錯誤接受率 (FAR) 和錯誤拒絕率 (FRR)

在生物特徵識別系統（如指紋、臉部辨識、虹膜辨識）或安全驗證系統中，錯誤接受率（FAR）與錯誤拒絕率（FRR）是兩個常用來評估系統效能的重要指標：

🔹 錯誤接受率（False Acceptance Rate, FAR）

• 定義：系統錯誤地將一個未授權的使用者接受為合法使用者的比率。
• 例子：陌生人臉部被辨識系統錯誤地當成合法使用者而通過門禁。
• 代表意義：FAR 越高，表示系統安全性越低，容易被冒用。
  FAR = 假接受次數 / 所有未授權嘗試的總次數

🔹 錯誤拒絕率（False Rejection Rate, FRR）

• 定義：系統錯誤地拒絕了一個實際合法的使用者的比率。
• 例子：自己刷指紋卻被系統誤判為無效，無法登入。
• 代表意義：FRR 越高，表示使用者體驗越差，系統容易誤判。
  FRR = 假拒絕次數 / 所有授權嘗試的總次數

FAR 與 FRR 的平衡關係

• 通常降低 FAR會提高 FRR，反之亦然。

• 為了在安全性與便利性之間取得平衡，系統常設一個閾值（Threshold），來調整識別的寬嚴程度。

• 當 FAR = FRR 時的那個點稱為：
  等錯率（Equal Error Rate, EER）
  EER 越低表示系統整體效能越好。