Bestimmen der Genauigkeit eines biometrischen Systems
On Dezember 20, 2020 by adminWie wird die Genauigkeit eines biometrischen Sicherheitssystems (seine Fähigkeit, die falsche Akzeptanzrate und die falsche Ablehnungsrate zu minimieren) bestimmt?
Kommentare
- Ich habe die zweite Frage, die Sie aufgenommen haben, entfernt – sie ist viel zu weit gefasst, um hier beantwortet zu werden.
Antwort
Nun, ich bin mir nicht sicher, ob dies das ist, wonach Sie suchen. Im Allgemeinen wird die Leistung eines beliebigen biometrischen Systems (z. B. Fingerabdruck, Stimme, Gesichtserkennung usw.) unter Verwendung mehrerer Metriken beschrieben.
FAR oder Falsche Akzeptanzrate ist die Wahrscheinlichkeit, dass das System eine nicht autorisierte Person falsch autorisiert. aufgrund einer falschen Zuordnung der biometrischen Eingabe zu einer Vorlage. Die FAR wird normalerweise als Prozentsatz ausgedrückt. Nach der FAR-Definition ist dies der Prozentsatz ungültiger Eingaben, die falsch akzeptiert werden.
FRR oder Falsche Ablehnungsrate ist die Wahrscheinlichkeit, dass das System den Zugriff auf eine autorisierte Person fälschlicherweise ablehnt, weil die biometrische Eingabe nicht mit einer Vorlage abgeglichen wurde. Die FRR wird normalerweise als Prozentsatz ausgedrückt. Nach der FRR-Definition ist dies der Prozentsatz der gültigen Eingaben, die fälschlicherweise abgelehnt werden.
CER oder Crossover-Fehlerrate ist die Rate, bei der sowohl die Akzeptanz- als auch die Ablehnungsfehlerrate gleich sind.
FER Die Rate der fehlgeschlagenen Registrierung (FER) ist der Prozentsatz der Bevölkerung, die die Registrierung nicht abschließt.
BEISPIEL:
Nehmen wir an, wir haben ein biometrisches Fingerabdrucksystem. Wir haben auch 100 Benutzer . Während der Registrierungsphase 5 konnten sich Benutzer nicht registrieren (z. B. können wir keine Fingerabdrucksignatur / -vorlage für sie erstellen). Dies bedeutet, dass das System eine Fehlerregistrierungsrate (FER) = 5% aufweist. Dies bedeutet, dass nur 95 Benutzer das System verwenden können.
Dann, während des Testens der 95 Benutzer , 10 Benutzer wurden abgelehnt, als das System ihren Fingerabdruck mit ihrer Registrierungsfingerabdruckvorlage verglich. Dies bedeutet, dass FRR = 10,52%.
Auch 3 Benutzer von den 95 Benutzern wurden von der akzeptiert System, wenn das System seinen Fingerabdruck mit der Fingerabdruckvorlage anderer Benutzer vergleicht. Dies bedeutet, dass FAR = 3,15%
Je niedriger FAR und FRR, desto besser das System
Antwort
Die Genauigkeit biometrischer Systeme wird normalerweise durch die gleiche Fehlerrate (EER) ausgedrückt. Je niedriger diese Zahl ist, desto besser ist die Leistung des Systems.
Bei der Erörterung biometrischer Systeme sind zwei Hauptmetriken besonders interessant für die Funktionsweise des Systems (die „Genauigkeit“, auf die Sie sich beziehen): Falsche Akzeptanzrate (FAR) und falsche Ablehnungsrate (FFR). FAR tritt auf, wenn wir einen Benutzer akzeptieren, den wir hätten ablehnen sollen (ein falsch positives ), während FFR auftritt, wenn wir einen Benutzer ablehnen, den wir hätten akzeptieren sollen (ein falsch negatives )
Wenn wir FAR und FFR in einem Diagramm wie dem folgenden darstellen, ist die EER der Punkt, an dem sich die beiden Kurven schneiden.
Um die EER zu senken und die Genauigkeit des Systems zu erhöhen, müssen Sie die Hardware des Systems verbessern. und seine Software (der Algorithmus).
Sie können Biometrische Prinzipien auf der Website von Biometria konsultieren Weitere Informationen.
Antwort
Viele Artikel im Web behaupten, dass sich die beiden Kurven im EER schneiden – Nicht wahr – hier ist die Fläche unter den Kurven gleich. Labordaten können schöne glatte symmetrische Kurven erzeugen, bei denen sich die EER am Schnittpunkt befindet, aber Daten aus der realen Welt erzeugen Asymmetrien Kalibrierungskurven, die aus Labordaten nicht vorhergesagt werden können.
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- Außerdem müssen Sie eine Quelle angeben, um zu zeigen, dass Ihre Behauptung korrekt ist.
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