GB T 38122-2019 公共安全指纹识别应用 验证算法性能评测方法.pdf
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1、书书书 犐犆犛 犃 中华人民共和国国家标准 犌犅 犜 公共安全指纹识别应用 验证算法性能评测方法 犉犻狀 犵 犲狉 狆 狉犻狀狋狉犲犮狅 犵 狀犻狋犻狅狀犪 狆狆 犾犻犮犪狋犻狅狀犻狀 狆 狌犫犾犻犮狊犲犮狌狉犻狋 狔 犜犲狊狋犻狀 犵 犪狀犱犲狏犪犾狌犪狋犻狅狀犿犲狋犺狅犱狊犳狅狉狏犲狉犻犳犻犮犪狋犻狅狀犪犾 犵 狅狉犻狋犺犿 狆 犲狉犳狅狉犿犪狀犮犲 发布 实施 国家市场监督管理总局 中国国家标准化管理委员会 发布 目 次 前言 范围 规范性引用文件 术语和定义 测试库建库准则 接口要求 测试方法 测试项目 测试过程 评价方法 附录 (规范性附录) 测试函数 语言接口 附录 (规范性附录)
2、 嵌入式指纹识别产品验证算法测试接口 附录 (规范性附录) 指纹特征数据测试文件结构 参考文献 犌犅 犜 前 言 本标准按照 给出的规则起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。 本标准由中华人民共和国公安部提出。 本标准由全国安全防范报警系统标准化技术委员会( )归口。 本标准起草单位:北京中盾安全技术开发公司、公安部第一研究所、浙江中正智能科技有限公司、长 春鸿达光电子与生物统计识别技术有限公司、北京海鑫科金高科技股份有限公司、北京东方金指科技有 限公司、深圳市亚略特生物识别科技有限公司、深圳市中控生物识别技术有限公司。 本标准主要起草人:刘琳、
3、尹德森、张旭东、丁增喜、欧阳晖、张莹、刘小杰、刘中秋、张树功、杨春宇、 郭田德、邵宇、陈书楷。 犌犅 犜 公共安全指纹识别应用 验证算法性能评测方法 范围 本标准规定了公共安全指纹识别应用中指纹验证算法性能评测的测试库建库准则、接口要求、测试 方法和评价方法。 本标准适用于公共安全指纹识别应用中指纹验证算法的性能测试和评价。 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。 信息技术 生物特征识别数据交换格式 第 部分:指纹图像数据 公共安全指纹识别应用 采集设备通用技
4、术要求 公共安全指纹识别应用 图像技术要求 安防生物特征识别应用术语 术语和定义 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 特征文件 犳犲犪狋狌狉犲犳犻犾犲 以特定格式保存特征信息的文件。 测试库 狋犲狊狋犱犪狋犪犫犪狊犲 用于对指纹识别算法进行性能评测的指纹图像或特征文件集合。 拒认 狏犲狉犻犳犻犮犪狋犻狅狀犳犪犻犾狌狉犲 用某一成功注册的指纹特征文件与该手指其他所有特征文件进行比对,发生错误拒绝的次数占连 续比对次数的比例大于设定值的情况。 拒认率 狏犲狉犻犳犻犮犪狋犻狅狀犳犪犻犾狌狉犲狉犪狋犲 ; 犞犉犚 发生拒认的指纹数占成功注册的指纹总指纹数的比例。 注:用百分比表示。 重试 狉犲犪狋
5、狋犲犿狆狋 非拒认指纹同指比对时发生错误拒绝后的再尝试比对。 犌犅 犜 重试率 狉犲犪狋狋犲犿狆狋狉犪狋犲 ; 犚犃犚 发生重试的次数占非拒认指纹同指比对总比对次数的比例。 注:用百分比表示。 测试库建库准则 具体要求如下: 采集方式:单枚指纹平面活体采集; 采集设备:应符合 的规定,类型不少于两种; 图像参数:应符合 的要求; 图像格式: 或符合 中 规定的其他文件格式; 采集数量:不少于 人,每人采集不少于两枚手指,右手和左手各不少于一枚手指,每枚手 指采集指纹图像数不少于三幅; 性别分布:男性占 、女性占 ; 年龄分布: 岁以下占 、 岁 岁占 、 岁及以上占 ; 产业分布:第一产业占
6、、第二产业占 、第三产业占 。 接口要求 测试算法和嵌入式指纹识别产品应能实现特征提取和特征比对功能。 测试算法通过特征提取和特征比对接口函数实现其功能,测试函数 语言接口见附录 。 嵌入式指纹识别产品通过特征提取和特征比对命令实现其功能,嵌入式指纹识别产品验证算法测 试接口见附录 。 测试算法和嵌入式指纹识别产品通过特征提取功能得到的指纹特征文件,其文件结构见附录 。 测试方法 测试项目 测试项目为错误接受率、错误拒绝率、等错误率、拒认率、重试率和响应时间。 测试过程 概述 指纹验证算法的性能测试,应在某一注册失败率下进行。 指纹验证算法的测试分为特征文件集生成过程和指纹验证算法性能测试过程
7、: ) 特征文件集生成过程 使用 中的方法由测试库生成特征文件集 ,再使用 中的方法得到某一注册失败率下的 特征文件集 ,指纹验证算法性能结果的测试均基于特征文件集 进行。 ) 指纹验证算法性能测试过程 错误接受率和错误拒绝率使用 和 中的方法进行计算,等错误率、响应时间、接受者操作 性特性曲线( 曲线)、检测错误权衡曲线( 曲线)根据错误拒绝率和错误接受率的测试结果计 算得到,使用方法分别见 、 、 和 。对于拒认率和重试率,在测试过程中首先使用 犌犅 犜 中的方法计算拒认率,之后在拒认率测试结果的基础上,使用 中的方法计算重试率。 生成特征文件集 使用测试算法的特征提取功能,对测试库中所有
8、指纹图像进行特征提取,所生成指纹特征数据的特 征提取状态暂记录为“注册成功”,所有特征文件构成特征文件集 。 生成特征文件集 使用测试算法的特征比对功能,将特征文件集 中某一指纹的所有特征文件分别与该指纹的其他 特征文件进行比对,得到若干个相似度,若这些相似度的平均值小于选定相似度阈值(取值范围为 , ,保留 位小数),则判定该指纹为“注册失败”。 在特征文件集 中,对所有指纹进行上述操作,统计所有测试结果,在不同选定相似度阈值时,按式 ( )计算注册失败率。 犃 犅 犆 ( ) 式中: 犃 注册失败率, ; 犅 注册失败的指纹数; 犆 总指纹数。 注:“注册失败”的指纹数和总指纹数均指不相同
9、指纹的数量。 设置某一注册失败率,通过计算确定出与其对应的相似度值,作为选定相似度阈值。在特征文件集 中,将同指比对相似度平均值小于此选定相似度阈值的所有特征文件的特征提取状态修改为“注册失 败”,其余特征文件的特征提取状态仍为“注册成功”,所有完成特征提取状态标注的特征文件构成特征 文件集 。 示例:计算出注册失败率等于 狓 ( 狓 宜取整数值)时的选定相似度阈值,将同指比对相似度平均值低于该相似度 阈值的所有特征文件的特征提取状态修改为“注册失败”,其余特征文件的特征提取状态仍为“注册成功”,这样生成的特 征文件集 的注册失败率即为 狓 。 错误接受率的测试 使用测试算法的特征比对功能,将
10、特征文件集 中某一指纹的第一个特征文件与其他指纹的第一 个特征文件进行比对,若所得相似度高于选定相似度阈值,则判断该次比对为“错误接受”。 在特征文件集 中,对所有指纹进行上述操作,统计所有测试结果,按式( )计算错误接受率。 犃 犅 犆 ( ) 式中: 犃 错误接受率, ; 犅 相似度高于选定相似度阈值的比对次数; 犆 总比对次数。 注:已记录为“注册失败”的特征文件不参与比对。 错误拒绝率的测试 使用测试算法的特征比对功能,将特征文件集 中某一指纹的所有特征文件与该指其他特征文件 进行比对,若所得相似度低于选定相似度阈值,则判断该次比对为“错误拒绝”。 在特征文件集 中,对所有指纹进行上述
11、操作,统计所有测试结果,按式( )计算错误拒绝率。 犌犅 犜 犃 犅 犆 ( ) 式中: 犃 错误拒绝率, ; 犅 相似度低于选定相似度阈值的比对次数; 犆 总比对次数。 注:已记录为“注册失败”的特征文件不参与比对。 等错误率的测试与 犉犃犚 犉犚犚 曲线的绘制 以选定相似度阈值为横坐标,错误接受率和错误拒绝率为纵坐标,绘制出错误接受率错误拒绝率 曲线( 曲线),如图 所示。在某个选定相似度阈值下,错误拒绝率等于错误接受率,此时的 错误拒绝率或错误接受率为等错误率。 图 犉犃犚 犉犚犚 曲线 拒认率的测试 使用测试算法的特征比对功能,取测试方法 中错误接受率为 时的相似度为选定相似 度阈值,
12、将特征文件集 中某一指纹第二个(含)以后的特征文件分别与第一个特征文件进行比对,若某 一指纹发生错误拒绝的比对次数占总比对次数的比例大于 ,则判断该指纹被“拒认”,其所有特征 文件的特征提取状态均记录为“拒认”。 在特征文件集 中,对所有指纹进行上述操作,统计所有测试结果,按式( )计算拒认率。 犃 犅 犆 ( ) 式中: 犃 拒认率, ; 犅 拒认指纹数; 犆 总指纹数。 注:总指纹数是指不相同指纹的数量,已记录为“注册失败”的特征文件不参与比对。 重试率的测试 使用测试算法的特征比对功能,取测试方法 中错误接受率为 时的相似度为选定相似 度阈值,将特征文件集 中某一指纹的所有特征文件与同一
13、手指其他特征文件进行比对,若所得相似度 低于选定相似度阈值,则判断该次比对为“错误拒绝”。 在特征文件集 中,对所有指纹进行上述操作,统计所有测试结果,按式( )计算重试率。 犌犅 犜 犃 犅 犆 ( ) 式中: 犃 重试率, ; 犅 相似度低于选定相似度阈值的比对次数; 犆 总比对次数。 注:已记录为“注册失败”和“拒认”的特征文件不参与比对。 响应时间的测试 在特征文件集 的生成过程中,记录总注册时间和总注册次数,在错误拒绝率和错误接受率的测试 过程中,记录总比对时间和总比对次数,按式( )计算响应时间,即: 犃 犅 犆 犇 犈 () ( ) 式中: 犃 响应时间,单位为秒( ); 犅 总
14、注册时间,单位为秒( ); 犆 总注册次数; 犇 总比对时间,单位为秒( ); 犈 总比对次数。 注:响应时间精确到 。 犚犗犆 曲线的绘制 建立以错误接受率( )为横轴、 错误拒绝率( )为纵轴的坐标系(如图 所示),在特 征文件集 中,利用测试方法 和 计算不同选定相似度阈值时的 和 ,分别标出 不同选定相似度阈值时 和 在坐标系中的对应点,用曲线将不同位置的点相连绘制出 曲线。 图 犚犗犆 曲线 犇犈犜 曲线的绘制 建立以错误接受率( )为横轴、错误拒绝率( )为纵轴的坐标系(如图 所示),在特征文件 集 中,利用测试方法 和 计算不同选定相似度阈值时的 和 ,分别标出不同选定相 犌犅
15、犜 似度阈值时 和 在坐标系中的对应点,用曲线将不同位置的点相连绘制出 曲线。 图 犇犈犜 曲线 评价方法 指纹验证算法的性能评价,应在相同注册失败率下进行,应设置包括 在内的多个注册失败率。 等错误率越低表明指纹验证算法的整体性能越好。 在相同错误接受率下,错误拒绝率越低表明指纹验证算法的正确接受性能越好。 在相同错误拒绝率下,错误接受率越低表明指纹验证算法的安全性能越好。 在相同错误接受率下,拒认率和重试率越低表明指纹验证算法的易用性能越好。 响应时间越短表明指纹验证算法的易用性能越好。 也可基于 或 曲线对指纹验证算法性能进行评价。 示例:指纹验证算法 和指纹验证算法 的 曲线如下图所示
16、,在错误接受率为 时,算法 的错误拒绝 率( 犃 点对应纵坐标)大于算法 的错误拒绝率( 犅 点对应纵坐标),则在错误接受率为 时,算法 的正确接受性能 要优于算法 。也可以通过曲线上其他点评价算法性能,如 (当错误接受率小于或等于 时的错误拒绝 率)、 (当错误接受率小于或等于 时的错误拒绝率)和 (当错误接受率小于或等于 时的错误拒绝 率)等。 犌犅 犜 附 录 犃 (规范性附录) 测试函数 犆 语言接口 犃 文件格式 犃 文件生成 接 口 函 数 采 用 语 言 开 发,接 口 函 数 应 在 动 态 链 接 库( 平 台 下 生 成 文 件, 平 台 和 平 台 生 成 文 件)中 输
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