ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1—2007
Пример — Если транзакция верификации состоит из единственной попытки, то для ложного до
пуска необходимо, чтобы представленный образец небыл отклонен при проверке качества (то есть не
должнопроисходить отказа сбора данных) и произошла ошибка соответствия. ВИД будетравна:
ВЛД = ВЛС(1 - ВОСД).
8.3.3.3ВЛД зависит от политики принятия решения, порога принятия решения о схожести и порога
качества образца. ВЛД должна быть указана в протоколе вместе сданными параметрами с оценкой ВЛНД
для тех же параметров (или должна быть построена зависимость ВЛД от ВЛНД при тех же порогах путем
построения кривых КОО и РХ).
8.3.4 Обобщенные вероятности ложного допуска и недопуска
Для сравнения биометрических систем, имеющих различные ВОР. следует использовать обобщен
ные ВЛД и ВЛНД. которые включают в себя ошибки, возникающие при регистрации, сборе образцов и
определении соответствия. Метод обобщениядолжен соответствовать испытанию. Как правило, обобще
ниедолжно включать всебя отказы регистрации, как если бы регистрация закончилась, но все последую
щие верификационные попытки или попытки транзакций идентификации сданным регистрируемым субъек
том или с его шаблонами буду неудачными. Метод обобщениядолжен быть указан в протоколе.
овлд
=
влс (1
-
Примеры
1 Проводят такое сценарное испытание, при котором незарегистрированные субъекты не уча
ствуют в испытании и транзакция верификации состоит из единственной попытки. В этом случае
обобщенныйложный допускпроисходит, если исовершающий попытку «самозванца»субъект, исубъект,
за которого выдает себя ксамозванец», зарегистрированы и предложенный образец не отклонен при
проверке качества (т. е. нет отказа в сборе данных) и происходит ложное соответствие. Обобщенный
ложный недопуск происходит, если субъект не зарегистрирован или предложенный образец не может
быть получен, или происходит ложное несоответствие. Обобщенная вероятность ложного допуска
(ОВЛД) и обобщенная вероятностьложного недопуска (ОВЛНД) равны:
ОВЛД =ВЛС(1 - ВОСД)(1 - ВОР) 2;
ОВЛНД = ВОР * ( 1 - ВОР) ВОСД * ( 1 - ВОР)(1 - ВОСД) ВЛНС.
2 При технологическом испытании шаблоны регистрации создают из всех изображений галереи,
которые не вызывают отказа регистрации, и признаки создают из всех испытуемых изображений, ко
торыене вызывают отказа при сборе данных. В этом случае обобщенные вероятностиложного допус
ка и недопуска равны:
восд) (1-
в
ор
) :
ОВЛНД =ВОР +(1 - ВОР)ВОСД +(1 - ВОР)(1 - ВОСД) ВЛНС.
8.4 Эксплуатационные характеристики системы идентификации (на открытом множестве)
8.4.1 Общие положения
Определение вероятности (истинно положительной) едентификациидля биометрических систем на
замкнутом множестве и вероятности ложноположительной и ложноотрицательной идентификациидля си
стем на открытом множестве в первом приближении могут быть получены из ошибки соответствия кривой
КОО. Подобные определения не учитывают корреляцию всравнениях, касающихся одного пользователя, и.
следовательно, являются неточными. Поэтомудля получения данных эксплуатационных характерис тик,
по крайней мере для небольших баз данных, должны быть получены транзакции идентификации. Оп
ределение эксплуатационных характеристик крупномасштабных биометрических систем идентификации
(помимо объема испытаний) можно экстраполировать одновременно, используя оценки в первом прибли
жении и эксплуатационные характеристики идентификации меньшей базы данных. В этом случае в прото
коле испытаний должна быть указана модель, которую следует использоватьдля экстраполяции эксплу
атационныххарактеристик.
Пример— Эксплуатационные характеристики биометрической системы идентификации, исполь
зующей единственныйбиометрический образец, в зависимости от размера базы данных N могут быть
аппроксимированыс помощью следующихформул, которые были проверены по наблюдаемым вероятно
стям ошибокидентификации:
ВЛОИ =ВОСД +(1- ВОСД) ВЛНС;
ВЛПИ = (1- ВОСД)(1 - ( 1 - ВЛС) н),
где N— число шаблонов в базе данных.
П р и м е ч а н и е — При испытании биометрических систем идентификации, в которых проводится предва
рительный отбор образцов, вышеупомянутая модель эксплуатационной характеристики может быть расширена с
помощью эксплуатационных характеристик для алгоритма предварительного отбора (см. приложение D).
27