negative的概念不太了解，如何理解一个处理中有多少True True Negative？例如，如果在一张照片中我有3张脸并且机器识别出3张脸，那么我将有3个真正，0个假负，0个假正，但是我将有多少个真负？

Answer 1

[当您谈论具有3张脸的图像时，这意味着您的方法（或任何其他脸部识别方法）可能会在原始图像的不同部分（子图像）上进行一系列测试并找到脸部。在这种情况下，很多框架中都没有人脸，并且您的方法正确无误，没有找到人脸（相当于“真负片”）。您应该计算这些测试。