ISO/IEC 5152:2024 情報技術 — 統計モデルを使用した生体認証パフォーマンス推定手法 | ページ 2

※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。

序文

ISO (国際標準化機構) と IEC (国際電気標準会議) は、世界標準化のための専門システムを形成しています。 ISO または IEC のメンバーである各国団体は、特定の技術活動分野に対処するためにそれぞれの組織によって設立された技術委員会を通じて国際規格の開発に参加しています。 ISO と IEC の技術委員会は、相互に関心のある分野で協力します。政府および非政府の他の国際機関も、ISO および IEC と連携してこの作業に参加しています。

この文書の作成に使用される手順と、そのさらなる保守を目的とした手順は、ISO/IEC 指令Part に記載されています。特に、さまざまなタイプの文書に必要なさまざまな承認基準に注意する必要があります。この文書は、ISO/IEC 指令第 2 Part の編集規則に従って起草されました ( www.iso.org/directives or www.iec.ch/members_experts/refdocs を参照)

ISO および IEC は、この文書の実装に特許の使用が含まれる可能性があることに注意を促しています。 ISO および IEC は、請求された特許権の証拠、有効性、または適用可能性に関していかなる立場もとりません。この文書の発行日の時点で、ISO および IEC は、この文書の実装に必要となる可能性のある特許の通知を受け取っていません。ただし、実装者は、これが www.iso.org/patents および https://patents.iec.ch で入手可能な特許データベースから取得できる最新情報を表していない可能性があることに注意してください。 ISO および IEC は、そのような特許権の一部またはすべてを特定する責任を負わないものとします。

本書で使用されている商号は、ユーザーの便宜のために提供された情報であり、推奨を構成するものではありません。

規格の自主的な性質の説明、適合性評価に関連する ISO 固有の用語と表現の意味、および貿易の技術的障壁 (TBT) における世界貿易機関 (WTO) 原則への ISO の準拠に関する情報については、 www を 参照してください。 .iso.org/iso/foreword.html IEC については、 www.iec.ch/ Understanding-standards を参照してください。

この文書は、ISO/IEC JTC 1, 情報技術、分科会 SC 37, 生体認証の合同技術委員会によって作成されました。

導入

この文書は、極値理論として分類される統計に基づいて生体認証システムの精度を測定するための方法論を提供します。 [ 1] この方法は、比較的小さなサンプル セットで誤一致率を推定する場合に特に役立ちます。この方法論は、経験的な精度測定に代わるものです。

生体認証システムの誤一致率を測定するには、評価者は、誤一致率の信頼できる推定のために十分な数の誤一致ケースを観察するために、十分な数の非嵌合試行を含むデータセットを準備する必要があります。精度の高いシステムの場合、誤一致率をテストするために必要な試行量は非常に多くなる可能性があります。生体認証システムのパフォーマンスが劇的に向上するにつれて、非嵌合試行の代表データを十分な量で取得することは、データセット作成の時間、コスト、実用性の観点からますます困難になっています。生体認証データの収集と使用に適用されるポリシーの考慮事項により、さらなる制約が生じる可能性があります。

評価サンプル内で誤一致ケースが見つからない場合、「3 の法則」(ISO/IEC 19795-1 で定義されている)として知られる統計に基づくメトリクスが生体認証業界で広く使用されています。ただし、ルール 3 は、テストされたサンプル セット内で誤った一致のケースが観察されない場合にのみ適用され、ゼロを超える誤った一致がテストされた場合に期待される精度と信頼レベルを示すものではありません。少なくとも 30 個の誤った一致が観察された場合にのみ、「30 の法則」が適用されます。つまり、真のエラー率は 90% の信頼度で、観察されたエラー率の ± 30% 以内になります。

この文書では、比較的少数のサンプルで誤一致率を推定するための 2 つの主要な統計手法が紹介されています。どちらの方法も、土木工学、気象学、水文学、金融工学などのさまざまな業界で広く使用されています。どちらの方法も、最大風速や津波の高さなど、稀な極端な現象の発生確率を推定するための非常に信頼性の高い技術であることが証明されています。これらの統計手法は、生体認証における同様に稀な誤一致ケースに適用され、より大きな非交配サンプル セットが利用できない場合に、そのようなケースの発生確率を推定するために使用されます。推定された誤一致率は、累積分布関数 (CDF) とその信頼区間の形式で入手できます。

この文書は、テクノロジー評価におけるパフォーマンス指標を推定するための手順を定義します。これらの手順は、比較スコアが得られればシナリオ評価や運用評価にも適用できます。この文書は、誤一致のケースが限られている場合、または誤一致のケースがまったくない場合でも、評価者が誤一致率を確実に推定するために使用する方法を定義します。この文書は認証や適合については扱いません。

1 スコープ

この文書では、小さな生体認証サンプル セットから誤一致率 (FMR) を推定するための統計的方法論を提供します。

この文書の目的は次のとおりです。

  • 極値統計モデルを使用した外挿に基づく生体認証パフォーマンス推定の方法論を確立する。
  • 生体認証システムの FMR を推定するための統計的方法論を提供する。
  • 尤度の非類似性または類似性スコアを生成するアルゴリズムを含むシステムに適用可能であること。

    文書全体を通じて、特に指定のない限り、スコアは類似性スコアを指します。

  • データ記録と結果レポートの方法を指定します。
  • 推定された生体認証パフォーマンスのメトリクスを導入します。

以下はこの文書の範囲外です。

  • 1 対多の実装における誤検知識別率の推定。
  • 検証トランザクションの他人受入率の推定。

2 規範的参照

以下の文書は、その内容の一部またはすべてがこの文書の要件を構成する形で本文中で参照されています。日付が記載された参考文献については、引用された版のみが適用されます。日付のない参照については、参照文書の最新版 (修正を含む) が適用されます。

  • ISO/IEC 19795-1:2021, 情報技術 — 生体認証パフォーマンスのテストとレポート — Part 1: 原則とフレームワーク
  • ISO/IEC 2382-37, 情報技術 - 語彙 - Part 37: 生体認証

3 用語と定義

この文書の目的のために、ISO/IEC 2382-37 および以下に示されてい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

推定された誤一致率

外挿されたFMR

極値理論で使用される統計モデルなどの統計モデルを使用して推定される誤一致率 (FMR)

3.2

分位数-分位数プロット

QQプロット

2 つの分布の分位数間の比較。どちらかまたは両方が経験的または理論的である可能性があります[ 2]

参考文献

1Coles S.、『極値の統計モデリング入門』、Springer, 2001 年。
2『Dictionary of Statistics』(第 3 版)、オックスフォード大学出版局、2014 年。
3数学百科事典。 https://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Degenerate_distribution
4Pickands J.、極限順序統計を使用した統計的推論、Ann. Stat.、3, 119-131, 197
5統計コンピューティングの RP プロジェクトhe https://www.r-project.org/
6山田 S.、松浪 T.、一般化パレート (GP) 分布を使用した生体認証精度推定の評価、BIOSIG 2021, ダルムシュタット、2021 年 9 月 15 ~ 17 日。
7ローラン S.、顔と話者認識のためのスケーラブルな確率モデル、博士論文、2014 年。
8岩間博、奥村正、牧原裕、八木裕、大規模母集団データセットを構成する OU-ISIR 歩行データベースと歩行認識のパフォーマンス評価、情報科学捜査とセキュリティに関する IEEE Trans, Vol. 7, No. 5, pp. 1511-1521, 2012 年 10 月 (データ セット 1, 2, および 4)
9Trung NT, Makihara Y.、Nagahara H.、Mukaikawa Y.、Yagi Y.、最大の慣性センサーベースの歩行データベースを使用した歩行認識のパフォーマンス評価、Proc.第5回IAPR国際の会議on Biometrics, Paper ID 182, 1-7 ページ、ニューデリー、インド、2012 年 3 月 (日付セット 3)

Foreword

ISO (the International Organization for Standardization) and IEC (the International Electrotechnical Commission) form the specialized system for worldwide standardization. National bodies that are members of ISO or IEC participate in the development of International Standards through technical committees established by the respective organization to deal with particular fields of technical activity. ISO and IEC technical committees collaborate in fields of mutual interest. Other international organizations, governmental and non-governmental, in liaison with ISO and IEC, also take part in the work.

The procedures used to develop this document and those intended for its further maintenance are described in the ISO/IEC Directives, Part 1. In particular, the different approval criteria needed for the different types of document should be noted. This document was drafted in accordance with the editorial rules of the ISO/IEC Directives, Part 2 (see www.iso.org/directives or www.iec.ch/members_experts/refdocs ).

ISO and IEC draw attention to the possibility that the implementation of this document may involve the use of (a) patent(s). ISO and IEC take no position concerning the evidence, validity or applicability of any claimed patent rights in respect thereof. As of the date of publication of this document, ISO and IEC had not received notice of (a) patent(s) which may be required to implement this document. However, implementers are cautioned that this may not represent the latest information, which may be obtained from the patent database available at www.iso.org/patents and https://patents.iec.ch . ISO and IEC shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights.

Any trade name used in this document is information given for the convenience of users and does not constitute an endorsement.

For an explanation of the voluntary nature of standards, the meaning of ISO specific terms and expressions related to conformity assessment, as well as information about ISO's adherence to the World Trade Organization (WTO) principles in the Technical Barriers to Trade (TBT) see www.iso.org/iso/foreword.html . In the IEC, see www.iec.ch/understanding-standards .

This document was prepared by Joint Technical Committee ISO/IEC JTC 1, Information technology, Subcommittee SC 37, Biometrics.

Introduction

This document provides a methodology for measuring the accuracy of biometric verification systems based on the statistics categorized as the extreme value theory.[1] The methodology is particularly useful when estimating the false match rate with a relatively small sample set. The methodology is an alternative to empirical accuracy measurement.

In order to measure the false match rate of biometric verification systems, evaluators need to prepare a dataset with a sufficiently large number of non-mated attempts in order to observe a sufficient number of false match cases for a reliable estimation of the false match rate. For highly accurate systems the quantity of attempts required to test the false match rate is likely to be extremely large. As performance of biometric verification systems improves dramatically, acquiring representative data of non-mated attempts in sufficient quantity becomes increasingly difficult in terms of the time, cost and practicality of creating datasets. Policy considerations that apply to biometric data collection and use can pose further constraints.

If no false match case is found within the evaluation samples, metrics based on statistics known as “the rule of three” (as is defined in ISO/IEC 19795-1) are widely used in the biometric industry. However, the rule of 3 is only applicable when no false match case is observed within the tested sample set and do not give any indication of the accuracy and confidence levels expected if more than zero false matches were tested. Only if at least 30 false matches were observed, the “rule of thirty” applies, i.e. the true error rate is with 90 % confidence within ± 30 % of the observed error rate.

In this document, two major statistical methods are introduced to estimate the false match rate with a relatively small number of samples. Both methods are widely used in a variety of industries including civil engineering, meteorology, hydrology and financial engineering. Both methods are proven to be highly reliable techniques to estimate the probability of the occurrence of rare, extreme events such as maximum wind velocity or tsunami heights. These statistical methods are applied to similarly rare events of false match cases in biometrics and used to estimate the probability of occurrence of such cases if a larger non-mated sample set is not available. The estimated false match rate is available in the form of cumulative distribution function (CDF) and its interval of confidence.

This document defines procedures for extrapolating performance metrics in technology evaluations. These procedures can also be applied in scenario evaluations and operational evaluations if comparison scores are obtained. This document defines the methodology to be used by evaluators to reliably estimate the false match rate in case of a limited number of false match cases or even no false match case at all. This document does not address certification or conformance.

1 Scope

This document provides statistical methodologies to estimate false match rates (FMRs) from small biometric sample sets.

This document intends to:

  • lay out a methodology for biometric performance estimation based on extrapolation using extreme value statistical models;
  • provide statistical methodologies to estimate FMRs of biometric verification systems;
  • be applicable to systems that include algorithms that produce likelihood dissimilarity or similarity scores;

    NOTE Throughout the document, if not otherwise specified, scores refer to similarity scores.

  • specify the methodology for data recording and result reporting;
  • introduce metrics for the estimated biometric performance.

The following are not within the scope of this document.

  • Estimation of false positive identification rates for one-to-many implementations.
  • Estimation of false accept rates for verification transactions.

2 Normative references

The following documents are referred to in the text in such a way that some or all of their content constitutes requirements of this document. For dated references, only the edition cited applies. For undated references, the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies.

  • ISO/IEC 19795-1:2021, Information technology — Biometric performance testing and reporting — Part 1: Principles and framework
  • ISO/IEC 2382-37, Information technology — Vocabulary — Part 37: Biometrics

3 Terms and definitions

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

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

3.1

extrapolated false match rate

extrapolated FMR

false match rate (FMR) that is estimated by using any statistical models such as those used in extreme value theory

3.2

quantile-quantile plot

Q-Q plot

quantile-quantile comparison of two distributions, either or both of which may be empirical or theoretical[2]

Bibliography

1Coles S., An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values, Springer, 2001.
2Dictionary of Statistics, (3rd.ed), Oxford University Press, 2014.
3Encyclopedia of Mathematics. https://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Degenerate_distribution
4Pickands J., Statistical inference using extreme order statistics, Ann. Stat., 3, 119–131, 1975.
5The R Project for Statistical Computing, https://www.r-project.org/
6Yamada S., Matsunami T., Evaluation on Biometric Accuracy Estimation Using Generalized Pareto (GP) Distribution, BIOSIG 2021, Darmstadt, 15-17 Sept. 2021.
7Laurent S., Scalable Probabilistic Models for Face and Speaker Recognition, PhD thesis, 2014.
8Iwama H., Okumura M., Makihara Y., Yagi Y., The OU-ISIR Gait Database Comprising the Large Population Dataset and Performance Evaluation of Gait Recognition, IEEE Trans. on Information Forensics and Security, Vol. 7, No. 5, pp. 1511-1521, Oct., 2012. (Data Set 1, 2, and 4).
9Trung N.T., Makihara Y., Nagahara H., Mukaigawa Y., Yagi Y., Performance Evaluation of Gait Recognition using the Largest Inertial Sensor-based Gait Database, Proc. of the 5th IAPR Int. Conf. on Biometrics, Paper ID 182, pp. 1-7, New Delhi, India, Mar., 2012. (Date Set 3).