この規格 プレビューページの目次
※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
このドキュメントでは、次の用語と定義が適用されます。
2.1
生の生体サンプル
生体認証センサーから直接またはさらに処理した後に取得した情報
2.2
生体認証参照
<テンプレート、モデル> 1 つまたは複数の保存された生体認証サンプル、生体認証テンプレート、または生体認証データ主体に属し、比較の対象として使用される生体認証モデル
例：
パスポートにデジタル保存された顔画像。国民 ID カードの指紋詳細テンプレート。データセット内の話者認識のためのガウス混合モデル。
注記1:生体認証参照は、Universal Background Modelsなどの補助データを暗黙的または明示的に使用して作成できます。
注記2比較における主語/目的語のラベル付けは恣意的かもしれない.一部の比較では、比較の対象として使用される他の生体認証参照または着信サンプルとの比較の対象として、生体認証参照が使用される場合があります。たとえば、重複登録チェックでは、生体認証参照が、データセット内の他のすべての生体認証参照と比較する対象として使用されます。
2.3
生体認証サンプル
生体認証基準と比較するためのアルゴリズムへの生体認証データ入力
2.4
技術評価
既存の、または特別に収集されたサンプルのコーパスを使用した、同じ生体認証モダリティの 1 つまたは複数のアルゴリズムのオフライン評価
2.5
未登録率
RTD
システムが登録プロセスを完了できなかった人口の割合
注記 1:観測された登録失敗率は、テストクルーの登録で測定されます。予測/予想される登録失敗率は、対象母集団全体に適用されます。
2.6
レート取得失敗
FTA
システムが十分な品質の画像または信号をキャプチャまたは特定できなかった検証または識別試行の割合
注記1:観察された取得失敗率は、予測/予想取得失敗率とは異なる(前者を使用して後者を推定することができる)
2.7
偽不一致率
FNMR
サンプルを提供した同じ被験者からの同じ特性の生体認証基準と一致しないと誤って宣言された本物の試行サンプルの割合
2.8
誤一致率
FMR
比較対象の非自己テンプレートと一致すると誤って宣言されたゼロエフォート詐欺師試行サンプルの割合
注記1:測定された/観察された誤一致率は、予測/予想された誤一致率とは異なります(前者を使用して後者を推定することができます)
2.9
本人拒否率
FRR
身元の正当な主張を伴う検証トランザクションのうち、誤って拒否された割合
2.10
他人受入率
遠い
誤って確認された身元の不当な主張を伴う検証トランザクションの割合
2.11
受信機動作特性曲線
ROC曲線
決定閾値の関数としてパラメトリックにプロットされた y 軸上の対応する真陽性 (つまり、受け入れられた試み) の率に対する x 軸上の偽陽性 (つまり、受け入れられたなりすましの試み) の率のプロット
2.12
検出誤差トレードオフ曲線
DET 曲線
両方の軸にエラー率をプロットする修正 ROC 曲線 (x 軸に偽陽性、y 軸に偽陰性)
2.13
パフォーマンス
エラー率とスループット率に関する能力
2.14
品質
生体認証サンプルが、対象となるアプリケーションの特定の要件を満たしている程度
注記 1:指定された品質要件は、フォーカス、解像度などの品質の側面に対処する場合があります。暗黙の品質要件は、正しいマッチング結果を達成する可能性に対処します。
2.15
品質スコア
品質の定量的表現
2.16
適合性
複数の比較アルゴリズムを使用して、一致した 2 つの指紋サンプルを正常に比較できる程度
2.17
ペア
同じソースからキャプチャされた同じバイオメトリック特性の 2 つのサンプルのセット。1 つは参照用に使用され、もう 1 つはテストに使用されます。
2.18
難易度
他のデータセットと比較して、指紋データセットが認識に対してどの程度「困難」または「ストレス」を与えているかを表すバイオメトリック データセットの尺度。
注記1:アルゴリズムの性能がデータセット「B」よりもデータセット「A」の方が著しく低い場合、選択した指紋比較アルゴリズムに関して、指紋データセット「A」はデータセット「B」よりも困難である。特定の比較アルゴリズムのパフォーマンスを評価する方法については、ISO/IEC 19795-2 を参照してください。 [12]
注記 2:指紋データセットと他のデータセットに対する指紋比較アルゴリズムのパフォーマンスをテストする前に、指紋データセットの難易度を推定するために、このテクニカル レポートでは、難易度を予測する手段を定義します。
注記 3:このテクニカル レポートでは、指紋コーパスの難易度のみを扱います。
2.19
特異点
フィンガープリントのコア ポイントまたはデルタ ポイントのいずれか
2.20
アライメントポイント
一致した指紋のペアを整列させるために使用される特異点または特定の細目点のいずれか
注記 1各位置合わせ点には位置と方向があるため、一致したペアからの対応する位置合わせ点のペアに基づく位置合わせプロセスは、2 つの指紋間の回転と平行移動を補正します。
2 Terms and definitions
For the purposes of this document, the following terms and definitions apply.
2.1
raw biometric sample
information obtained from a biometric sensor, either directly or after further processing
2.2
biometric reference
<template, model> one or more stored biometric samples, biometric templates or biometric models attributed to a biometric data subject and used as the object of comparison
EXAMPLE:
Face image stored digitally on a passport; Fingerprint minutiae template on a National ID card; Gaussian Mixture Model for speaker recognition, in a dataset.
Note 1 to entry: A biometric reference may be created with implicit or explicit use of auxiliary data, such as Universal Background Models.
Note 2 to entry: The subject/object labelling in a comparison might be arbitrary. In some comparisons a biometric reference might be used as the subject of the comparison with other biometric references or incoming samples used as the objects of the comparisons. For example, in a duplicate enrolment check a biometric reference will be used as the subject for comparison against all other biometric references in the dataset.
2.3
biometric probe
biometric data input to an algorithm for comparison to a biometric reference(s)
2.4
technology evaluation
offline evaluation of one or more algorithms for the same biometric modality using a pre-existing or specially collected corpus of samples
2.5
failure-to-enrol rate
FTE
proportion of the population for whom the system fails to complete the enrolment process
Note 1 to entry: The observed failure-to-enrol rate is measured on test crew enrolments. The predicted/expected failure-to-enrol rate will apply to the entire target population.
2.6
failure-to-acquire rate
FTA
proportion of verification or identification attempts for which the system fails to capture or locate an image or signal of sufficient quality
Note 1 to entry: The observed failure-to-acquire rate is distinct from the predicted/expected failure-to-acquire rate (the former may be used to estimate the latter).
2.7
false non-match rate
FNMR
proportion of genuine attempt samples falsely declared not to match the biometric reference of the same characteristic from the same subject supplying the sample
2.8
false match rate
FMR
proportion of zero-effort impostor attempt samples falsely declared to match the compared non-self template
Note 1 to entry: The measured/observed false match rate is distinct from the predicted/expected false match rate (the former may be used to estimate the latter).
2.9
false reject rate
FRR
proportion of verification transactions with truthful claims of identity that are incorrectly denied
2.10
false accept rate
FAR
proportion of verification transactions with wrongful claims of identity that are incorrectly confirmed
2.11
receiver operating characteristic curve
ROC curve
plot of the rate of false positives (i.e. impostor attempts accepted) on the x-axis against the corresponding rate of true positives (i.e. genuine attempts accepted) on the y-axis plotted parametrically as a function of the decision threshold
2.12
detection error trade-off curve
DET curve
modified ROC curve which plots error rates on both axes (false positives on the x-axis and false negatives on the y-axis)
2.13
performance
capability in terms of error rates and throughput rates
2.14
quality
degree to which a biometric sample fulfils specified requirements for a targeted application
Note 1 to entry: Specified quality requirements may address aspects of quality such as focus, resolution, etc. Implicit quality requirements address the likelihood of achieving a correct matching result.
2.15
quality score
quantitative expression of quality
2.16
matchability
degree to which two mated fingerprint samples can be successfully compared through multiple comparison algorithms
2.17
mated pair
set of two samples of the same biometric characteristics captured from the same source, where one is used for the reference and the other used for the test
2.18
level of difficulty
measure of a biometric dataset which represents how ‘challenging’ or ‘stressing’ the fingerprint dataset is for recognition relative to other datasets
Note 1 to entry: Fingerprint dataset “A” is more difficult than dataset “B” with respect to chosen fingerprint comparison algorithms if the performance of these algorithms is significantly lower for dataset “A” than dataset “B”. For how to assess the performance of given comparison algorithms, see ISO/IEC 19795‑2.[12]
Note 2 to entry: For estimating the level of difficulty of a fingerprint dataset before testing the performance of fingerprint comparison algorithms against this and other datasets, this Technical Report defines measures that predict level of difficulty.
Note 3 to entry: This Technical Report addresses the level of difficulty for fingerprint corpora only.
2.19
singular point
either core point or delta point in fingerprint
2.20
alignment point
either a singular point or a certain minutia point which is used to align a mated pair of fingerprints
Note 1 to entry: Since each alignment point has position and orientation, the alignment process based on a pair of corresponding alignment points from a mated pair will compensate the rotation and the translation between the two fingerprints.