ГОСТ Р 54411—2011/ISO/IEC/TR 24722:2007
применяют как набор фильтров в порядке возрастания вычислительной сложности. Данныеустройства,
как правило, реализуются как сочетание объединения на уровне принятия решения и объединения на
уровне степеней схожести:
- объединение алгоритмов с целью повышения точности (уменьшения вероятности ложного до
пуска и/или вероятности ложного недопуска, снижения чувствительности к данным низкого качества).
Устройства сопоставления применяют параллельно с объединением конечных степеней схожести.
Методы объединения способствовали внедрению АСРОП, так как обеспечили улучшение показа
телей точности и эффективности.
До настоящего момента в работах по мультибиометрии внимание акцентировалось только на
уменьшении числа ошибок ложного допуска и ложного недопуска. В [65] рассмотрено использование
мультибиометрии в целях улучшения показателей удобства применения, безопасности и точности.
Основные различия между мультибиометрическими категориями приведены в таблице 2. Ключевой
термин, определяющий наименование категории, выделен жирным шрифтом.
Т а б л и ц е 2 — Элементарные двухкомпонентные мультибиометрические категории
Категория
Модальность
Алгоритм
Биометрическая характеристика
(например, часть тела)
Датчик
Мультимодальная
2 (всегда)
2 (всегда)
2 (всегда)
2 (обычно)"
Мультиалгоритмическая
1 (всегда)
2 (всегда)
1 (всегда)
1 (всегда)
Мулыиэкземплярная
1 (всегда)
1 (всегда)
2 экземпляра одной
характеристики
(всегда)
1 (обычно)’
Мультидатчиковая
1 (всегда)
1 (обычно)"
1 (всегда, тот же экземпляр)
2 (всегда)
Мультилредствление
1
1
1
1
“ Возможны случаи, когда два образца с разных датчиков могут быть обработаны сначала с помощью отдель ных
алгоритмов «выделения признаков*, а затем с помощью общего алгоритма сопоставления («полуторный ал
горитм») или с помощью двух разных алгоритмов.
ь Исключением является случай, когда мультимодальную систему с одним датчиком используют для получе ния
двух разных модальностей. Например, изображение высокого разрешения используют для выделения лица и
радужки или лица и структуры лица.
с Исключением может являться использование двух отдельных датчиков для получения одного экземпляра,
например двухпальцевого датчика отпечатков пальцев.
Мультимодальные биометрические системы принимают входящий сигнал с одного или мно
жества датчиков, которые получают биометрические характеристики двух или более модальностей.
Например, одна система, комбинирующая информацию о лице и радужной оболочке глаза для био
метрического распознавания, рассматривается как мультимодальная система независимо от того,
разными устройствами были получены изображения лица и радужной оболочки глаза или одним итем же.
Не требуется, чтобы разные измерения были объединены математически. Например, система с
распознаванием отпечатка пальца и голоса будет считаться мультимодальной даже при использова нии
алгоритма «И
Л
И», позволяющего распознавать пользователя с помощью той или другой модаль ности.
Мультиалгоритмические биометрические системы получают один образец с одного датчика и
обрабатывают данный образец с помощью двух и более алгоритмов. Данный метод может быть приме
нен к любой модальности. Максимальный эффект может быть получен при применении алгоритмов,
основанных на различных независимых принципах (такие алгоритмы называют ортогональными).
Мультиэкземплярные биометрические системы применяют один (несколько) датчик(ов)для полу
чения образцовдвух или более различных экземпляров одной и той же биометрической характеристики.
Например, системы, получающие изображения нескольких пальцев, считают мультиэкземплярными, а не
мультимодальными. Однако системы, получающие, например, последовательные кадры изображений
лица или радужки, рассматривают как системы мультипредставления, а не мультиэкземплярные.
Мультидатчиковые биометрические системы получают один и тотже экземплярбиометрической
характеристики с помощьюдвух или более различныхдатчиков. Обработку несколькихобразцов прово-
4