ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1-2007 Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Эксплуатационные испытания и протоколы испытаний в биометрии. Часть 1. Принципы и структура (с Изменением N 1)

Приложение D
(справочное)

Предварительный отбор

D.1 Эксплуатационные характеристики алгоритма предварительного отбора

D.1.1 Перед испытанием биометрических систем идентификации необходимо определить алгоритмы, которые будут использоваться для предварительного отбора. Цель данных алгоритмов заключается в том, чтобы разграничить (уменьшить) число шаблонов кандидата для идентификации. Чтобы предварительно отобрать подмножество из всей базы данных шаблонов, применяют методы предварительного отбора с использованием непрерывной или исключительной классификации, и затем входной образец сравнивают с каждым шаблоном предварительно отобранного подмножества.

D.1.2 Метод исключения при классификации является одним из методов предварительного отбора, в котором база данных шаблонов заранее разделена на подмножества. После классификации входного образца и определения его принадлежности к одному из подмножеств его сравнивают только с частью шаблонов, принадлежащих его подмножеству. Существуют другие методы, например, метод предварительного отбора типа непрерывной классификации [35]-[39].

D.1.3 Процесс предварительного отбора из всего множества данных шаблонов может привести к ошибкам предварительного отбора, которые происходят, если регистрируемый шаблон не находится в предварительно отобранном подмножестве кандидатов при применении образца одной и той же биометрической характеристики одного и того же пользователя (в методе исключения, например, это случается тогда, когда зарегистрированный шаблон и последующий образец одной и той же биометрической характеристики одного и того же пользователя помещены в разные, не связанные подмножества).

D.1.4 Эксплуатационные характеристики алгоритма предварительного отбора отражают в протоколе испытания в следующих терминах:

a) вероятность ошибки предварительного отбора - доля попыток подлинного лица, когда регистрируемый шаблон, соответствующий входному образцу, не находится в предварительно отобранном подмножестве шаблонов, которые необходимо сравнить с входным образцом;

b) вероятность проникновения - доля базы данных, в которой должен проводиться поиск (то есть усредненный размер предварительно отобранных подмножеств, отнесенный к размеру всей базы данных), усредненная по всем попыткам подлинного лица.

D.1.5 База данных, собранная для испытания в режиме отложенного задания, может использоваться при испытании для определения вероятности ошибок проникновения и предварительного отбора. Образец подлинного лица проверяется в базе данных для каждой попытки: предварительный отбор проводится по всем зарегистрированным шаблонам, использующим предлагаемый алгоритм; отмечается число предварительно отобранных кандидатов и вычисляется вероятность ошибки предварительного отбора (при которых множество предварительно отобранных кандидатов не содержит идентификатор субъекта, делающего попытку). Вероятность ошибки предварительного отбора определяют как общее число ошибок предварительного отбора, разделенное на число испытуемых образцов в попытках подлинного лица. Вероятность проникновения определяется как среднеарифметическое предварительно отобранных кандидатов по всем подлинным испытуемым образцам, отнесенным к числу зарегистрированных шаблонов.

D.1.6 Часто алгоритм предварительного отбора имеет настраиваемые параметры. В общем случае, чем меньше среднеарифметическое предварительно отобранного подмножества (или больше число частей базы данных, что происходит в случае исключительной классификации), тем меньше вероятность проникновения, но больше вероятность ошибки предварительного отбора. Данные конкурирующие факторы могут быть изображены в виде кривой вероятности ошибки предварительного отбора в зависимости от вероятности проникновения.