以人脸识别中的性别识别测试为实例，对整个测试过程进行详细讲解。
举例有一个项目，要求是输入一张人脸照片，使用算法对照片中人物的性别进行预测男 或 女。
测试人员需要对算法模型的表现进行评价，输出客观的评价指标。
测试工作开展：
一、需求分析，查看需求文档，了解需求
算法的输入和输出是什么的内容，格式。
测试人员需要给出的评价指标。
训练数据中男性照片和女性照片数据分别有多少，比例。
照片数据是怎样的（是否有老人，小孩等）。
算法是如何实现的。（整个模型预测流程；数据是如何处理；用的是什么算法）
思考方向：
算法工程师使用男女训练数据比例是否合理？
照片数据中覆盖是否全面？
二、测试数据准备（相当于编写测试用例）
类比一个输入框的测试，需要测试汉字、字符、表情、数字、字母，组合等多种情况下的。这里也是类似。
主要考虑：
1，需要什么样的测试数据
2，测试数据要多少
思考什么情况下可能会影响到算法识别性别，准备这样的测试数据。
这里给出一些建议：
男性照片和女性照片测试数据比例和训练数据中比例保持一致。
照片数据中包括不同年龄段男女
正常脸部拍摄的照片
包括不同光线照明场景，尤其是弱光，光线不足，暗场景下的照片。
包括不同姿势（偏头、仰头、侧面）场景照片。
被物体（如眼镜、面膜、口罩、手等）遮挡场景照片。
测试数据总数多少参考之前写的博客。
本次项目测试主要考虑用户群体，用户场景下拍摄的照片。不使用网络照片。不使用国外人脸数据集。不考虑国外人群，像黑种人性别识别。
进入性别识别前有人脸识别模型判断有没有人脸，多人脸判断等，所以不用考虑非人脸是否会识别出性别的问题。
场景下不会有脸部区域很小的照片。此不考虑。
笔者这里使用1100张女性照片，900张男性照片做为测试数据。
测试数据的标注：
如果是图片是本地.jpg格式的，在一个文件夹中新建2个子文件夹，一个命名man存放所有男性照片，一个命名为woman存在所有女性照片。
如果图片是url，所有url保存在一个txt文档中，分为两列，第一列为url， 第二列为对应标注1， 2
三、测试脚本
测试脚本主要功能：批量运行所有测试数据，记录模型预测值，和标注值进行，计算得出评价指标。保存判断出错的照片。并记录每张照片所预测耗时，计算出平均值、中位值、最大值 、最小值等 数据。
使用python编写实现，评价指标使用sklearn包，平均值使用numpy。
如果同一张照片，模型的输出结果是不变的。脚本运行一次就可以。
如果同一张照片，运行多次，可能会有不一样的输出。要多次运行脚本，评价指标取平均值或 其他。看具体出的指标情况。
四、结果分析
查看评价指标。
查看判断出错的照片，是不是标注出错。有没有什么共同特征等。
五、大批量照片数据运行
使用大量照片（不需要标注男女）运行，只关注是否会有运行失败、报错的情况，不关注预测出来的结果是否正确。
大量数据情况下，主要考察是否有些数据会运行报错。
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