ГОСТ Р 54411—2011/ISO/IEC/TR 24722:2007
Как система верификации (1:1), так и система идентификации (1:N) поддерживают объединение на
уровне степеней схожести. Однако идентификационные системы также могут интегрировать доступную
информацию на уровне категорий (что является формой уровня степеней схожести с множеством степе
ней схожести или признаками, основанными на степенях схожести). В системах идентификации шаблон
биометрического образца сопоставляется с шаблонами из базы данных, в результате чего образуется
ряд степеней схожести. В [23] описаны три метода комбинирования категорий, установленных разными
комбинаторами. В методе высшей категории при обработке разными комбинаторами каждому возможно му
совпадению присваивают высшую (максимальную) категорию. При приведении к ранжированной по
следовательности привязки нарушаются, а итоговое решение принимают на основе комбинированных
категорий. В методе подсчета Борда применяется сумма категорий, назначенная индивидуальными
устройствами сопоставления для подсчета комбинированных категорий. Метод логистической регрессии
является обобщенным методом подсчета Борда, когда подсчитывают сумму индивидуальных категорий с
присвоенным весовым козффицентом. а веса определяют с помощью логистической регрессии.
5.3.2 Нормализация степеней схожести
При применении метода нормализации степеней схожести осуществляют попытку расположить
степень схожести каждого биометрического процесса в общей области. Некоторые подходы основаны на
лемме Неймана—Пирсона с упрощением предположений. Например, приведение степеней схожес ти к
отношениям правдоподобия позволяет комбинировать их путем умножения при условии предполо жения
о независимости. Другие подходы могут быть основаны на изменении иных статистических критериев
распределений степеней схожести.
Параметры, применяемые при нормализации, могут быть определены с помощью установленной
обучающей последовательности или основаны на текущем векторе признаков.
П р и м е ч а н и е — Вычисленная характеристика может относиться только к «оценочным степеням схожес
ти» базовых характеристик выборки.
Нормализация степеней схожести связана с объединением на уровне степеней схожести, так как
она влияет на способ комбинирования степеней схожести и то. как они интерпретируются в терминах
эксплуатационных характеристик биометрической системы согласно [36]:
a) степени схожести на выходе отдельных устройств сопоставления могут быть неоднородными.
Например, на выходе одного устройства сопоставления окажется измерение различий (несхожести), а
на выходе другого — измерение близости (схожести);
b
) выходныеданные отдельныхустройств сопоставления могут находиться не наодной числовой
шкале (не в одной области);
c) степени схожести на выходе устройств сопоставления могут иметь различное статистическое
распределение.
По этим причинам степени схожести, как правило, нормализуются в общую область до объедине
ния. На рисунке 5 изображена схема объединения на уровне степеней схожести для обработки двух
биометрических образцов с учетом нормализации.
Рисунок 5 — Структура объединения на уровне степеней схожести
12