生体認証システムの精度の決定
On 12月 20, 2020 by admin生体認証セキュリティシステムの精度(他人受入率と本人拒否率を最小限に抑える能力)はどのように決定されますか?
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- あなたが含めた2番目の質問を削除しました。広すぎてここで答えることができません。
回答
まあ、これがあなたが探しているものかどうかはわかりません。一般に、生体認証システム(指紋、音声、顔認識など)のパフォーマンスは、いくつかの指標を使用して記述されます。
FAR または他人受入率は、システムが許可されていない人物を誤って許可する確率です。生体認証入力をテンプレートと誤って照合したため。 FARは通常、パーセンテージで表されます。FARの定義に従って、これは誤って受け入れられた無効な入力のパーセンテージです。
FRR または本人拒否率は、生体認証入力をテンプレートと一致させなかったために、システムが許可された人物へのアクセスを誤って拒否する確率です。 FRRは通常、パーセンテージで表されます。FRRの定義に従って、これは誤って拒否された有効な入力のパーセンテージです。
CER またはクロスオーバーエラー率は、受け入れエラー率と拒否エラー率の両方が等しい率です。
FER 登録失敗率(FER)は、登録を完了できなかった人口の割合です。
例:
指紋生体認証システムがあると仮定しましょう。また、 100人のユーザーがいます。登録段階5のユーザーが登録できない場合(たとえば、指紋の署名/テンプレートを確立できない場合)。これは、システムに登録失敗率(FER)= 5%があることを意味します。これは、95人のユーザーだけがシステムを使用できることを意味します。
次に、 95ユーザーのテスト中に、 10人のユーザーは、システムが自分の指紋を登録指紋テンプレートと照合したときに拒否されました。これは、 FRR = 10.52%を意味します。
また、< 95ユーザーのうち/ div> 3ユーザーがシステムが自分の指紋を他のユーザーの指紋テンプレートと照合するときのシステム。これは、 FAR = 3.15%
を意味します FARとFRRが低いほど、システムは優れています
回答
生体認証システムの精度は、通常、等しいエラー率(EER)で表されます。この数値が小さいほど、システムのパフォーマンスは向上します。
生体認証システムについて説明する場合、システムの動作(参照している「精度」)に関して、2つの主要なメトリックが特に興味深いです。他人受入率(FAR)および本人拒否率(FFR)。 FARは、拒否すべきユーザーを受け入れるときに発生し(誤検知)、FFRは、受け入れるべきユーザーを拒否するときに発生します(誤検知)。 。
以下のようにFARとFFRをグラフにプロットすると、EERは2つの曲線が交差する点になります。
EERを下げるには、システムの精度を上げるには、システムのハードウェアを改善する必要がありますおよびそのソフトウェア(アルゴリズム)。
BiometriaのWebサイトで生体認証の原則を参照できます詳細については。
回答
Web上の多くの記事では、EERは2つの曲線が交差する場所であると主張しています-真実ではありません-曲線の下の面積が等しい場所です。ラボデータは、EERが交差点にある場合、滑らかで対称的な曲線を生成する可能性がありますが、実際のデータは非対称性を生成しますラボデータから予測できない校正曲線。
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- これは'に答えません。質問。これは、別の'の回答に対するコメントです。
- また、主張が正しいことを示すために出典を引用する必要があります。
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