Результаты тестов
Точность работы сервисов
age-estimator, gender-estimator и emotion-estimator
| Сервис | Точность |
| age-estimator | +/- 3,95 лет |
| gender-estimator | 95% |
| emotion-estimator | 80% |
mask-estimator
Для расчета точности используются следующие метрики:
- Precision (точность) показывает, с какой точностью работает сервис. Метрика представляет собой число верных положительных результатов по отношению ко всем положительным результатам.
- Recall (полнота) показывает, насколько полно сервис охватывает верные результаты. Метрика представляет собой число верных положительных результатов по отношению ко всем результатам, которые должны быть положительными.
- F1 score — один из способов объединить метрики precision и recall в агрегированный критерий точности. F1 score достигает максимума при полноте и точности, равных единице, и близок к нулю, если один из аргументов близок к нулю. F1 score — среднее гармоническое (с множителем 2, чтобы в случае precision = 1 и recall = 1 иметь F1 = 1).
| Метрика | Значение |
| Precision | 0,9967532468 |
| Recall | 0,9903225806 |
| F1 score | 0,9935275081 |
face-detector-liveness-estimator
Для расчета точности используются следующие метрики:
- APCER показывает долю атак валидационного датасета, которые были классифицированы как реальные биометрические предъявления.
- BPCER отражает долю реальных биометрических предъявлений, классифицированных как атаки.
| Тип изображения | Метрика | Значение |
| Реальное лицо | BPCER | 0,29981 |
| Фотография | APCER | 0,04911 |
| Фотография без заднего фона | APCER | 0,12 |
| Атака повторного воспроизведения | APCER | 0,01339 |
| 2D маска | APCER | 0,02888 |
| 3D маска | APCER | 0,01333 |
примечание
Время запроса в среднем составило 0,3 секунды.