安防指静脉识别应用系统算法评测方法 全国安全防范报警系统标准化

1、中华人民共和国公安部 发布-实施-发布安防指静脉识别应用系统算法评测方法Algorithm testing methodologies of finger vein recognition application for security and protection systems（征求意见稿）（本稿完成日期：2010年4月）GA/T GA中华人民共和国公共安全行业标准ICS 13.31091目 次前 言II1 范围12 规范性引用文件13 术语和定义14 测试库建库规则24.1采集要求24.2测试库规模24.3测试库存储方式25 测试环境25.1硬件平台25.2操作系统26 测试接口36.

2、1测试模块接口36.2控件名称36.3控件属性36.4控件方法36.5控件方法的具体说明36.6指静脉特征文件结构37 测试方法47.1测试过程概述47.2生成特征文件库147.3生成特征文件库247.4错误拒绝率测试47.5错误接受率测试. 57.6等错误率测试 .57.7注册时间测试 .57.8比对时间测试 .57.9 DET曲线绘制 . 5前 言 本标准由全国安全防范与报警系统标准化技术委员会人体生物特征识别应用分技术委员会（SAC/TC100/SC2）提出并归口。 本标准起草单位：北京中盾安全技术开发公司、公安部安全与警用电子产品质量检测中心、清华大学、深圳中控生物识别技术、公安部第一

3、研究所。本标准主要起草人：侯鸿川、尹德森、何兰、郑征、祁卫炜、马惠敏、李井山、胡志昂、陈书楷、刘君平、蒋薇、李茹香。安防指静脉识别应用系统算法评测方法1 范围本标准规定了安防指静脉识别应用系统中算法评测方法的术语和定义、标准库建库规则、测试环境、测试接口和测试方法等。本标准适用于安防指静脉识别应用系统算法的性能评测。2 规范性引用文件下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。GA/T

4、XXXX 安全防范系统生物特征识别应用术语GA/T XXXX安防指静脉识别应用系统图像技术要求（起草中）3 术语和定义GA/T XXXX中确立的以及下列术语和定义适用于本标准。3.1 特征文件 feature file对指静脉图像进行特征提取后，将指静脉特征按照一定格式进行保存的文件。3.2 标准库 test database对指静脉识别算法进行性能评测、包含一定数量的指静脉图像集合。3.3同指比对 genuine matching同手指的不同指静脉图像特征文件之间的比对。3.4异指比对 impostor matching不同手指的指静脉图像特征文件之间的比对。3.5阈值 threshold预

5、先设置的衡量比对相似度的数值，取值范围0，1 。3.6错误拒绝 false rejection拒真 false rejection非注册失败指静脉同指比对的相似度低于阈值的比对。3.7错误接受 false acceptance认假 false acceptance 非注册失败拒登指静脉异指比对的相似度高于阈值的比对。3.8错误拒绝率（FRR） false rejection rate拒真率（FRR） false rejection rate同指比对时发生错误拒绝的次数占总比对次数的比率，用百分比表示。3.9错误接受率（FAR） false acceptance rate认假率（FAR） fal

6、se acceptance rate异指比对时发生错误接受的次数占总比对次数的比率，用百分比表示。3.10等错误率（EER）equal error rate错误接受率和错误拒绝率曲线的相交点对应的错误率，在该点处错误接受率和错误拒绝率相等。3.11注册时间（EET） enrolment elapsed time注册一幅指静脉图像的平均时间，精确到0.001s。3.12比对时间（MET） matching elapsed time两个指静脉特征文件间进行一次比对的平均时间，精确到0.001s。3.13DET曲线 detection error trade off curve描述错误拒绝率和错误接

7、受率之间关系的曲线，以错误接受率为横坐标，以错误拒绝率为纵坐标。4 标准库建库规则4.1采集要求图像要求：应符合GA/T XXXX安防指静脉识别应用系统图像技术要求（起草中）。采集方式:每个被采样人采集不少于2枚手指，左右手各1枚手指以上。每枚手指平面采集5次，不滚动。采集设备：指静脉采集设备类型应符合GA/T XXXX安防指静脉识别应用系统中指静脉采集/认证设备(起草中)的技术要求。 性别分布：男、女各占(505)%。 年龄分布：18岁以下占(153)%、18岁60岁占(705)%、60岁以上占(153)%。4.2标准库规模根据采集对象的人数规模将标准库分为3种，见表1。表1 标准库规模标准

8、库采集对象人数N（人）小规模库(SDB)N=500中规模库(MDB)N=10000大规模库(LDB)N=200004.3标准库存储方式指静脉图像以文件夹形式存储。5 测试环境5.1 硬件平台1.6G主频、512M内存以上x86架构或兼容PC。5.2 操作系统Windows XP或兼容系统。6 测试接口6.1 测试模块接口被测试算法由算法提供商或委托测试方以ocx控件（ActiveX）的形式提交。6.2 控件名称 控件文件名称是fpr.ocx。6.3 控件属性属性名称：AlgorithmId；数据类型：字符串（String）；读写方式：只读；注：控件属性标识算法所属单位的中英文名称，由所属单位设

9、定。6.4 控件方法控件方法见表2。表2 控件方法名 称说 明FeatureExtract从指定的1个指静脉图像上提取特征，并将指静脉特征保存为指定的特征文件。FeatureMatch对指定的2个特征文件进行比对。6.5 控件方法的具体说明6.5.1 FeatureExtract函数声明：BOOL FeatureExtract ( String IN strFingerName，String IN strFeatureName )。参 数：strFingerName 输入参数，指静脉图像路径（绝对或相对路径）； strFeatureName 输入参数，特征文件路径（绝对或相对路径）。 返回值：

10、True 执行成功； False 执行失败。说 明：算法所属单位可根据不同的开发工具，选择相应的字符串类型；若函数执行失败，也生成对应指静脉图像的特征文件，特征文件结构中的字段7（特征数据长度）设置为0。6.5.2 FeatureMatch函数声明：BOOL FeatureMatch ( String IN strFeatureName1，String IN strFeatureName2，Float * OUT Similarity )。 参 数：strFeatureName1 输入参数，特征文件路径1（绝对或相对路径）； strFeatureName2 输入参数，特征文件路径2（绝对或相对

11、路径）；Similarity 输出参数，特征文件比对的相似度。 返回值：True 执行成功； False 执行失败。说 明：若函数执行失败，则输出的相似度为0.00；若输入参数中有一个或两个特征文件的特征数据长度为0，则输出的相似度为0.00。 6.6 指静脉特征文件结构指静脉特征文件结构见表3。表3 指静脉特征文件结构序号字段相对位置长度（字节）说 明备注1字段111文件头类型，记录字符“C”（43H）。必备2字段221版本号，表示指静脉识别算法的版本，版本号用00HFFH表示，表示范围为0255，FFH表示“未知”。必备3字段331指静脉采集设备类型代码，表示使用的是哪一种类型的指静脉采集

12、设备，FFH表示“未知”。必备4字段441算法所属单位代码，表示使用的是哪一个单位的指静脉识别算法，由测试方分配，FFH表示“未知”。必备5字段551特征提取状态，字符“A”（41H）表示特征“正常提取”，字符“R”（52H）表示“拒登”，FFH表示“未知”。必备6字段66115保留项。必备7字段712132特征数据长度，表示以字节为单位的指静脉特征数据长度。 必备8字段814特征数据，记录指静脉特征的二进制数据。必备7 测试方法7.1 测试过程指静脉识别应用系统中算法性能测试分为两个阶段，第一阶段为特征文件库1和文件库2的生成过程，第二阶段为性能参数的测试过程。在第一阶段，首先用7.2中的方

13、法由选定的标准库生成特征文件库1，再用7.3中的方法得到特征文件库2，指静脉识别算法性能参数的测试均基于特征文件库2进行。在第二阶段，错误拒绝率和错误接受率可以基于特征文件库2并使用7.4和7.5中的方法进行计算，等错误率、注册时间、比对时间和DET曲线根据错误拒绝率和错误接受率的测试结果计算得到。以上各项技术指标越低算法性能越好。测试程序由测试方提供。7.2 生成特征文件库1通过测试程序调用fpr.ocx控件的FeatureExtract方法，对标准库中所有指静脉图像进行特征提取，所生成特征文件的特征提取状态记录为“正常提取”，生成特征文件库1。7.3 生成特征文件库2通过测试程序调用fpr

14、.ocx控件的FeatureMatch方法，在特征文件库1中将同手指第二个（含）以后的全部特征文件分别与此手指第一个特征文件进行比对，得到若干同指比对相似度值，若这些相似度平均值小于设定阈值，则判断此手指注册结果为“注册失败”，按此方法计算不同阈值的“注册失败”手指数占总手指数的百分比值。根据实际需要，设定“注册失败”百分比值，确定与其对应阈值，在特征文件库1中，将同指比对相似度平均值小于此对应阈值的所有特征文件的特征提取状态记录为“注册失败”，其余特征文件的特征提取状态为“正常提取”，完成此特征提取状态标注的特征文件库1为特征文件库2。7.4 错误拒绝率测试通过测试程序调用fpr.ocx控件

15、的FeatureMatch方法，在特征文件库2中，将同一手指的每一个特征文件与此手指其他特征文件进行比对，若相似度低于阈值，则比对结果为“错误拒绝”。按此方法计算在不同阈值时发生“错误拒绝”的比对次数占总比对次数的百分比为错误拒绝率，即：错误拒绝率=相似度低于阈值的比对次数/总比对次数100%已记录为“注册失败”的特征文件不参与比对。7.5 错误接受率测试通过测试程序调用fpr.ocx控件的FeatureMatch方法，在特征文件库2中，将每一枚手指的第一个特征文件与所有不同手指的第一个特征文件进行比对，若所得相似度高于阈值，则比对结果为“错误接受”。按此方法计算在不同阈值时发生“错误接受”的比对次数占总比对次数的百分比为错误接受率，即：错误接受率=相似度高于设定值的比对次数/总比对次数100%已记录为“注册失败”的特征文件不参与比对。7.6 等错误率测试以阈值为横坐标，错误拒绝率和错误接受率为纵坐标，根据7.4错误拒绝率的测试数据和7.5错误接受率的测试数据绘制出曲线（FAR/FRR曲线），如图1所示。在某个阈值下，错误拒绝率值等于错误接受率值，该错误拒绝率值或错误接受率值为等错误率，等错误率应不大于1%。图1 FAR/FRR曲线7.7 注册时间测试 在特征文件库1的生成过程中，通过测试程序记录总注册时间和总注册次数，据此计算出注册时间，即：注册时间=总注册时间/