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GB/T 38122-2019 公共安全指紋識別應用 驗證算法性能評測方法

  • 發表時間:2023-03-20
  • 來源:共立消防
  • 人氣:

1 范圍

      本標準規定了公共安全指紋識別應用中指紋驗證算法性能評測的測試庫建庫準則、接口要求、測試方法和評價方法。

      本標準適用于公共安全指紋識別應用中指紋驗證算法的性能測試和評價。

2 規范性引用文件

      下列文件對于本文件的應用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,僅注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改單)適用于本文件。

      GB/T 26237.4-2014 信息技術 生物特征識別數據交換格式 第4部分:指紋圖像數據

      GB/T 35735-2017 公共安全指紋識別應用 采集設備通用技術要求

      GB/T 35736-2017 公共安全指紋識別應用 圖像技術要求

      GA/T 893-2010 安防生物特征識別應用術語

3 術語和定義

      GA/T 893-2010界定的以及下列術語和定義適用于本文件。

3.1

      特征文件 feature file

      以特定格式保存特征信息的文件。

3.2

      測試庫 test database

      用于對指紋識別算法進行性能評測的指紋圖像或特征文件集合。

3.3

      拒認 verification failure

      用某一成功注冊的指紋特征文件與該手指其他所有特征文件進行比對,發生錯誤拒絕的次數占連續比對次數的比例大于設定值的情況。

3.4

      拒認率 verification failure rate;VFR

      發生拒認的指紋數占成功注冊的指紋總指紋數的比例。

      注:用百分比表示。

3.5

      重試 reattempt

      非拒認指紋同指比對時發生錯誤拒絕后的再嘗試比對。

3.6

      重試率 reattempt rate;RAR

      發生重試的次數占非拒認指紋同指比對總比對次數的比例。

      注:用百分比表示。

4 測試庫建庫準則

      具體要求如下:

      ——采集方式:單枚指紋平面活體采集;

      ——采集設備:應符合GB/T 35735-2017的規定,類型不少于兩種;

      ——圖像參數:應符合GB/T 35736-2017的要求;

      ——圖像格式:BMP或符合GB/T 26237.4-2014中8.3.17規定的其他文件格式;

      ——采集數量:不少于1000人,每人采集不少于兩枚手指,右手和左手各不少于一枚手指,每枚手指采集指紋圖像數不少于三幅;

      ——性別分布:男性占51%、女性占49%;

      ——年齡分布:15歲以下占17%、15歲~59歲占70%、60歲及以上占13%;

      ——產業分布:第一產業占38%、第二產業占28%、第三產業占34%。

5 接口要求

      測試算法和嵌入式指紋識別產品應能實現特征提取和特征比對功能。

      測試算法通過特征提取和特征比對接口函數實現其功能,測試函數C語言接口見附錄A。

      嵌入式指紋識別產品通過特征提取和特征比對命令實現其功能,嵌入式指紋識別產品驗證算法測試接口見附錄B。

      測試算法和嵌入式指紋識別產品通過特征提取功能得到的指紋特征文件,其文件結構見附錄C。

6 測試方法

6.1 測試項目

      測試項目為錯誤接受率、錯誤拒絕率、等錯誤率、拒認率、重試率和響應時間。

6.2 測試過程

6.2.1 概述

      指紋驗證算法的性能測試,應在某一注冊失敗率下進行。

      指紋驗證算法的測試分為特征文件集生成過程和指紋驗證算法性能測試過程:

      a)特征文件集生成過程

      使用6.2.2中的方法由測試庫生成特征文件集1,再使用6.2.3中的方法得到某一注冊失敗率下的特征文件集2,指紋驗證算法性能結果的測試均基于特征文件集2進行。

      b)指紋驗證算法性能測試過程

      錯誤接受率和錯誤拒絕率使用6.2.4和6.2.5中的方法進行計算,等錯誤率、響應時間、接受者操作性特性曲線(ROC曲線)、檢測錯誤權衡曲線(DET曲線)根據錯誤拒絕率和錯誤接受率的測試結果計算得到,使用方法分別見6.2.6、6.2.9、6.2.10和6.2.11。對于拒認率和重試率,在測試過程中首先使用

      6.2.7中的方法計算拒認率,之后在拒認率測試結果的基礎上,使用6.2.8中的方法計算重試率。

6.2.2 生成特征文件集1

      使用測試算法的特征提取功能,對測試庫中所有指紋圖像進行特征提取,所生成指紋特征數據的特征提取狀態暫記錄為“注冊成功”,所有特征文件構成特征文件集1。

6.2.3 生成特征文件集2

      使用測試算法的特征比對功能,將特征文件集1中某一指紋的所有特征文件分別與該指紋的其他特征文件進行比對,得到若干個相似度,若這些相似度的平均值小于選定相似度閾值(取值范圍為[01],保留3位小數),則判定該指紋為“注冊失敗”。

      在特征文件集1中,對所有指紋進行上述操作,統計所有測試結果,在不同選定相似度閾值時,按式(1)計算注冊失敗率。

公式1.jpg

      式中:

      A1——注冊失敗率,

      B1——注冊失敗的指紋數;

      C1——總指紋數。

      注:“注冊失敗”的指紋數和總指紋數均指不相同指紋的數量。

      設置某一注冊失敗率,通過計算確定出與其對應的相似度值,作為選定相似度閾值。在特征文件集1中,將同指比對相似度平均值小于此選定相似度閾值的所有特征文件的特征提取狀態修改為“注冊失敗”,其余特征文件的特征提取狀態仍為“注冊成功”,所有完成特征提取狀態標注的特征文件構成特征文件集2。

      示例:計算出注冊失敗率等于 x%(x 宜取整數值)時的選定相似度閾值,將同指比對相似度平均值低于該相似度閾值的所有特征文件的特征提取狀態修改為“注冊失敗”,其余特征文件的特征提取狀態仍為“注冊成功”,這樣生成的特征文件集2的注冊失敗率即為 x%

6.2.4 錯誤接受率的測試

      使用測試算法的特征比對功能,將特征文件集2中某一指紋的第一個特征文件與其他指紋的第一個特征文件進行比對,若所得相似度高于選定相似度閾值,則判斷該次比對為“錯誤接受”。

      在特征文件集2中,對所有指紋進行上述操作,統計所有測試結果,按式(2)計算錯誤接受率。

公式2.jpg

      式中:

      A2——錯誤接受率,%;

      B2——相似度高于選定相似度閾值的比對次數;

      C2——總比對次數。

      注:已記錄為“注冊失敗”的特征文件不參與比對。

6.2.5 錯誤拒絕率的測試

      使用測試算法的特征比對功能,將特征文件集2中某一指紋的所有特征文件與該指其他特征文件進行比對,若所得相似度低于選定相似度閾值,則判斷該次比對為“錯誤拒絕”。

      在特征文件集2中,對所有指紋進行上述操作,統計所有測試結果,按式(3)計算錯誤拒絕率。


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