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※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。
序章
生体認証システムには、異なる技術と比較アルゴリズムが組み込まれています。これらの一部は公開されていますが、ほとんどは完全に独自のものです。現在のほとんどの検証または識別アプリケーションは、単一の生体認証モダリティを採用しています。つまり、多かれ少なかれ個人を一意に識別する目的で、身体の一部または示された行動から情報が取得されます。たとえば、アクセス制御システムは手の画像を作成し、幾何学的特徴を使用できます。社会福祉プログラムは、1 対多の重複検索への入力として、申請者から指紋を収集できます。生体認証モードが異なれば、さまざまな量の識別情報が提供され、さまざまな取得関連の問題があります。その結果、生体認証システムはある程度間違いやすく、さらに、さまざまな故障モードを示します。これにより、テクノロジやアルゴリズムを組み合わせてパフォーマンスや使いやすさを向上させる機会が得られます。このような組み合わせは融合として知られています。融合は、マルチモーダル (例: バイオメトリック特性、顔と指の観察)、マルチアルゴリズム (例: 顔認識アルゴリズム A および B)、マルチインスタンス (例: 人差し指と親指)、マルチ感覚 (例: 光学および超音波) である可能性があります。指紋センサー) またはマルチプレゼンテーション (たとえば、ユーザーの顔の 3 つの画像)
ISO/IEC 29159 のこの部分は、最も一般的で最も容易に実装されるフュージョンの方法であるスコアレベルのフュージョンに対応しています。これは、2 つ以上のシステムが個人のバイオメトリック情報を処理して 1 つ以上の登録済みサンプルと照合し、出力としてスカラー比較スコアを生成した後に実装されます。スコアは、本物 (同一人物) またはなりすまし (別人) スコアのいずれかであり、融合スキームは、本物のスコアとなりすましのスコアの間のクラス境界が洗練されるように、そのようなスコアを組み合わせるように設計されています。
比較スコアの分布は、各生体認証比較サブシステムに固有です。スコアの範囲と分布の形状は大きく異なる場合があります。 Fusion は、多くの場合、2 つの方法で実装されます。
- 分類ベースのプロセスでは、利用可能な比較スコアが直接組み合わされて、出力決定またはスコアが生成されます。
- 正規化ベースのプロセスでは、融合の前に、各スコアを共通のドメインに変換します。平均や標準偏差などの統計パラメータに基づく単純な正規化手法が有効な場合もありますが、より高度な手法では、スコア分布全体の詳細な知識を利用します。 ISO/IEC 29159 のこの部分で定義されている Fusion Information Format (FIF) は、一般的な変換を柔軟にサポートすることを目的としています。データ交換の標準化された手段を確立することにより、ISO/IEC 29159 のこの部分は、比較アルゴリズムと融合アルゴリズムの両方が知的財産のブラックボックス部分として保護されたままになる生体認証システム統合へのモジュラー アプローチをサポートします。したがって、ISO/IEC 29159 のこの部分では、2 つ (またはそれ以上) の基本的な取得および比較テクノロジ (たとえば、手の形状と指紋) がそれぞれ適切な値で初期化されたフュージョン モジュールに供給されるスコアを生成するアプリケーションを想定しています。で定義された FIF のインスタンス。
図 1 は、(概念的な) マルチモーダル フュージョン プロセスにおけるレコードの論理的な役割を示しています。
ISO/IEC 29159 のこの部分では、比較サブシステムからの分布スコア情報のコンテナーを定義しています。多変量スコア (つまり、2 つ以上のベンダーのサブシステムまたはモダリティからのスコア) の統計的特性を完全に捉えることができる共同分布データは考慮されていません。これは、マルチモーダル融合が生体認証スコアの共同分布の記述によってサポートされていないことを意味します。多くの場合、異なるモダリティは独立していると想定されるため、これは小さな制限です。マルチアルゴリズムアプリケーションの場合のように、スコアが独立していない場合でも、スコアレベルの融合手法は、最適ではない場合でも効果を発揮することがよくあります。
ISO/IEC 29159 のこの部分は、生体認証アプリケーションとシステム間の相互運用性とデータ交換をサポートすることを目的としています。そのため、このようなアプリケーションがオープン システム環境で動作するか、単一のクローズド システムで構成されているかにかかわらず、さまざまな個人認識アプリケーションにバイオメトリクスを適用する際の複雑さを解決するための要件が規定されています。データ交換や他のシステムとの相互運用性を促進するためのフォーマット、インターフェース、およびプロトコル。これには、異なる設計または製造のコンポーネントが含まれる場合があります。クローズド システムは、公的に定義された標準に基づいて構築することもでき、さまざまな設計または製造のコンポーネントを含めることができますが、本質的にデータ交換や他のシステムとの相互運用性を必要としません。
生体認証データ交換フォーマット規格と生体認証インターフェイス規格は、オープン システム環境での生体認証の完全なデータ交換と相互運用性を実現するために必要です。 JTC 1/SC 37 内で開発された生体認証国際規格は、生体認証データ交換フォーマットと生体認証インターフェース、および特定のアプリケーション分野でのこれらの国際規格の使用を説明するアプリケーション プロファイルで構成される国際規格の階層化されたセットを形成します。
図 1 —融合情報フォーマットの使用法の概略図
Introduction
Biometric systems embed disparate technologies and comparison algorithms. Although some of these have been published, most are entirely proprietary. Most current verification or identification applications employ a single biometric modality. That is, information is acquired from a body part or an exhibited behavior with the intent of more or less uniquely identifying the individual. For example, an access control system can image the hand and use geometrical features. A social benefits program can collect fingerprints from applicants as input to a one-to-many duplicate search. Different biometric modes offer varying amounts of discriminative information and have different acquisition related problems. The effect is that biometric systems are to some extent fallible and, moreover, they exhibit different failure modes. This affords opportunities to combine technologies or algorithms to improve performance and/or usability. Such combination is known as fusion. Fusion can be multi-modal (e.g. observing the biometric characteristics, face and finger), multi-algorithmic (e.g. face recognition algorithms A and B), multi-instance (e.g. index finger and thumb), multi-sensorial (e.g. optical and ultrasound fingerprint sensor) or multi-presentation (e.g. three images of a user's face).
This part of ISO/IEC 29159 addresses the most common and most readily implemented method of fusion: score-level fusion. This is implemented after two or more systems have processed and matched an individual's biometric information to one or more enrolled samples and produced scalar comparison scores as output. The scores can be either genuine (same-person) or impostor (different-person) scores and a fusion scheme is designed to combine such scores so that the class boundary between genuine and impostor scores is refined.
Distributions of comparison scores are unique to each biometric comparison subsystem. Score ranges and the shapes of the distributions can differ greatly. Fusion is often implemented in two ways.
- In classification-based processes, the available comparison scores are combined directly to produce an output decision or score.
- In normalization-based processes, fusion is preceded by a transformation of each score to a common domain. Simple normalization techniques based on statistical parameters such as the mean and standard deviation are sometimes effective, but more sophisticated techniques utilize detailed knowledge of the entire score distribution. The fusion information format (FIF) defined in this part of ISO/IEC 29159 is intended to flexibly support any of the popular transformations. By establishing a standardized means of data exchange, this part of ISO/IEC 29159 supports a modular approach to biometric systems integration in which both the comparison and fusion algorithms remain protected as black-box pieces of intellectual property. Thus this part of ISO/IEC 29159 envisages an application in which two (or more) underlying acquisition and comparison technologies (hand geometry and fingerprint, for example) each generate a score which is fed to a fusion module which has been initialized with an appropriate instance of the FIF defined herein.
Figure 1 depicts the logical role of the records in a (notional) multimodal fusion process.
This part of ISO/IEC 29159 defines containers for the distributional score information from a comparison subsystem. It does not allow for joint distributional data that can fully capture the statistical properties of multivariate scores (i.e. those from two or more vendors' subsystems or modalities). This means that multimodal fusion is not supported by a description of the joint distributions of the biometric scores. This is often a minor limitation because different modalities are often assumed to be independent. Even when the scores are not independent, as is the case for multi-algorithm applications, score-level fusion techniques often remain effective, even if they are not optimal.
This part of ISO/IEC 29159 is intended to support interoperability and data interchange among biometrics applications and systems. As such it specifies requirements that solve the complexities of applying biometrics to a wide variety of personal recognition applications, whether such applications operate in an open systems environment or consist of a single, closed system. Open systems are built on standards based, publicly defined data formats, interfaces, and protocols to facilitate data interchange and interoperability with other systems, which can include components of different design or manufacture. A closed system can also be built on publicly defined standards, and can include components of different design or manufacture, but inherently has no requirement for data interchange and interoperability with any other system.
Biometric data interchange format standards and biometric interface standards are both necessary to achieve full data interchange and interoperability for biometric recognition in an open systems environment. The biometric International Standards developed within JTC 1/SC 37 form a layered set of International Standards consisting of biometric data interchange formats and biometric interfaces, as well as application profiles that describe the use of these International Standards in specific application areas.
Figure 1—Schematic representation of fusion information format usage