Matlab影像處理：誤拒率、誤識率意義，計算等錯誤率的Matlab源碼（網路首發）

      影像處理中經常有誤拒率和誤識率兩個概念，今天簡介下。

     誤拒率，就是錯誤拒絕的意思，指的類內匹配。如果有10個志願者的樣本，每個志願者20幅樣本。那麼相對於類內測試，比如對1號誌願者，同一類的這20幅圖片之間，互相匹配，假設1:1的匹配，互相不重複能夠進行(20*19)/2次。如果10個志願者都進行這麼測試，就是10*（20*19）/2次。這是總的類內匹配次數。預設定閾值為TH，如果匹配值th>TH就會錯誤拒絕。

 

     誤識率，指錯誤接受的機率，相對於類間匹配而言。不同的類之間進行的匹配，如果閾值th小於預設閾值TH，就會認為屬於同一類，這種情況就是錯誤接受。

計算公式如下：

 

      也可以參照http://ishare.iask.sina.com.cn/f/37004900.html這個論文裡的57頁和20頁的介紹。

       因為FRR和FAR互相矛盾，所以當兩者相等時的機率就是等錯誤率。當閾值為TH時，此時對應的FRR有個數值、FAR有個數值。這樣得到一組對應的FRR和FAR，以FAR為橫座標，FRR為縱座標畫曲線，就是ROC曲線。再畫y=x的曲線，兩個曲線相交時對應的橫座標或縱座標就是等錯誤率，這個時候對應的閾值就是最優的。

典型的ROC曲線：

       網上至今沒有計算等錯誤率和畫ROC的Matlab源碼，我寫了一個，僅供大家參考：

核心代碼如下：

function out = YanEER(leinei, leijian)NGRA = length(leinei);   %類內測試的次數 對應誤據率 FRRNIRA = length(leijian);  %類間測試的次數  對應誤識率， FARFRR = [];FAR = [];th = 0.1:0.02:0.55;  %閾值，一共xxx個for i=1:length(th)    frr = sum(leinei>th(i))/NGRA;  %大於預設閾值的 就錯誤的拒絕了    FRR=[FRR frr];    far = sum(leijian<th(i))/NIRA; %小於閾值的  就錯誤的接受了    FAR = [FAR far];end

     這裡面的th是用來控制預設定閾值的，可以根據自己的需要設定。一般它跟你輸入的參數的最小值和最大值有關係，也可以和這兩個最值關聯起來。另外，計算frr的時候也可以乘上100，這時座標系就是（%）。大家靈活修改吧。

源碼下載：http://www.pudn.com/downloads542/sourcecode/graph/detail2238646.html

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