GB/T 38122-2019

310 犃91 中华人民共和国国家标准犌犅/犜38122—2019 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 2019-10-18发布 2020-05-01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 I ........................................................................................................................ 1 范围 1 ..................................................................................................................... 2 规范性引用文件 1 ...................................................................................................... 3 术语和定义 1 ............................................................................................................ 4 测试库建库准则 2 ...................................................................................................... 5 接口要求 2 ............................................................................................................... 6 测试方法 2 ............................................................................................................... 6.1 测试项目 2 ......................................................................................................... 6.2 测试过程 2 ......................................................................................................... 7 评价方法 6 ............................................................................................................... 附录A(规范性附录) 测试函数C语言接口 7 ..................................................................... 附录B(规范性附录) 嵌入式指纹识别产品验证算法测试接口 10 ............................................. 附录C(规范性附录) 指纹特征数据测试文件结构 17 ............................................................ 参考文献 19 .................................................................................................................. 犌犅/犜38122—2019 前言本标准按照GB/T1.1—2009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(SAC/TC100)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、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。 I 犌犅/犜38122—2019 公共安全指纹识别应用验证算法性能评测方法 1 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。 2 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。 GB/T26237.4—2014 信息技术生物特征识别数据交换格式第4部分:指纹图像数据 GB/T35735—2017 公共安全指纹识别应用采集设备通用技术要求 GB/T35736—2017 公共安全指纹识别应用图像技术要求 GA/T893—2010 安防生物特征识别应用术语 3 术语和定义 GA/T893—2010界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1 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。 3.2 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。 3.3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。 3.4 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。 3.5重试狉犲犪狋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。 1 犌犅/犜38122—2019 3.6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。 4 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GB/T35735—2017的规定,类型不少于两种; ———图像参数:应符合GB/T35736—2017的要求; ———图像格式:BMP或符合GB/T26237.4—2014中8.3.17规定的其他文件格式; ———采集数量:不少于1000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51%、女性占49%; ———年龄分布:15岁以下占17%、15岁~59岁占70%、60岁及以上占13%; ———产业分布:第一产业占38%、第二产业占28%、第三产业占34%。 5 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C语言接口见附录A。 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B。 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C。 6 测试方法 6.1 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。 6.2 测试过程 6.2.1 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: a) 特征文件集生成过程使用6.2.2中的方法由测试库生成特征文件集1,再使用6.2.3中的方法得到某一注册失败率下的特征文件集2,指纹验证算法性能结果的测试均基于特征文件集2进行。 b) 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6.2.4和6.2.5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(ROC曲线)、检测错误权衡曲线(DET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6.2.6、6.2.9、6.2.10和6.2.11。对于拒认率和重试率,在测试过程中首先使用 2 犌犅/犜38122—2019 6.2.7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6.2.8中的方法计算重试率。 6.2.2 生成特征文件集1 使用测试算法的特征提取功能,对测试库中所有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1。 6.2.3 生成特征文件集2 使用测试算法的特征比对功能,将特征文件集1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[0, 1],保留3位小数),则判定该指纹为“注册失败”。 在特征文件集1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 (1)计算注册失败率。 犃1=犅1犆1×100% ..............................(1) 式中: 犃1———注册失败率,%; 犅1———注册失败的指纹数; 犆1———总指纹数。 注:“注册失败”的指纹数和总指纹数均指不相同指纹的数量。 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1 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2。 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2的注册失败率即为狓%。 6.2.4 错误接受率的测试使用测试算法的特征比对功能,将特征文件集2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2中,对所有指纹进行上述操作,统计所有测试结果,按式(2)计算错误接受率。 犃2=犅2犆2×100% ..............................(2) 式中: 犃2———错误接受率,%; 犅2———相似度高于选定相似度阈值的比对次数; 犆2———总比对次数。 注:已记录为“注册失败”的特征文件不参与比对。 6.2.5 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2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2中,对所有指纹进行上述操作,统计所有测试结果,按式(3)计算错误拒绝率。 3 犌犅/犜38122—2019 犃3=犅3犆3×100% ..............................(3) 式中: 犃3———错误拒绝率,%; 犅3———相似度低于选定相似度阈值的比对次数; 犆