<div dir="ltr"><div dir="ltr"><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Mon, 2 Mar 2020 at 05:08, Christian Huitema <<a href="mailto:huitema@huitema.net">huitema@huitema.net</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><br>
<br>
> <br>
> On Mar 1, 2020, at 8:25 AM, John Levine <<a href="mailto:johnl@iecc.com" target="_blank">johnl@iecc.com</a>> wrote:<br>
> <br>
> This question seems vaguely cryptography related, I hope.<br>
> <br>
> It seems to me there are two rather different applications called<br>
> facial recognition.<br>
> <br>
> One is comparing an image of a person to a stored picture and deciding<br>
> whether it is the same person, yes or no.  That's used in various<br>
> countries' automated immigration kiosks, and I think Heathrow airport<br>
> uses it to check that the person who gets on the plane is the same<br>
> one whose passport they checked at security.<br>
> <br>
> The other has stored pictures of people of interest, and a stream of<br>
> images of people typically from live video, and compares all the<br>
> people in the pictures to all the people in the images, looking for<br>
> matches.<br>
> <br>
> The accuracy numbers I've seen all seem to combine the two.  Are there<br>
> separate analyses?  I would imagine that the single match would be a<br>
> lot more accurate than many to many.<br>
<br>
The two questions that you describe are the same problem. Take the "same person in photo" question. You have to measure false negatives, i.e., present N other pictures of the same person and see how many are not recognize. And you have also measure false positives, i.e., take N pictures of other people and see how many are falsely recognized. You need the two numbers to characterize a system.<br>
<br>
-- Christian Huitema <br>
_______________________________________________<br><br></blockquote><div><br></div><div>
<div>Hi,</div><div><br></div><div>The first case is an authentication, 
where you have a priorly claimed identity or identifier and want to 
check if this is the genuine person, and the second case is known as 
biometric identification where you are trying to find the closest 
entries within your dataset to the newly captures images (you may try to
 find only the closest without looking for the same level of confidence 
as you would require for an authentication -- in that case you generally
 output a list of potential candidates). <br></div><div><br></div><div>Indeed,
 authentication is usually easier to solve. This is nevertheless true 
that performances of both systems are correlated in some way, but the 
metrics are different, and case of identification depends on more 
factors (in particular size of the reference dataset). <br></div><div><br></div><div>Best,</div><div>Julien Bringer<br></div> 

<br></div></div></div>