ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1—2007
Если ответы на оба данных вопроса будут положительными, то должна быть сохранена и использо
вана в анализе в режиме отложенного задания целая последовательность образцов или степени схожести
«самозванца» должны быть получены в режиме реального времени.
7.6.3.2Получение транзакций «самозванца» в режиме отложенного задания в случае зависимых
шаблонов
7.6.3.2.1 Для биометрических систем с зависимыми шаблонами объективные оценки «самозванца»
могут быть получены путем использования метода «вырезания» для создания зарегистрированных шаб
лонов. Метод «вырезания» заключается в регистрации всей группы испытуемых субъектов с
единствен ным пропущенным субъектом, который позже будет использован в качестве неизвестного
«самозванца», образцы которого будут сравниваться со всеми зарегистрированными шаблонами.
Процесс регистрации повторяютдля каждого члена группы и в результате формируется полное
множество степени схожести «самозванца».
7.6.3.2.2 Допускается использовать более простой метод, при котором испытуемую группу случай
ным образом разделяют на «самозванцев» и регистрируемых субъектов. Регистрация в режиме отложен
ного задания игнорирует данные от испытуемых субъектов, являющихся «самозванцами», вто время как
определение степени ложного соответствия в режиме отложенного задания игнорирует данные регистри
руемых испытуемых субъектов. В этом случае данные используются менее эффективно, чем при приме
нении метода «вырезания».
7.6.3.3Получение транзакций «самозванца» в режиме отложенного задания с использованием меж-
шаблониых сравнений
Для получения степени схожести «самозванца» можно использовать перекрестное сравнение заре
гистрированных шаблонов. Данный метод применяют, например, при оперативных испытаниях, когда об
разцы или признаки транзакций не сохраняются. Каждый из N шаблоновдля испытаний (или зарегистриро
ванных шаблонов)сравнивают с оставшимися (N -1) испытуемыми (или зарегистрированными) шаблона
ми. Перекрестное сравнение шаблонов не следует применять, если:
a) регистрация и верификация требуют одного и того же пользовательского ввода (например, оба
требуют единственного представления);
b
) регистрация и верификация используют одни и те же алгоритмы для извлечения и кодирования
признаков образца;
c) проверка качества для регистрации такая же. как и для верификации.
При несоблюдении данного правила перекрестное сравнение шаблонов может привести к появле
нию систематической ошибки в оценкестепени схожести «самозванца» [22). Данное утверждение справед
ливо как для случая, когда зарегистрированный шаблон усреднен, так и для случая, когда шаблон
выб ран для лучшего зарегистрированного образца. Методов исправления данной систематической
ошибки в настоящее время не существует.
7.7 Транзакции идентификации пользователей, не зарегистрированных в системе
7.7.1 Для определения ВЛПИ необходимо проводить транзакции идентификации не зарегистрирован
ных в системе испытуемых субъектов, сроди которых недолжно бытьтаких, которые не смогли зарегистри
роваться.
7.7.2 Все попытки идентификации должны быть записаны вместе с информацией о личности субъек
та. со списками личностей кандидатов и. если они доступны, со степенями схожести. Транзакции иденти
фикации зарегистрированных и незарегистрированных пользователей должны быть проведены в одних и
тех же условиях.
7.7.3Транзакции идентификации могут быть проведены при различных размерах базы данных, чтобы
определить, какэксплуатационные характеристики идентификации зависят от размера базыданных.
7.7.4 Если регистрационные и идентификационныеобразцы зарегистрированных испытуемых субъек
тов сохранены, то транзакции идентификации незарегистрированных субъектов могут быть произведены в
режиме отложенного задания методом «вырезания». Для этогодолжна быть зарегистрирована вся группа,
кромеодного испытуемого субъекта, образцы которого биометрическая система будет сравнивать с образ
цами остальных членов испытуемой группы; данный процесс повторяют для каждого испытуемого субъек
та. В этом случае также следует учитывать положения 7.6.3.1.3 для проверки адекватности сохраненных
данных.
7*
23