ISO/IEC 17839-2:2024 情報技術 — 生体認証システムオンカード — Part 2:物理的特性 | ページ 6

※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。

3 用語、定義、および略語

この文書の目的上、ISO/IEC 2382-37, ISO/IEC 7810, ISO/IEC 17839-1, ISO/IEC 18328-2 および以下に示される用語と定義が適用されます。

ISO と IEC は、標準化に使用する用語データベースを次のアドレスで維持しています。

3.1 用語と定義

3.1.1

特徴点ベースの比較アルゴリズム

指紋特徴点データの評価に基づく指紋生体特徴比較アルゴリズム

注記 1:使用される指紋特徴点データ形式は、ISO/IEC 19794-2 または ISO/IEC 39794-2 で定義されている形式を使用できます。

3.1.2

ハイブリッド比較アルゴリズム

指紋の特徴点データと拡張特徴データ (隆線数データ、曲率、デルタおよびコア特異点、またはその他の独自のベンダー固有データなど) の評価に依存する指紋バイオメトリック比較アルゴリズム

注記 1:使用される指紋特徴点データ形式は、ISO/IEC 19794-2 または ISO/IEC 39794-2 で定義されている形式を使用できます。

3.1.3

パターン比較アルゴリズム

指紋生体認証サンプルまたは生体認証特徴比較アルゴリズム、またはその両方。生体認証サンプル画像レベルの相関に焦点を当てます。

注記 1:このカテゴリのアルゴリズムは通常、より大きな参照画像、または マルチタッチ登録 (3.1.4) プロセス中に取得された複数の参照画像の中からサンプル指紋画像のごく一部を見つけようとします。パターン比較アルゴリズムで使用されるデータ構造は通常、独自のものです。パターン比較アルゴリズムは、下位レベルの 3 つの指紋特徴、つまり汗腺口、初期隆起または隆起形状などの「微細特徴」を評価できます。

3.1.4

マルチタッチ登録

複数の参照生体認証サンプルの登録プロセス

注記 1:複数の参照生体認証サンプルまたは生体認証テンプレートを保存したり、それぞれ画像スティッチング アルゴリズム(注 3) またはテンプレート スティッチング アルゴリズム (注 4) を使用して、より大きな参照生体認証サンプルまたは生体認証テンプレートに結合したりすることができます。

注記 2:マルチタッチ登録は、小さなスキャン領域の指紋センサーを備えた多くのスマートフォンで一般的です。

注記 3: 画像スティッチングアルゴリズムとは、パターン比較アルゴリズム (3.1.3) を使用して、キャプチャされた複数の指紋の生体認証サンプルを、より大きな参照生体認証サンプル画像 (あたかも大きな走査領域の指紋センサーを使用してキャプチャされたかのように) に組み立てるアルゴリズムです。

注4: テンプレートステッチングアルゴリズムとは、複数の採取された指紋の生体認証サンプルから抽出された生体特徴参照テンプレート(ISO/IEC 19794-2またはISO/IEC 39794-2特徴点データなど)をより大きな参照生体認証テンプレートに組み立てるアルゴリズムである。特徴点ベースの比較アルゴリズム (3.1.1) またはハイブリッド比較アルゴリズム (3.1.2) を使用して (大スキャン領域の指紋センサーを使用してキャプチャされた生体サンプルから抽出されたかのように)

3.1.5

登録の更新

現在の生体認証プローブの生体認証サンプル データまたは生体認証特徴データを生体認証参照にマージするプロセス (例: マルチタッチ登録を使用して登録)

注記 1:生体認証システム・オン・カード (BSoC) のコンテキストでは、セキュア・エレメントに保管できる生体認証参照データを更新するために、カード発行後に登録更新が行われることがあります。登録更新は、長期間にわたって一貫性がない機能やキャプチャ環境に依存する機能を使用する場合に役立ちます。

3.1.6

キャプチャーエリア

指紋や動的署名などの生体認証データを取得する生体認証取得デバイスの領域

3.2 略語

この文書では、ISO/IEC 17839-1 および以下の略語が適用されます。

遠い他人受入率
FM誤った一致
FMR誤一致率
FNM偽の不一致
FNMR誤った不一致率
FRR本人拒否率
FTA取得に失敗する
IFDインターフェースデバイス
導かれた発光ダイオード
プリント基板プリント基板
ぴーインチあたりのピクセル数

参考文献

1ISO/IEC 17839-3, 情報技術 — ID カード — 生体認証システムオンカード — Part 3: 論理情報交換メカニズム
2ISO/IEC 19794-2, 情報技術 — 生体認証データ交換フォーマット — Part 2: 指特徴点データ
3ISO/IEC 19794-5, 情報技術 — 生体認証データ交換フォーマット — Part 5: 顔画像データ
4ISO/IEC 39794-2, 情報技術 — 拡張可能な生体認証データ交換フォーマット — Part 2: 指の特徴点データ
5ISO/IEC 39794-5, 情報技術 — 拡張可能な生体認証データ交換フォーマット — Part 5: 顔画像データ
6ISO/IEC JTC 1/SC 17, N 7234 SC17 WG11 へのシンガポール国家機関の貢献 — BSoC PlugFest イベント、フェーズ 2 ~ 4 完了、2023 年 6 月 5 日
7ANSI/NIST-ITL 1-2011, NIST Special Publication 500-290 Edition 3, 情報技術: 情報システムに関する米国国家規格 — 指紋、顔、およびその他の生体認証情報の交換のためのデータ形式1
8B.フェルナンデス=サーベドラ、R.サンチェス=レイロ。 「3 つの指紋センサーと 2 つのアルゴリズムの評価に関する公開レポート」、2015 年 5 月 11 日。
9R・サンチェス=レイロ。 「5 つの指紋センサーと 1 つのアルゴリズムの評価に関する公開レポート (マドリード-2)」。 2018年10月22日。
10フェルナンデス・サーベドラ、ベレン。サンチェス・レイロ、ラウル。ロス・ゴメス、ロドリゴ。 Liu-Jimenez, Judith: 「モバイル デバイスで使用される小型指紋スキャナ: 生体認証パフォーマンスへの影響」、IET Biometrics, 2016 年、第 5 巻、(第 1 号)、p. 28-36, DOI: 10.1049/iet-bmt.2015.001

3 Terms, definitions and abbreviated terms

For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO/IEC 2382-37, ISO/IEC 7810, ISO/IEC 17839-1, ISO/IEC 18328-2 and the following apply.

ISO and IEC maintain terminology databases for use in standardization at the following addresses:

3.1 Terms and definitions

3.1.1

minutiae-based comparison algorithm

fingerprint biometric feature comparison algorithm, which relies on evaluating fingerprint minutiae data

Note 1 to entry: The fingerprint minutiae data format used can be the one defined in ISO/IEC 19794-2 or ISO/IEC 39794-2.

3.1.2

hybrid comparison algorithm

fingerprint biometric comparison algorithm, which relies on evaluating fingerprint minutiae data and extended feature data, such as ridge count data, curvature, delta and core singular points or any other proprietary vendor-specific data

Note 1 to entry: The fingerprint minutiae data format used can be the one defined in ISO/IEC 19794-2 or ISO/IEC 39794-2.

3.1.3

pattern comparison algorithm

either fingerprint biometric sample or biometric feature comparison algorithm, or both, which focuses on biometric sample image level correlation

Note 1 to entry: This category of algorithm typically tries to find a small fraction of a probe fingerprint image in a larger reference image or in a plurality of reference images obtained during a multi-touch enrolment (3.1.4) process. The data structures used in a pattern comparison algorithm are usually proprietary. A pattern comparison algorithm can evaluate lower level three fingerprint features, i.e. “micro-features” such as sweat pores, incipient ridges or ridge shapes.

3.1.4

multi-touch enrolment

enrolment process of multiple reference biometric samples

Note 1 to entry: Multiple reference biometric samples or biometric templates can be stored, or combined into a larger reference biometric sample or biometric template using image stitching algorithm (Note 3) or template stitching algorithm (Note 4) respectively

Note 2 to entry: Multi-touch enrolment is common in many smartphones with a small scan area fingerprint sensor.

Note 3 to entry: An image stitching algorithm is an algorithm assembling multiple captured biometric samples of the fingerprint into a larger reference biometric sample image (as if it was captured using large scan area fingerprint sensor) using pattern comparison algorithm (3.1.3).

Note 4 to entry: A template stitching algorithm is an algorithm assembling biometric feature reference templates (e.g. ISO/IEC 19794-2 or ISO/IEC 39794-2 minutiae data) extracted from multiple captured biometric samples of the fingerprint into a larger reference biometric template (as if it was extracted from biometric sample captured using large scan area fingerprint sensor) using minutiae-based comparison algorithm (3.1.1) or hybrid comparison algorithm (3.1.2).

3.1.5

enrolment update

process of merging the current biometric probe’s biometric sample data or biometric feature data into a biometric reference, e.g. enrolled using multi-touch enrolment

Note 1 to entry: In a Biometric System-on-Card (BSoC) context, an enrolment update can happen after card issuance to update biometric reference data that can be stored in a secure element. An enrolment update helps when using features that are not consistent over a longer time period or capture environment dependent.

3.1.6

capture area

area of a biometric capture device that captures biometric data, e.g. a fingerprint or dynamic signature

3.2 Abbreviated terms

For the purposes of this document, the abbreviated terms in ISO/IEC 17839-1 and the following apply.

FARfalse acceptance rate
FMfalse match
FMRfalse match rate
FNMfalse non-match
FNMRfalse non-match rate
FRRfalse rejection rate
FTAfailure to acquire
IFDinterface device
LEDlight emitting diode
PCBprinted circuit board
ppipixels per inch

Bibliography

1ISO/IEC 17839-3, Information technology — Identification cards — Biometric System-on-Card — Part 3: Logical information interchange mechanism
2ISO/IEC 19794-2, Information technology — Biometric data interchange formats — Part 2: Finger minutiae data
3ISO/IEC 19794-5, Information technology — Biometric data interchange formats — Part 5: Face image data
4ISO/IEC 39794-2, Information technology — Extensible biometric data interchange formats — Part 2: Finger minutiae data
5ISO/IEC 39794-5, Information technology — Extensible biometric data interchange formats — Part 5: Face image data
6ISO/IEC JTC 1/SC 17, N 7234 Contribution of Singapore National Body to SC17 WG11 — BSoC PlugFest event, Phases 2-4 completion, 2023-06-05
7ANSI/NIST-ITL 1-2011, NIST Special Publication 500-290 Edition 3, Information Technology: American National Standard for Information Systems — Data Format for the Interchange of Fingerprint, Facial & Other Biometric Information1
8B. Fernandez-Saavedra, R. Sanchez-Reillo. “Public Report on an Evaluation of 3 fingerprint sensors and 2 algorithms”, 2015-05-11.
9R. Sanchez-Reillo. “Public Report on an Evaluation (Madrid-2) of 5 fingerprint sensors and 1 algorithm”. 2018-10-22.
10Fernandez-Saavedra, Belen; Sanchez-Reillo, Raul; Ros-Gomez, Rodrigo; Liu-Jimenez, Judith: 'Small fingerprint scanners used in mobile devices: the impact on biometric performance', IET Biometrics, 2016, Volume 5, (Issue 1), p. 28-36, DOI: 10.1049/iet-bmt.2015.0018.