cmc 是什么？

 楼主最近在学习megaface  ,在测试的时候出现了cmc 的结果。因为是给定的程序，也是出入门，所以百度了一下cmc。。

原回答在这里：

https://www.researchgate.net/post/How_is_CMC_produced_recognition_rate_vs_Rank_for_unknown_faces

这是翻译的结果，简单易懂，原文也很简单，为了描述准确最好还是看原文.

译文：

我认为通过一个例子来理解CMC曲线是很容易的。
简单地说，假设您有5个类。为了简单起见，假设每个类都有一个测试。每个测试在与每个类进行比较时产生一个分数。让我们从属于class1的test1开始:
由于你的相似度度量，这里，是欧几里德距离，一个测试与一个类的距离越远，相似度就越低。如果没有一般性的损失，我们假设距离测量是根据相似性分数进行校准和标准化的。
如果test1和class1之间的值大于其他4类(或者test1和class1之间的Euclidian距离比其他4类要少)，那么类1就可以在第一个级别得到识别。作为一个例子，让我们假设以下相似度得分(而不是Euclidian距离):
Test1 VS类1 = .95
Test1 VS类2 = .7
Test1 VS类3 = .9
Test1 VS类4 = .72
Test1 VS类5 = .3
这些分数说明什么?这些相似性得分表明，test 1与类1的相似性比其他类更类似。因此，测试1在第一个等级中被正确识别。
让我们假设test2、test 3、test 4和test 5也在第一个级别中得到了识别。
因此，我们可以得出一个完美的CMC曲线(y -x)因为所有的5个测试都被正确识别了。一个完美的CMC curveis如下:
1级:100%
Rank2:100%
……
排名5:100% 

现在，让我们假设以下情况:
Test1 VS类1 = .9
Test1 VS类2 = .95
Test1 VS类3 = .4
Test1 VS类4 = .72
Test1 VS类5 = .3

这些分数说明什么?他们说测试1比第1类更适合于2级(这是不匹配的，这是不正确的!)因此，正确的匹配(. 9)不是这里的顶级匹配(顶级匹配是)  .95这是一个不匹配)。换句话说，test 1不被认为是top match，但它在top“two matches”(前两种匹配)中被识别.95  .9)。这就是rank 2的识别!
现在，如果测试1在前两个匹配项中被识别，但是其他的测试(即，测试2，测试3，…测试5)是公认的第一等级(等级1),第一个等级识别率是80%(测试1并不在高端比赛,，其余的是正确的在一流识别中，所以 80%)但第二等级识别率是100%,因为所有的测验正确认识在前两场比赛。他们中的在第一个等级的这些(测试2，测试3，测试4，测试5)中得到了认可，而他们中的一些人在第二等级(测试1)中得到了认可。因此，第二阶段的识别率是100%。
因此，CMC曲线如下:
Rank1 80%(测试2、3、4、5在N =1 topmatches中)
Rank2 100%(测试1、2、3、4、5在N =2 topmatches中)
Rank3 100%(测试1、2、3、4、5在N = 3 topmatches中)
……
等级5 100%(测试1、2、3、4、5在N =5 topmatches中)

现在，考虑一下test1，测试2，测试3被识别在第一个等级，测试4被确认在第二等级，测试5被认可在第四等级。CMC曲线>是什么?这里是回答:
等级1:60%(测试1,2,3在N =1 topmatches中)
等级2:80%(测试1,2,3,4，在N = 2顶级比赛中)
等级3:80%(测试1,2,3,4，在N = 3个topmatches中)
等级4:100%(测试1、2、3、4和5在N = 4 topmatches中)
等级5:100%(测试1、2、3、4和5在N =5 topmatches中)
参考:
Grother,Patrick,Ross j . Micheals,p . JonathonPhillips。“面部识别供应商测试2002性能指标”。“基于音频和视频的生物特征认证。施普林格BerlinHeidelberg,2003年。