基于ROC曲线的目标识别性能评估方法

在自动目标识别(ATR)领域,评估目标识别算法性能的指标常用的有分类准确度、精确度、检测概率、混淆矩阵等,但这些指标都存在固有的局限性,对类别先验概率不具有稳健性。近几年来采用的基于雷达接收机工作特性曲线即ROC曲线的评估方法得到的评估结论不敏感于类别先验概率,从根本上克服了以上指标的缺陷。同时,该评估方法可以在错误分类代价未知的情况下进行,并能对识别算法进行多门限评估,因而在分类器识别算法性能评估中得到了广泛应用。文中首先叙述了ROC曲线和ROC曲线建立的方法,然后详细论述了基于ROC曲线的评估方法中常用的性能评估指标。