ГОСТ Р 54411—2011/ISO/IEC/TR 24722:2007
О
к
ончание таблицы 5
Метод
Формула
Элементы
данных
Примечание
Гиперболичес
кий тангенс
(Tahn)
S’ = 0.5(Tahn(C(S - S ^ „V S f0) ♦ 1)
gc .
сс
&SO
В данном методе использу
ется среднее значение и
изменение распределения
преобразованных данных.
Метод предполагает ста
бильность обоих распреде
лений по выборкам
Адаптивный
(АО) (см. (63]):
а) биквадра-
тичный (0 0 )
0
) логический
с) квадратич
ный — линей
ный — квадра
тичный (QLQ)
1 >
—пии-
1
"ид - с!■
с-^<1 -сЦ пи„ -с).пии >с |
" " "
l a
# в"~
|
-----
-
-----
п1ш пии1
\( е
_
» )12)
К2)
|К Н ,--т Ь --7М * * 7)
с;
w;
д:
А = — -1 :
д
с
Данный метод предполага
ет нелинейность, включает
в себя три метода модели
рования.предполагает
стабильность обоих рас
пределений по выборкам.
пм>— показатель адаптив
ной нормализации; Пии—
показатель нормализации
при использовании метода
минимума-максимума;
с — центр перекрытия сте
пеней схожести подлинных
пользователей и «самоз
ванцев». iv — ширина пе
рекрытия; д — малая вели
чина (0.01 по (63))
Биометричес
кий коэф
фициент уси
ления против
«самозван
цев» (BGI)
Р*«|/Рз.ю;
где Радо — значение PDF
при степени схожести S,;
Ps<i — значение PDF1
при степени схожести S,
PDFC: Метод предполагает ста
PDF’ бильность обоих распреде
лений по выборкам
Q г
БиоАПИ
С• —СД
О
• сишиь{шмпи
PDF’ Метод предполагает ста
бильность распределения
«самозванцев»
Метод подсчеN — Категория (S).Категория Метод применяют только
та Борда где N — число альтернатив при сопоставлении 1:N
П р и м е ч а н и е — В таблице представлены два типа метода нормализации: 1 — метод, преобразующий
параметры расположения и масштаба распределения степеней схожести, и 2 — метод, определяющий только
область перекрытия степеней схожести подлинных пользователей и «самозванцев». Таким образом, методы ми
нимума-максимума. показателя 2. MAD и Tahn относятся к типу 1. а методы QQ и QLQ — к типу 2. Обычно метод типа
2 применяют после использования одного из методов типа 1.
5.3.3 Методы объединения степеней схожести
Если выходными данными отдельных биометрических систем сопоставления является набор воз
можных совпадений, а также степень качества каждого совладения (степень схожести), интеграция мо
жет быть выполнена на уровне степеней схожести. Данную интеграцию также называют объединением
на уровне характеристик или на уровне доверия. Степень схожести на выходе, полученная с устройства
сопоставления, содержит наиболее полную информацию о входном биометрическом образце, но не
включает в себя информацию на уровне признаков и датчиков. Кроме того, проще получить доступ и
комбинироватьстепени схожести, представленные несколькими различными устройствами сопоставле-
14