ГОСТ Р 54412— 2011/ISO/1EC/TR 24741:2007
Т а б л и ц а 1— Размеры типичных биометрических шаблонов
Устройство
Размер, байт
Биометрический сканер отпечатка пальца
200—2000
Биометрический сканер голоса (микрофон)
2000 и выше (текстозависимый)
4000—50000 (текстонезависимый)
Биометрический сканер геометрии контура
пальца
14
Биометрический сканер геометрии контура
кисти руки
9
Биометрический сканер лица
100—3500
Биометрический сканер РОГ
512
Биометрический сканер сосудов
256—1000
4.2.5 Подсистема сравнения
В подсистеме сравнения происходит сравнение признаков субъекта с признаками одного или более
шаблонов и передача значений степеней схожести в подсистему принятия решения. Степени схожести
показывают степень соответствия
между
сравниваемыми шаблонами. В некоторых случаях признаки пред
ставляются в виде шаблонов, хранимых в базе данных. При верификации имеется единственный запрос
регистрации субъекта, поэтому подсистема сравнения возвращает единственное значение степени схоже
сти. При идентификации происходит сравнение признаков субъекта с признаками нескольких или всех
шаблонов, и возвращается значение степени схожести для каждого сравнения или список «кандидатов» на
соответствие из базы данных.
Модульсопоставления паттернов сравниваетданные образца признака с предварительно зарегист
рированными данными признака («контрольными шаблонами») вбазеданных и создает цифровой «резуль
тат сопоставления». Если и шаблон, и признак представляют собой вектор, то сопоставление может быть
таким же простым, как вычисление Евклидова расстояния. Вместе с тем. могут быть применены и нейрон
ные сети или статистические измерения, например, отношения правдоподобия. Наданный момент алгорит
мы сопоставления не стандартизированы в ИСО/МЭК СТК1Л1К 37. так как многие алгоритмы являются
«конфиденциальной информацией компании» или субъектов права интеллектуальной собственности или
патентного права, но концепция «ПБУсравнения» полноценно отражена. Независимоот используемой тех
ники сопоставления паттернов шаблоны и признаки, выделенные из образцов, не будут полностью совпа
дать из-за повторяющихся моментов, которые были описаны выше (см. 4.2.1). В конечном итоге, результа
ты сопоставления, определенные модулем сопоставления паттернов, должны быть расшифрованы подси
стемой принятия решения.
В таких системах, как верификация личности по голосу, «шаблоны» регистрации могут быть «абстрак
тными шаблонами» процесса генерации признаков — совершеннодругие структуры данных, нежели на
блюдаемые признаки. Модуль сопоставления паттернов определяет совместимость наблюдаемых призна
ковс сохраненным абстрактным шаблоном. Некоторые модули сопоставления паттернов могутдаже распо
рядиться о проведении адаптивного повторного вычисления признаков, выделенных из входящихданных,
чтобы узнать, можно ли найти более хорошие совпадения посредством незначительных корректировокво
входящихданных. Этот процесс может быть проведен в абстрактном шаблоне БиоАПИ при соответствую
щем применении ПБУ.
4.2.6 Подсистема принятия решения
Подсистема принятия решения использует значения степеней схожести, полученные после одной
или нескольких попыток,для предоставления результататранзакции верификации или идентификации.
При проведении верификации считают, что оцениваемая характеристика схожа со сравниваемым
шаблоном, если степень схожести превышает установленный порог принятия решений. Запрос о регистра
ции субъекта может быть выполнен всоответствии с политикой принятия решения, которая может регла
ментировать несколько попыток.
13