ГОСТ Р ИСО/МЭК 29794-1-2012 Информационные технологии (ИТ). Биометрия. Качество биометрических образцов. Часть 1. Структура

     9 Нормализация

Нормализация данных о показателях качества - это процесс, при помощи которого данные о показателе качества обрабатываются их получателем, для того чтобы показатели качества, сгенерированные разными алгоритмами, имели одинаковое смысловое значение.

В результате работы алгоритма оценки качества биометрическому образцу присваивается необработанный показатель качества. В целях интерпретации необработанного показателя получателю показателя необходимо иметь в своем распоряжении некоторую контекстную информацию о нем, которая предоставляется из следующих источников.

1 Внешние источники в форме метаданных или автономных данных (например, стандарт), представляющие собой руководство по интерпретации показателя. Если показатель качества сопровождается идентификатором алгоритма, примененного для генерации показателя качества соответствующего образца (например, ИОАК), то программное обеспечение получателя следует настроить для использования данных, предоставленных поставщиком (например, с помощью предложенных порогов) для наилучшей обработки образца. Также алгоритм может быть применен для осуществления анализа, в результате которого происходит полноценная оптимизация интерпретации показателей при наличии локальных приложений и данных. С помощью идентификации алгоритма показатели, созданные разными алгоритмами, могут быть дифференцированы таким образом, что к образцу применяются разные пороги в зависимости от источника показателя качества.

2 Внутренние источники в форме нормализированного показателя качества. Посредством нормализации данных о показателе качества предоставляется контекстная информация о показателе. Примером является показатель качества, представляющий собой вероятность того, что результатом сопоставления образца станет ложное несовпадение.

Использование ИАОК позволяет осуществлять заданное поставщиком масштабирование. Например, получатель файла прибегнет к анализу степени взаимосвязи показателей качества с ВЛС и ВЛНС образцов, обработанных его компаратором. Результат может быть использован, например, для определения пороговых значений допуска. Данный метод обеспечивает получателя информацией, которая необходима для интерпретации показателей в соответствии с условиями эксплуатации и приложением получателя, и предоставляет возможность применять в одной и той же системе множество разных алгоритмов или версий алгоритмов.

С помощью совокупности данных по нормализации показателя качества осуществляется представление соответствующей интерпретации показателей качества посредством нормализации показателей качества или ПРПК. ПРПК обеспечивает универсальное выражение и интерпретацию количественного показателя качества образца, которая состоит в том, что на выходе алгоритма оценки качества "X", обрабатывающего образец "Y", получается процентильный ранг качества "Z". Перевод необработанных показателей качества в показатели процентильного ранга достигается путем обработки совокупности стандартизированных образцов алгоритмом оценки качества и попарного соединения всех возможных выходных необработанных показателей качества с показателями процентильного ранга.

Более подробная информация представлена в приложении А.