ГОСТ Р 54411—2018
Мультихарактеристиковые биометрические системы принимают входящий сигнал с одного или
множества датчиков, которые получают биометрические характеристики двух или более модальностей.
Например, одна система, комбинирующая информацию о лице и радужной оболочке глаза для биоме-
трического распознавания, рассматривается как мультихарактеристиковая система независимо от того,
разными биометрическими сканерами были получены изображения лица и радужной оболочки глаза
или одним и тем же. Не требуется, чтобы разные измерения были объединены математически. Напри-
мер, система с распознаванием отпечатка пальца и голоса будет считаться мультихарактеристиковой
даже при использовании алгоритма «ИЛИ», позволяющего распознавать пользователя с помощью того
или другого типа биометрической характеристики.
Мультиалгоритмические биометрические системы получают один биометрический образец с од-
ного датчика и обрабатывают данный биометрический образец с помощью двух и более алгоритмов.
Данный метод может быть применен к любому типу биометрической характеристики. Максимальный
эффект может быть получен при применении алгоритмов, основанных на различных независимых
принципах, таких как биометрические признаки, которые извлекают из биометрического образца (на-
пример, контрольные точки отпечатка пальца по сравнению с изображением отпечатка пальца) или
подходы к сравнению (например, разные алгоритмы сравнения контрольных точек).
Мультиэкземплярные биометрические системы применяют один (несколько) датчик(ов) для по-
лучения биометрических образцов двух или более различных экземпляров одной и той же биометри-
ческой характеристики. Например, системы, получающие изображения нескольких пальцев, считают
мультиэкземплярными, а не мультихарактеристиковыми. Однако системы, получающие, например, по-
следовательные кадры изображений лица или радужной оболочки глаза, рассматривают как системы
мультипредъявления, а не мультиэкземплярные.
Мультидатчиковые биометрические системы получают один и тот же экземпляр биометрической ха-
рактеристики с помощью двух или более различных датчиков. Обработку нескольких биометрических об-
разцов проводят с помощью одного алгоритма или комбинации нескольких алгоритмов. Например, в при-
ложении по распознаванию лица можно использовать как камеру, работающую в видимом диапазоне, так
и инфракрасную камеру, работающую на определенной длине(ах) волны (волн) инфракрасного излучения.
Для определенных приложений при эксплуатации существует множество компромиссных реше-
ний, позволяющих улучшить эксплуатационные характеристики (точность биометрической иденти-
фикации или верификации, скорость и пропускную способность системы, устойчивость к ошибкам и
потребность в ресурсах), повысить устойчивость к обману, удобство использования, устойчивость к
воздействию факторов окружающей среды, снизить затраты [40].
Для крупномасштабных систем распознавания личности существуют дополнительные требова-
ния, такие как эффективность работы и наличие технической поддержки, надежность, стоимость при-
обретения, стоимость жизненного цикла и плановый ответ системы на известные способы атаки, влия-
ющие на корректную работу системы [40].
3.2 Одновременное и последовательное предъявления
123
3.2.1 Обобщенная модель мультибиометрической системы
Обобщенная модель мультибиометрической системы изображена на рисунке 1. В данной моде-
ли присутствуют три биометрических образца (P , P , P ) трех уникальных типов биометрических ха-
рактеристик, кроме случаев, когда указано иное. Субъект предъявляет системе биометрическую(ие)
характеристику(и). Существуют два метода предъявления биометрических характеристик в зависимо-
сти от схемы системы: 1) одновременный и 2) последовательный.
Примечание — Метод предъявления данных (одновременный или последовательный) обуславливает
метод объединения или совсем отличается от него. Данная информация приведена с целью иллюстрации факто-
ров, которые могут влиять на схему мультибиометрической системы.
4
3.2.2 Одновременное предъявление
При одновременном предъявлении получают биометрический(ие) образец(цы) нескольких типов
биометрических характеристик как одно событие (например, лицо и радужная оболочка глаза, зареги-
стрированные одной камерой). Схемы систем, в которых используют одновременное получение био-
метрических данных, следует применять в приложениях с высокой пропускной способностью за счет
возможного дополнительного усложнения (для синхронизации набора биометрических образцов) или
за счет трудности при использовании (дуальное взаимодействие датчиков, постановка пользователем
нескольких задач).