ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1—2007
Приложение D
(справочное)
Предварительный отбор
D.1 Эксплуатационные характеристики алгоритма предварительного отбора
D.1.1 Перед испытанием биометрических систем идентификации необходимо определить алгоритмы, ко
торые будут использоваться для предварительного отбора. Цель данных алгоритмов заключается в том, чтобы
разграничить (уменьшить) число шаблонов кандидата для идентификации. Чтобыпредварительно отобрать
подмножество из всей базы данных шаблонов, применяют методы предварительного отбора с использованием
непрерывной или исключительной классификации, и затем входной образец сравнивают с каждым шаблоном
предварительно отобранного подмножества.
D.1.2 Метод исключения при классификации является одним из методов предварительного отбора, в кото
ром база данных шаблонов заранее разделена на подмножества. После классификации входного образца и
определения его принадлежности к одному из подмножеств, его сравнивают только с частью шаблонов,
принад лежащих его подмножеству. Существуют другие методы, например, метод предварительного отбора
типа непре рывной классификации (35J — (39).
D.1.3 Процесс предварительного отбора из всего множества данных шаблонов может привести к ошибкам
предварительного отбора, которые происходят, если регистрируемый шаблон не находится в предварительно
отобранном подмножестве кандидатов при применении образца одной и той же биометрической характеристи ки
одного и того же пользователя (в методе исключения, например, это случается тогда, когда зарегистрирован ный
шаблон и последующий образец одной и той же биометрической характеристики одного и того же пользова теля
помещены в разные, не связанные подмножества).
D.1.4 Эксплуатационные характеристики алгоритма предварительного отбора отражают в протоколе испы
тания в следующих терминах.
a) вероятность ошибки предварительного отбора — доля попыток подлинного лица, когда регистрируемый
шаблон, соответствующий входному образцу, не находится в предварительно отобранном подмножестве шабло
нов. которые необходимо сравнить с входным образцом:
b
) вероятность проникновения — доля базы данных, в которой должен проводиться поиск (то есть усред
ненный размер предварительно отобранных подмножеств, отнесенный к размеру всей базы данных), усреднен ная
по всем попыткам подлинного лица.
D.1.5 База данных, собранная для испытания в режиме отложенного задания, может использоваться при
испытании для определения вероятности ошибок проникновения и предварительного отбора. Образец подлин
ного лица проверяется в базе данных для каждой попытки: предварительный отбор проводится по всем зареги
стрированным шаблонам, использующим предлагаемый алгоритм: отмечается число предварительно отобран
ных кандидатов и вычисляется вероятность ошибки предварительного отбора (при которых множество предвари
тельно отобранных кандидатов не содержит идентификатор субьекта, делающего попытку). Вероятность ошибки
предварительного отбора определяют как общее число ошибок предварительного отбора, разделенное на число
испытуемых образцов в попытках подлинного лица. Вероятность проникновения определяется как среднеариф
метическое предварительно отобранных кандидатов по всем подлинным испытуемым образцам, отнесенным к
числу зарегистрированных шаблонов.
D.1.6 Часто алгоритм предварительного отбора имеет настраиваемые параметры. В общем случав, чем
меньше среднеарифметическое предварительно отобранного подмножества (или больше число частей базы
данных, что происходит в случае исключительной классификации), тем меньше вероятность проникновения, но
больше вероятность ошибки предварительного отбора. Данные конкурирующие факторы могут быть изображены в
виде кривой вероятности ошибки предварительного отбора в зависимости от вероятности проникновения.
45