Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 29.12.2025 по 04.01.2026
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5-2013; Страница 112

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ 32381-2013 Методы испытаний химической продукции, представляющей опасность для окружающей среды. Определение коэффициента распределения в системе н-октанол/водаметодом встряхивания колбы (Настоящий стандарт устанавливает методы испытаний для определения коэффициента распределения н-октанол/вода методом встряхивания колбы) ГОСТ Р ИСО/МЭК 29109-5-2013 Информационные технологии. Биометрия. Методология испытаний на соответствие форматам обмена биометрическими данными, определенных в комплексе стандартов ИСО/МЭК 19794. Часть 5. Данные изображения лица (Настоящий стандарт устанавливает элементы методологи и испытаний на соответствие, тестовые утверждения и методику испытаний применительно к формату обмена биометрическими данными для данных двухмерного изображения лица в соответствии с ИСО/МЭК19794-5:2005. Стандарт устанавливает:. - тестовые утверждения для структуры формата данных изображения лица, определенной в ИСО/МЭК 19794-5:2005 (испытания типа А уровня 1, установленного в ИСО/МЭК 29109-1:2009);. - тестовые утверждения внутренней согласованности по проверке типов значений, которые могут содержаться в каждом поле (испытания типа А уровня 2, установленного в ИСО/МЭК 29109-1:2009);. - испытания семантических утверждений (испытания типа А уровня 3, установленного в ИСО/МЭК 29109-1:2009). Стандарт не устанавливает:. - испытания на соответствие записям трехмерного изображения лица, определенным в ИСО/МЭК 19794-5:2005 / Изменение №2;. - испытания на соответствие структуры формата ЕСФОБД ИСО/МЭК 19794-5:2005;. - испытания согласованности с записями входных биометрических данных (испытания уровня 3);. - испытания на соответствие данных изображения требованиям качества ИСО/МЭК 19794-5:2005;. - испытания на соответствие блоков данных изображений соответствующим стандартам JPEG и JPEG 2000;. - испытания других характеристик биометрических продуктов или типов их испытаний (т.е. степень приемлемости, производительность, устойчивость, уровень безопасности)) ГОСТ Р ИСО/МЭК 17203-2013 Информационная технология. Спецификация открытого формата визуализации (OVF) (Спецификация открытого формата виртуализации (OVF) описывает открытый, безопасный, переносимый, эффективный и расширяемый формат для упаковки и распространения программного обеспечения, которое предназначено для выполнения на виртуальных машинах)
Страница 112
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р ИСО/МЭК19794-52013
Вероятность правильной верификации. %
Рисунок D.7 — Зависимость вероятности правильной верификации
от расстояния между центрами глаз при вероятности ложного допуска 0,1 %
D.2.2 Положение головы (отклонение)
В автоматических системах распознавания лица эффективно проводится коррекция угла отклонения голо
вы на изображении. На рисунке D.8 показана зависимость вероятности правильной верификации от утла откло
нения головы.
Для тестирования была использована бзза данных «Color Feret» (994 эталонных изображения. 736 тесто
вых изображений). На первом этапе все изображения (эталонные и тестовые) были повернуты таким образом,
чтобы угол отклонения головы был равен нулю.
При тестировании все тестовые изображения были повернуты на плюс 5". все эталонные изображения на
минус 5*. затем наоборот. Такая же обработка выполнена для плюс 10*. минус 10*; плюс 15’ и минус 15". Таким
образом, разница углов отклонения головы на эталонных и тестовых изображениях составила 0. 10. 20 и 30. На
рисунке D.9 представлены примеры изображений с различными значениями угла отклонения головы.
Оценка снижения эффективности работы алгоритма при повороте изображения в плоскости проводилась
относительно значения вероятности правильной верификации при вероятности ложного допуска 0.1 % и угле
отклонения, равном нулю. т. е. все значения вероятности правильной верификации были нормализованы по
этому значению.
Тестирование включает худший сценарий, так как максимальным значением разницы углов отклонения,
при котором соблюдается требование настоящего стандарта, является ±10®. Таким образом, влияние на эффек
тивность работы алгоритма при углах отклонения в пределах требования настоящего стандарта будет значитель
но меньше.
Очевидно, чтодо ±8 значимого снижения эффективности не наблюдается. Данные результаты приме
нимы для оценки эффективности поиска «один-ко-многим» (ранговая статистика с рангом, равным 1). Как
правило, разработчики программного обеспечения автоматического распознавания лица имеют возможность
проводить настройку допустимых значений для поворота изображений на плоскости. Программный продукт,
использованный при данном тестировании, был настроен на допуск 10*-ного отклонения для одного изображе
ния. т. е. на максимальную разность угла отклонения 20’. Это явилось причиной снижения эффективности при
тестах на ±15*.
105