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·EER计算画图

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·评估指标EER(Equal Error Rate)介绍

[深度概念]·评估指标EER(Equal Error Rate)介绍深度学习文章一般用EER(Equal Error Rate)等错误概率作为衡量分类器的一个客观标准，博文ROC曲线解释了如何计算EER...下面是对EER计算的简单介绍 EER（平均错误概率）是一种生物识别安全系统算法，用于预先确定其错误接受率及其错误拒绝率的阈值。当速率相等时，公共值称为相等错误率。...利用ROC的其他评估标准 AUC(area under thecurve)，也就是ROC曲线的下夹面积，越大说明分类器越好，最大值是1，图中的蓝色条纹区域面积就是蓝色曲线对应的 AUC EER（equal

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依图科技声纹识别权威竞赛夺冠，智能语音再下一城

依图团队（logicworld）在全球权威声纹识别竞赛 VoxSRC 2019夺冠，等错误率（EER）0.0098，大幅领先第二名。声纹识别为什么难？...算法的输出结果用等错误率（Equal Error Rate，EER）来衡量。 EER 是衡量声纹识别算法系统综合性能的重要指标，EER 值越小，系统的性能就越好。...等错误率（EER）是系统的误识率（FAR）和拒识率（FRR）相等时的错误率，即ROC曲线与45度角直线相交的点，是衡量声纹识别算法系统综合性能的重要指标。EER数值越小，系统性能越好。...依图团队以 0.0098 的 EER 值获得本届竞赛冠军，也是唯一将 EER 值降低到 0.01 以内的团队。...中国最好的就是全球最好的依图已经不是第一次在国际人工智能公开比赛中获得第一。成立 7 年来，依图在视觉感知、自然语言处理、语音识别、智能决策等多算法领域发展，并且都独占鳌头。

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动态多尺度卷积网络结构，清华、快手联合提出语种识别新方法

图 1: 动态多尺度卷积结构。在图中，"Multi-scale Dk Block" 指的是全局和局部多尺度动态卷积核模块，"Multi-scale Dk Conv" 指的是局部多尺度动态卷积核操作。...图 2：动态卷积核 (Dk Conv) 模块。...图 3: 局部多尺度学习。在图中，"Dk Conv" 表示动态卷积核操作，⊕表示逐元素相加一组过滤器首先从相应的特征子集中提取特征。...图 4: 全局多尺度池化该团队重新定义了帧级特征 h_t，在通道维度上聚合了不同层的瓶颈特征 h_bi (i = 1, · · · , n)，其中 n 是瓶颈层的数量。...该方案所有提出的模型在 EER 方面都要优于 OLR2020 挑战赛中最先进系统。

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zeta多样性：基于发生率多样性的统一框架

Zeta的尺度定律（图2C）和距离衰减（图2D）也很好理解。图2 A，指数分布；B，幂律分布；C，zeta的尺度定律；D，zeta的距离衰减。...幂律分布的SAC是发散的（图3B），不能用于估计物种数。另外，当SAC来自于分层采样设计时，还和种面积关系等价。 2....地方-效应关系（endemics-effort relationship,EER)，用于量化地方性的程度和当地物种灭绝对栖息地丧失的敏感性。 EER通常也被称为地方性特有物种的数量。...指数形式的EER同样会收敛到一个值（图3C），这个值为全球特有物种的数量。且当选择的样点数远远小于总样点数时，EER近似和采样量呈线性关系。幂律分布的EER随着样本数单调增加。 3....图3 第一列负指数分布zeta；第二列幂律分布zeta。三行分别为SAC，EER，OFD。 Zeta和beta多样性的关系用z1和z2就可以表示群落两两之间的beta多样性。

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业界 | 百度提出Deep Speaker：可用于端到端的大规模说话人识别

图注：我们使用了 triplet loss，其之前曾被用于人脸识别。在训练阶段，我们选择一个说话人的一个话语，然后计算一个嵌入（标记为 Anchor）。...相比于基于 DNN 的 i-vector 方法，Deep Speaker 的 EER 下降了 50%，准确度提高了 60%。 ?...图注：我们在实验中使用的三个数据集分别是 UIDs、XiaoDu 和 MTurk。其中 UIDs 和 XiaoDu 是普通话数据集，MTurk 是英语数据集。...当仅在普通话语音上训练时，Deep Speaker 在英语的验证和识别任务上分别实现了 5.57% 的 EER 和 88% 的准确度。...图 1：Deep Speaker 架构示意图 ?

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·d-vector解读(Deep Neural Networks for Small Footprint Text-Dependent Speaker Verification)

图1显示了DNN拓扑。一旦DNN训练完成了，我们就使用最后隐藏层的累积输出激活作为新的说话者表示。...DNN verification system 图2中的左图显示了i向量系统和d向量系统的检测误差权衡（DET）曲线比较。...然而，在低假拒绝区域中，如图2中的图的右下部分所示，d向量系统优于i向量系统。我们还尝试了训练DNN的不同配置。如果没有maxout和dropout技术，训练有素的DNN的EER绝对差2％左右。...在隐藏层中将节点数增加到512并没有太大帮助，而将节点数减少到128会使得EER更差，为7.0％。将上下文窗口大小减小到左侧的10帧和右侧的5帧也会将EER性能降低到5.67％。 4.3....DET曲线的比较如图2右图所示。如该图所示，两个系统的性能都因噪声而降低，但d矢量系统的性能损失较小。在10 dB噪声环境下，d矢量系统的整体性能非常接近i-vector系统。

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mysql workbench画E-R图,并根据E-R生成sql(步骤超完整)

MySQL Workbench使用ER图创建数据表完整步骤，逐一操作即可。双击【Add Diagram】。点击【建表】图形按钮，位置如下图：点击空白处即可创建一个【table】表。...存储文件样式，后缀名称为【.mvb】完成EER图的编辑后，执行菜单栏【File】→【Export】→【Forward Engineer SQL CREATE Script】命令导出SQL。

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DAGN：一种跨时段、跨任务稳定的脑纹识别方法

图1 DAGN整体框架图 3、实验分析为验证提出的DAGN在跨时段、跨任务场景下的性能，此研究采用两个多认知任务数据集。...Imagining Binary Answers”、“Passive Audio -Visual”等认知任务上有显著改善，其中“Passive Audio -Visual”上的ACC提高了18.14%，EER...与子空间技术相比，睁眼条件下的“Odd Ball Visual”、“SSVEP”和“Passive Audio-Visual”任务的提升最为显著，其中“SSVEP”任务的ACC提高了27.09％，EER...DAGN在大多数“留一任务”验证中性能最佳，在两个数据集上平均ACC达到99.5％和92.57％，平均EER分别为0.15％和3.09％。

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CNN图图图

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【AI防熊孩子抢手机】浙大开发算法软件，轻松识别儿童玩手机

为了评估二元分类器的性能，我们选择常用的性能指标：ROC（AUC）曲线下的面积和相等的错误率（EER）。...EER是接受和拒绝误差相等时的速率，而这个值越低，分类者越好。结果：首先，我们将孩子的触摸数据分为两组，分成3至5岁的儿童和6至11岁的儿童两组。...图4显示了两个年龄组的ROC曲线的比较。对于滑动和敲击，我们在对3至5岁的儿童组进行分类时有更好的表现。这是合理的，因为年龄较小的儿童在手部几何和灵活性方面往往与成年人更为不同。多次滑动。...图5显示了ROC曲线，通过改变划分的次数来进行分类决策。增加滑动次数时，分类错误可以大大减少。随着我们将滑动次数增加到8次，EER本地收敛到3.0％。

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学界 | 批训练、注意力模型及其声纹分割应用，谷歌三篇论文揭示其声纹识别技术原理

即使用户只用一个唤醒词完成声纹注册，当用户使用另一个唤醒词时，声纹识别依然能做到极高的准确率（EER 分别为 2.30% 和 2.99%）。...最后，通过结合多种注意力技术，模型能将声纹识别的错误率（EER）降低 14% 左右。...在这些优势下，使用该新型损失函数的模型能学到更好的模型，错误率（EER）降低超过 10%，在训练时间上减少了 60%。...最后，相比于非基于注意的 LSTM 模型，基于注意的模型能把我们声纹识别系统的错误率（EER）降低 14% 左右。论文：Speaker Diarization with LSTM ?

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VoxAtnNet | 手机面部生物识别系统的新型3D呈现攻击检测算法！

此外，作者还使用检测等错误率（D-EER）和检测错误权衡（DET）曲线呈现定量结果。...所提出的方法在内部协议上针对3D硅胶面具的D-EER = 5.75%，针对3D包裹照片PAI的D-EER = 0.25%。...提出的方法在两种协议下均展现出最佳性能，D-EER = 1.42%。...图8：使用两种协议的检测性能DET曲线（彩色查看最佳）图7：提出的方法和现有方法在Inter和Intra协议下的平均D-EER(%)。...平均D-EER(%)是通过在Intra和Inter协议内独立计算提出或现有方法的D-EER平均值得出的。根据上述一系列实验报告，提出的方法在所有三种性能评估协议上均表现出最佳性能。

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vue图片加载（默认图、小图、加载图、大图、加载失败图）

但是对于一些特殊场景就需要对图片特殊处理，比如：默认图、大小图、加载图等。...在此介绍一下图片处理涉及到的情况：图片使用阿里云OSS图片，里面有涉及到对原图（会大于20兆）处理为小图，但是阿里云最大只支持20兆的图片进行处理，因此有些图片无法使用小图；如果对那部分图片直接使用原图会对性能有很大影响...为了解决上述问题，如果小图可以加载，则直接使用小图，如果小图不能加载，则先使用加载中的图片去渲染，当原图加载成功以后，渲染上对应的原图，如果当原图也渲染失败（比如服务器响应客户端最大时间为30秒，网速过慢导致该时间内未完成...", // 小图加载失败，会先使用loading图片占位，避免页面卡顿，等待大图加载完成使用大图 small: "https://xixixi.net.cn/resources/images...，大图可以使用时返回大图地址 } } bigImage.onerror = function() {

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你用Deepfakes给小电影换个脸，人脸识别AI也看不出来：95%萌混过关

△ FRR是同人被误判为非同人的概率，越小越好，EER为FRR=FAR的点，亦越小越好其他方法，就是单纯基于图像的了。...其中，表现最好的是把图像质量测量法 (Image Quality Measures) 和支持向量机 (Support Machine Vector) 结合在一起的方法： IQM+SVM，高清测试的EER...只有8.97%，低清测试的EER只有3.33%。

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Golang语言写Web 应用程序

Body []byte } func (p *Page) save() string { filename := p.Title + ".txt" eer...:= ioutil.WriteFile(filename, p.Body, 0600) if eer !

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CV学习笔记(二十九)：交互式人脸活体检测

这部分思路如下，先将图片的指定帧resize为200*200，对图像进行灰度化处理，再使用canny边缘提取灰度图边缘，再将边缘图进行霍夫直线变换。...常用的性能度量指标有错误拒绝率(FRR),错误接受率(FAR),等错误率(EER),、获取错误率和平均处理时间等。...由于单个FAR或FRR不能评估系统性能,所以一般我们把FRR和FAR相等时的错误率作系统的评估指标,称为等错误率EER.当EER值较小时，表示系统性能较高。

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旋风图（蝴蝶图）

今天要给大家分享的图表是旋风图！...▽▼▽ 其实我更喜欢叫这种图为蝴蝶图，因为图表两侧像一对翅膀一样，这种图表多用于某个事物的两种不同指标对比，如同一个年龄段两种产品的用户比例，同一种产品在接连两年的销量或者利润等指标。...►然后利用原数据做簇状柱形图： ? ►由于条形图默认图表的固有缺陷，我们需要设置逆序类别，将条形图数据条顺序调整至与原数据区域相同（回复036查看反转条形图数据序列） ?

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UML图之类图

对UML图的记录，只为更好学习和理解程序一、UML图 UML 又称统一建模语言，是用来设计软件的可视化建模语言。它的特点是简单、统一、图形化、能表达软件设计中的动态与静态信息。...UML 从目标系统的不同角度出发，定义了9 种图：用例图类图对象图状态图活动图时序图协作图构件图部署图本文记录的是UML图中的类图。...二、类图类图是显示了模型的静态结构，特别是模型中存在的类、类的内部结构以及它们与其他类的关系等。类图不显示暂时性的信息。类图是面向对象建模的主要组成部分。...2.1 类图的作用在软件工程中，类图是一种静态的结构图，描述了系统的类的集合，类的属性和类之间的关系，可以简化了人们对系统的理解；类图是系统分析和设计阶段的重要产物，是系统编码和测试的重要模型。...例如，汽车和船实现了交通工具，其类图如图 9 所示。

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基于频域分析的实时恶意流量检测系统

图1显示了Whisper系统的框架图。...图1 Whisper系统框架图 Whisper检测系统主要包括四种模块：高速数据包解析模块：负责提取每个包的特征，如包的长度和到达时间间隔等，并向特征提取模块提供逐包特征序列，用于频域特征的提取，向自动参数选择模块提供编码向量...图2反应出实际观察到的恶意流量比良性流量的频域特征区域更暗。...准确性评估对于Whisper检测系统，文中主要进行了精度方面的检测实验，以包级检测（Kitsune）、流级统计聚类（FSC）、带有自编码器的流级频域特性（FAE）为基线，以TRP、FPR、AUC、EER...当AUC在0.931~0.996之间，EER在0.201之内时，Whisper可以检测到测试的所有攻击。

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·EER计算画图

·评估指标EER(Equal Error Rate)介绍

依图科技声纹识别权威竞赛夺冠，智能语音再下一城

动态多尺度卷积网络结构，清华、快手联合提出语种识别新方法

zeta多样性：基于发生率多样性的统一框架

业界 | 百度提出Deep Speaker：可用于端到端的大规模说话人识别

·d-vector解读(Deep Neural Networks for Small Footprint Text-Dependent Speaker Verification)

mysql workbench画E-R图,并根据E-R生成sql(步骤超完整)

DAGN：一种跨时段、跨任务稳定的脑纹识别方法

CNN图图图

【AI防熊孩子抢手机】浙大开发算法软件，轻松识别儿童玩手机

学界 | 批训练、注意力模型及其声纹分割应用，谷歌三篇论文揭示其声纹识别技术原理

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vue图片加载（默认图、小图、加载图、大图、加载失败图）

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