※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。
2 用語と定義
ここでは、次の 2 つのカテゴリの用語が定義されています。
- マルチモーダルおよびマルチバイオメトリック システムに固有の用語。
- マルチモーダル システムやマルチバイオメトリック システムに固有ではないが、最初のカテゴリの用語を定義する必要があり、ISO/IEC 2382-37 の最新版では定義されていない用語。
バイオメトリクスの主題分野におけるその他の用語の定義については、ISO/IEC 2382-37 を参照してください。このドキュメントの目的のために、ISO/IEC 2382-37 および以下に記載されている用語と定義が適用されます。
2.1
生体認証データ ソース
融合アルゴリズムで処理されるデータの元になる情報チャネル (例: センサー、特性タイプ、アルゴリズム、インスタンスまたはプレゼンテーション) (例: キャプチャされたバイオメトリック サンプル、抽出された特徴、比較スコア、ランクまたは決定)
2.2
生体認証プロセス
登録、検証、または識別を目的として、1 人の個人の 1 つまたは複数の生体認証特性を使用する自動化されたプロセス
2.3
バイオメトリックフュージョン
センサー、特性タイプ、アルゴリズム、インスタンス、またはプレゼンテーションなど、複数のソースからの情報の組み合わせ
2.4
カスケードシステム
生体認証サンプルwhere 合格/不合格のしきい値を使用して、システム全体の決定に到達するために追加の生体認証サンプルが必要かどうかを判断するシステム
2.5
レイヤードシステム
個々の生体認証スコアを使用して、他の生体認証データ処理の合格/不合格のしきい値を決定するシステムwhere
2.6
マルチアルゴリズム
複数のアルゴリズムを使用して同じ生体認証サンプルを処理する
2.7
マルチバイオメトリック
画像、特徴、スコア、および/または意思決定レベルで組み合わせることができる複数のバイオメトリクスを使用します
注記 1: マルチバイオメトリックには、マルチ特性タイプ (2.10) 、マルチ インスタンス (2.11) 、 マルチ感覚 (2.13) 、マルチ アルゴリズム (2.6) 、およびマルチプレゼンテーション (2.12) の 5 つの異なるサブカテゴリがあります。
2.8
マルチバイオメトリックプロセス
バイオ メトリックフュージョン（2.3） の使用を含む バイオメトリックプロセス（2.2 ）
2.9
マルチバイオメトリクス
生物学的または行動的特徴に基づく個人の自動認識、および 生体認証融合の使用を含む (2.3)
2.10
多特性型
マルチタイプ
複数の種類の生体特徴からの情報を使用する
例：
バイオメトリック特性のタイプには、顔、声、指、虹彩、網膜、手の形状、署名/サイン、キーストローク、唇の動き、歩行、静脈、DNA, 耳、足、香りなどがあります。
2.11
マルチインスタンス
1 つの生体認証特性タイプ内で複数の生体認証インスタンスを使用する
例：
虹彩(左)+虹彩(右)、指紋(左の人差し指)+指紋(右の人差し指)
2.12
マルチプレゼンテーション
生体認証特性の 1 つのインスタンスの複数のプレゼンテーション サンプル、または複数のサンプルのキャプチャをもたらす単一のプレゼンテーションのいずれかを使用する
例：
顔画像のビデオ カメラ キャプチャからのいくつかのフレーム (連続している可能性がありますが、必ずしも連続しているわけではありません)
注記1:融合技術が採用されている場合，マルチプレゼンテーションバイオメトリクスはマルチバイオメトリクス (2.9) の一形態とみなされる。多くの融合および正規化技術は、同じバイオメトリック インスタンスの複数のプレゼンテーションからの情報の統合に適しています。
2.13
多感覚
複数のセンサーを使用して 1 つの生体認証インスタンスのサンプルをキャプチャする
例：
顔: 赤外線スペクトル、可視スペクトル、2 次元画像、3 次元画像。指紋用: 光学、静電、および音響センサー。
2.14
シーケンシャルプレゼンテーション
バイオメトリック フュージョンに使用される個別のキャプチャ イベントでのバイオメトリック サンプルのキャプチャ (2.3)
2.15
同時発表
バイオメトリクス フュージョンに使用される単一のキャプチャ イベントでのバイオメトリクス サンプルのキャプチャ (2.3)
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2 Terms and definitions
The following two categories of terms are defined here:
- terms that are specific to multimodal and multibiometric systems;
- terms that are not specific to multimodal and multibiometric systems, but are required to define the terms in the first category and not defined in the latest revision of ISO/IEC 2382-37.
For definitions of other terms in the subject field of biometrics, refer to ISO/IEC 2382-37. For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO/IEC 2382-37 and the following apply.
2.1
biometric data source
information channel (e.g. sensors, characteristic types, algorithms, instances or presentations) that is the origin of data (e.g. captured biometric sample, extracted features, comparison score, rank or decision) treated in fusion algorithms
2.2
biometric process
automated process using one or more biometric characteristics of a single individual for the purpose of enrolment, verification, or identification
2.3
biometric fusion
combination of information from multiple sources, i.e., sensors, characteristic types, algorithms, instances or presentations
2.4
cascaded system
system where pass/fail thresholds of biometric samples are used to determine if additional biometric samples are required to reach an overall system decision
2.5
layered system
system where individual biometric scores are used to determine the pass/fail thresholds of other biometric data processing
2.6
multialgorithmic
using multiple algorithms for processing the same biometric sample
2.7
multibiometric
uses multiple biometrics that can be combined at image, feature, score and/or decision level
Note 1 to entry: Multibiometric has five distinct subcategories: multi-characteristic-type (2.10) , multiinstance (2.11) , multisensorial (2.13) , multialgorithmic (2.6) and multipresentation (2.12) .
2.8
multibiometric process
biometric process (2.2) involving the use of biometric fusion (2.3)
2.9
multibiometrics
automated recognition of individuals based on their biological or behavioral characteristics and involving the use of biometric fusion (2.3)
2.10
multi-characteristic-type
multi-type
using information from multiple types of biometric characteristics
EXAMPLE:
Biometric characteristics types include: face, voice, finger, iris, retina, hand geometry, signature/sign, keystroke, lip movement, gait, vein, DNA, ear, foot, scent, etc.
2.11
multiinstance
using multiple biometric instances within one biometric characteristic type
EXAMPLE:
Iris (left) + Iris (right), Fingerprint (left index) + Fingerprint (right index).
2.12
multipresentation
using either multiple presentation samples of one instance of a biometric characteristic or a single presentation that results in the capture of multiple samples
EXAMPLE:
Several frames from video camera capture of a face image (possibly but not necessarily consecutive).
Note 1 to entry: Multipresentation biometrics is considered a form of multibiometrics (2.9) , if fusion techniques are employed. Many fusion and normalisation techniques are appropriate to the integration of information from multiple presentations of the same biometric instance.
2.13
multisensorial
using multiple sensors for capturing samples of one biometric instance
EXAMPLE:
For face: infrared spectrum, visible spectrum, 2-D image, and 3-D image; for fingerprint: optical, electrostatic, and acoustic sensors.
2.14
sequential presentation
capturing biometric samples in separate capture events to be used for biometric fusion (2.3)
2.15
simultaneous presentation
capturing biometrics samples in a single capture event to be used for biometric fusion (2.3)
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