ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1—2007
4.7 Графическое представление данных
4.7.1 кривая компромиссного определения ошибки; кривая КОО (detection error trade-off curve:
DET curve); Модифицированная кривая рабочей характеристики, по осям которой отложены вероятности
ошибки (ложноположительная — по оси X и ложноотрицательная — по оси У).
П р и м е ч а н и е — Пример кривых КОО приведен на рисунке 3.
4.7.2 кривая рабочей характеристики; кривая РХ (receiver operating characteristic curve; ROC curve);
Кривая, представляющая собой параметрически заданную функцию порога принятия решений, на которой
по оси X откладываются вероятности ложноположительных решений (т.е. учитываются попытки «само
званца»), а по оси У - вероятности истинно положительных решений (т.е. учитываются попытки подлинного
лица).
П р и м е ч а н и е — Пример кривых РХ приведен на рисунке 4.
4.7.3 кривая характеристики совокупной схожести; кривая ХСС (cumulative match characteristic
curve; CMC curve): Графическое представление результатов идентификационных испытаний, на которой по
оси X откладываются значения ранга, а по оси У - вероятность верной идентификации при данном или
меньшем ранге.
П р и м е ч а н и е — Пример кривых ХСС приведен на рисунке 5.
4.8 Статистические термины
4.8.1 дисперсия V (variance): Мера разброса данных статистического распределения.
П р и м е ч а н и е ! — Если Е[Х] является оператором математического ожидания случайной величины X. то
У(Х) = Е [(Х -р )2].
где р = £ [X).
П р и м е ч а н и е 2 — Дисперсия, если она известна, показывает, насколько оцениваемая величина
соответствует своему истинному значению.
4.8.2 доверительный интервал (confidence interval): Интервал между нижней оценкой L и верхней
оценкой U параметра х. в котором вероятность нахождения истинного значения величины х равна установ
ленному значению (например. 95 %).
Пример — Если[L. U]является 95%-ным доверительным интервалом для параметра х, то вероят
ность (х в [L. UJ) = 95 %.
П р и м е ч а н и е — Чем меньше обьем испытания, тем больше доверительный интервал.
5 Обобщенная биометрическая система
5.1 Принципиальная схема обобщенной биометрической системы
Различные биометрические системы имеют много общих элементов. Сбор биометрическихобразцов
субъекта проводят с помощью датчика. С выхода датчика сигнал посылают на процессор, с помощью
которого извлекают отличительные, повторяющиеся характеристики образца (признаки), отбрасывая все
остальные элементы. Полученные в результате извлечения признаки хранят вбазе данных в виде шабло на
или сравнивают с конкретным шаблоном, множеством шаблонов или со всеми шаблонами базыданных для
определения соответствия. Решение относительно запрошенной идентичности принимают на основа нии
соответствия признаков образца и сравниваемого шаблона или шаблонов.
Информационныепотоки внутриобобщенной биометрической системы, содержащей подсистемы сбора
данных, обработки сигнала, хранения, сравнения и принятия решения, показаны на рисунке 1. Данный
рисунок поясняет процесс регистрации и работу систем верификации и идентификации. Детальные описа
ния подсистем приведены в следующих подразделах. Состав реальной биометрической системы может
отличаться от состава обобщенной биометрической системы, например, контроль качества может прово
диться перед сегментацией или выделением признаков.
6