생체 인식 시스템의 정확성 결정
On 12월 20, 2020 by admin생체 인식 보안 시스템의 정확성 (허위 수용 률 및 허위 거부 률을 최소화하는 능력)은 어떻게 결정됩니까?
댓글
- 포함하신 두 번째 질문을 삭제했습니다. 너무 광범위하여 여기에서 답변 할 수 없습니다.
답변
글쎄,이게 당신이 찾고있는 것인지 잘 모르겠습니다. 일반적으로 생체 인식 시스템 (예 : 지문, 음성, 얼굴 인식 등)의 성능은 여러 메트릭을 사용하여 설명됩니다.
FAR 또는 False Acceptance rate는 시스템이 권한이없는 사람을 잘못 승인 할 확률입니다. 생체 인식 입력이 템플릿과 잘못 일치하기 때문입니다. FAR은 일반적으로 백분율로 표시되며 FAR 정의에 따라 잘못 허용 된 잘못된 입력의 백분율입니다.
FRR 또는 False Rejection Rate는 생체 인식 입력을 템플릿과 일치시키지 않아 시스템이 승인 된 사람에 대한 액세스를 잘못 거부 할 확률입니다. FRR은 일반적으로 백분율로 표시되며 FRR 정의에 따라 잘못 거부 된 유효한 입력의 백분율입니다.
CER 또는 교차 오류율은 수락 및 거부 오류율이 모두 동일한 비율입니다.
FER FER (등록 실패율)는 등록을 완료하지 못한 인구의 비율입니다.
예 :
지문 생체 인식 시스템이 있다고 가정하겠습니다. 또한 100 명의 사용자 가 있습니다. 등록 단계에서 등록 할 수없는 5 명의 사용자 (예 : 지문 서명 / 템플릿을 설정할 수 없음). 즉, 시스템에 등록 실패율 (FER) = 5 % 가 있습니다. 이는 95 명의 사용자 만 시스템을 사용할 수 있음을 의미합니다.
그런 다음 95 명의 사용자를 테스트하는 동안 , 10 명의 사용자 는 시스템이 등록 지문 템플릿과 지문을 일치시킬 때 거부되었습니다. 이는 FRR = 10.52 %를 의미합니다.
또한 사용자 3 명 / 95 명의 사용자 가 시스템이 다른 사용자의 지문 템플릿과 자신의 지문을 일치시킬 때 시스템. 이는 FAR = 3.15 %
를 의미합니다. FAR 및 FRR이 낮을수록 시스템이 좋아집니다.
답변
생체 인식 시스템의 정확성은 일반적으로 동일 오류율 (EER)로 표현됩니다. 이 수치가 낮을수록 시스템 성능이 향상됩니다.
생체 인식 시스템에 대해 논의 할 때 시스템이 얼마나 잘 작동하는지와 관련하여 두 가지 주요 측정 항목이 특히 흥미 롭습니다 ( “정확도”참조). 허위 수락 률 (FAR) 및 허위 거부율 (FFR). FAR은 거부해야하는 사용자 ( 거짓 긍정 )를 수락 할 때 발생하고 FFR은 수락해야 할 사용자를 거부 할 때 발생합니다 ( 거짓 부정 ). .
아래 그림과 같이 그래프에 FAR 및 FFR을 플로팅하면 EER는 두 곡선이 교차하는 지점입니다.
ER를 낮추려면-시스템의 정확도를 높이려면-시스템의 하드웨어를 개선해야합니다. 및 소프트웨어 (알고리즘).
답변
많은 웹 기사에서 EER가 두 곡선이 교차하는 위치라고 주장합니다. 사실이 아님-곡선 아래 영역이 동일한 곳입니다. 실험실 데이터는 EER가 교차점에있는 멋진 부드러운 대칭 곡선을 생성 할 수 있지만 실제 데이터는 비대칭을 생성합니다. 실험실 데이터에서 예측할 수없는 교정 곡선입니다.
댓글
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