Статус документа

ГОСТ Р 54411-2018/ISO/IEC TR 24722:2015 Информационные технологии (ИТ). Биометрия. Мультимодальные и другие мультибиометрические технологии

3.1 Общие положения

Понятия "мультимодальный" и "мультибиометрический" указывают на применение более одного типа биометрической характеристики, одного датчика, одного экземпляра и/или алгоритма в той или иной комбинации для принятия определенного решения в отношении биометрической идентификации или верификации. Метод объединения нескольких биометрических образцов, результатов сравнения или решений о сравнении может быть элементарным или сложным с математической точки зрения. В настоящем стандарте под любым методом комбинирования подразумевается одна из форм объединения. Методы комбинирования рассмотрены в разделе 4.

Мультимодальная биометрия появилась в 70-х годах XX века. Комбинированные измерения стали рассматриваться как перспективные для биометрических систем. Считалось, что комбинация нескольких измерений повысит уровень безопасности путем уменьшения вероятности ложного допуска (ВЛД), а также уровень удобства пользователя путем уменьшения вероятности ложного недопуска (ВЛНД). Применение данных методов обеспечило успешное внедрение автоматизированной дактилоскопической информационной системы (АДИС), начатое в 1980-е годы. В АДИС ранее не использовались мультимодальные технологии, однако большинство методов объединения, приведенных в настоящем стандарте, успешно реализованы при использовании только отпечатков пальцев. Некоторые виды объединения, реализованные в АДИС, включают в себя:

- объединение изображений (биометрических образцов) для создания одного прокатанного изображения на основе серии плоских оттисков, полученных с помощью биометрического сканера в режиме реального времени;

- объединение биометрических шаблонов при использовании алгоритмов извлечения нескольких биометрических признаков из каждого изображения отпечатка пальца;

- мультиэкземплярное объединение при использовании отпечатков десяти пальцев;

- объединение мультипредъявлений при использовании прокатанных и оттисковых изображений отпечатков пальцев;

- объединение алгоритмов с целью повышения эффективности (уменьшения затрат, уменьшения количества вычислений, увеличения пропускной способности). В основном компараторы применяют как набор фильтров в порядке возрастания вычислительной сложности. Данные компараторы, как правило, реализуют объединение на уровне принятия решения и объединение на уровне результатов сравнения;

- объединение алгоритмов с целью повышения точности (уменьшения ВЛД и/или ВЛНД, снижения чувствительности к данным низкого качества). Компараторы применяют параллельно с объединением конечных результатов сравнения.

Методы объединения способствовали внедрению АДИС, так как обеспечили улучшение показателей точности и эффективности.

До настоящего момента в работах по мультибиометрии внимание акцентировалось только на уменьшении числа ошибок ложного допуска и ложного недопуска. В [64] рассмотрено использование мультибиометрии в целях улучшения показателей удобства применения, безопасности и точности. Также применение мультибиометрии способствует снижению вероятности ошибки биометрической регистрации (ВОБР), особенно в биометрических системах, где не предусмотрено кооперативное использование (например, системы видеонаблюдения). Мультибиометрия - это попытка получения биометрического решения, даже если была собрана только часть предусмотренных биометрических характеристик [66].

Основные различия между мультибиометрическими категориями приведены в таблице 1.

Таблица 1 - Элементарные двухкомпонентные мультибиометрические категории


Категория	Тип биометрической характеристики	Алгоритм	Экземпляр	Датчик
Мультихарактеристиковая	2 (всегда)	2 (всегда)	2 (всегда)	2 (обычно)
Мультиалгоритмическая	1 (всегда)	2 (всегда)	1 (всегда)	1 (всегда)
Мультиэкземплярная	1 (всегда)	1 (всегда)	2 (всегда)	1 (обычно)
Мультидатчиковая	1 (всегда)	1 (обычно)	1 (всегда, тот же экземпляр)	2 (всегда)
Мультипредставление	1	1	1	1
Возможны случаи, когда два биометрических образца с разных датчиков могут быть обработаны сначала с помощью отдельных алгоритмов выделения биометрических признаков, а затем с помощью общего алгоритма сравнения ("полуторный алгоритм") или с помощью двух разных алгоритмов. Исключением является случай, когда мультихарактеристиковую систему с одним датчиком используют для получения двух разных типов биометрических характеристик. Например, изображение высокого разрешения используют для выделения лица и радужки или лица и структуры лица. Исключением может являться использование двух отдельных датчиков для сбора одного экземпляра, например двухпальцевого биометрического сканера отпечатков пальцев.