GB/T 41772-2022 信息技术 生物特征识别 人脸识别系统技术要求（正式版）

ICS35.240.15信息技术生物特征识别人脸识别系统技术要求国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会IGB/T41772—2022 Ⅲ 12规范性引用文件 13术语和定义 1 3 35.1系统架构 35.2业务流程 4 56.1视图采集 56.2视图解析 5 5 66.5决策 6 66.7应用开放接口 6 77.1样本质量 77.2人脸检测 87.3人脸注册 87.4人脸识别 87.5响应时间 9附录A(规范性)活体检测 ⅢGB/T41772—2022本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归口。本文件起草单位：上海商汤智能科技有限公司、中国电子技术标准化研究院、云从科技集团股份有飞股份有限公司、上海依图网络科技有限公司、蚂蚁科技集团股份有限公司、深圳市腾讯计算机系统有安部第三研究所、福州数据技术研究院有限公司、同方威视技术股份有限公司、中兴通讯股份有限公司、北京集创北方科技股份有限公司、浙江大华技术股份有限公司、联想中天科技有限公司、青岛海信网络科技股份有限公司、京东科技控股股份有限公司、北京京东尚科信息技术有限公司、厦门市美亚柏科信息股份有限公司、杭州宇泛智能科技有限公司、罗克佳华科技集团股份有限公司、北京曙光易通技术有测试技术研究院、广东中科臻恒信息技术有限公司、中国汽车工程研究院股份有限公司、新大陆数字技术股份有限公司、福建海景科技开发有限公司、北京清微智能科技有限公司、北京小米移动软件有限公1GB/T41772—2022信息技术生物特征识别人脸识别系统技术要求1范围2规范性引用文件GB/T28826.2信息技术公用生物特征识别交换格式框架第2部分：生物特征识别注册机构2GB/T41772—20223.6人脸参考facereference注：人脸参考类型的选择和使用与应用相关，具体规定见GB/T35273、GB/T40660。3.7人脸参考标识符facereferenceidentifier指向人脸参考数据库中的人脸参考数据记录的指针。3.8人脸探针faceprobe输入到算法并与人脸参考进行比对的人脸样本或人脸特征项的集合。注：人脸探针类型的选择和使用与应用相关，具体规定见GB/T35273、GB/T40660。3.9人脸验证faceverification将所产生的人脸探针与给定的已存储的人脸参考进行比对(1:1比对),以确认用户是否为所声明的身份的一种人脸识别应用方式。3.10人脸辨识faceidentification将所产生的人脸探针与已存储的指定范围内的所有人脸参考进行比对(1:N比对),以确认用户3.11人脸样本符合人脸识别应用指定条件的适应度的度量。3.12检验采集到的样本质量是否符合人脸识别应用指定条件的过程。3.13随着相似度的增加而增加的比对得分。3.14错误接受率falseacceptancerate3.15错误拒绝率falserejectionrate3.16错误接受辨识率false-positiveidentificationrate3GB/T41772—2022人脸辨识中，错误拒绝数量占正确接受数量与错误拒绝数量之和的比例。注：活体检测是呈现攻击检测的子集。FAR错误接受率(FalseAcceptanceRate)FRR错误拒绝率(FalseRejectionRate)FPIR错误接受辨识率(False-positiveIdentificationRate)FNIR错误拒绝辨识率(False-negativeIdentificationRLDFAR活体检测错误接受率(LivenessDetectionFalseAcceptanceRate)LDFRR活体检测错误拒绝率(LivenessDetectionFalseRejectionRate)人脸抓拍人证核验人脸检索人脸聚档其他应用应用开放接口采集子系统视图解析人脸检测人脸跟踪属性检测二二=二二活体检测比对了系统管理子系统比对了系统设置阀值人验验证人验验证1:1比对接口配置决策决策!其他管理!必选儿-]可选人脸识别系统4GB/T41772—2022的任何子过程。1)人脸注册数据库：用于注册数据的存储；2)实时采集数据库：用于采集数据的存储。1)人脸验证模式：人脸探针和指定的人脸参考进行比对(1:1比对),输出一个相似度得分；2)人脸辨识模式：人脸探针和部分或全部的人脸参考进行比对(1:N比对),输出多个相似3)权限管理：设置不同角色的操作权限等；5)用户管理：存储或删除用户的人脸参考等注册信息；6)其他管理：控制工作环境和非生物特征数据的存储、在视图采集时或采集后向用户提供反a)人脸注册：1)启动人脸注册过程；4)将该用户的数据记录存储在人脸注册数据库；b)人脸识别：1)启动人脸识别过程；2)采集人脸图像或视频；3)将人脸探针与一个或多个人脸参考进行比对；4)依据系统策略及相似度得分，对人脸识别提供决策结果；5)将决策结果传输到人脸识别应用；5GB/T41772—2022c)人脸更新：l)启动人脸更新过程；3)结束更新过程，记录日志。d)人脸注销：1)启动人脸注销过程；2)根据人脸注销策略，在人脸注册数据库中删除或匿名化与待注销用户关联的全部数据；6功能要求a)自动判别采集对象位置，依据采集对象身高和距离自动调节采集设备b)采集对象为身体机能差异人群时，提供语音提示和/或字体大小调节等功能。a)应能进行人脸检测；b)应能进行人脸特征项提取；c)应对样本进行质量判断并给出判断结果，对质量判断未通过的人脸样本可提示重新采集；a)支持人脸参考存储到人脸注册数据库，并返回人脸参考标识符，其中人脸注册符合6.3.4的b)每个用户的人脸参考对应唯一人脸参考标识符；d)支持人脸参考标识符查询操作，并确认人脸参考标识符及对应人脸参考是否有效。6.3.2当人脸参考存储在人脸识别系统外(例如用户令牌)时，人脸识别系统应能获取并使用人脸参考。6.3.3若非必要目的，人脸识别系统不应存储实时采集数据。当人脸识别系统具备实时采集数据存储a)应支持人脸探针存储到实时采集数据库；b)应支持实时采集数据的查询和删除等。a)应支持现场注册或非现场注册；b)应支持人脸样本批量注册；c)宜满足单个用户注册多张人脸样本的需求；6GB/T41772—2022d)宜支持不同图像源的人脸注册，例如实时采集相片或已存储的相片e)可支持一种或多种采集设备采集的人脸样本；a)应将获取的人脸特征项与人脸注册数据库中的人脸特征项进行比对，并计算相似度得分；c)宜具备异常情况判定及处理功能。注1:相似度得分一般为0～100的实数，得分越低表示人脸特征越不相似，得分越高表示人脸特征越相似。注2:异常情况包括但不限于比对失败和导出失败等。6.5决策a)人脸验证：1)若与人脸参考比对的相似度得分大于指定的阈值，则应判断该人脸探针与人脸参考匹配，2)应向管理子系统输出相似度得分和决策结果。b)人脸辨识：1)若与所有人脸参考比对的相似度得分都小于指定的阈值，则应判断该人脸探针不与任意2)若与多个人脸参考比对的相似度得分大于指定的阈值，则应取人脸探针与相似度得分最4)应向管理子系统输出相似度得分和决策结果。c)在确定人脸识别决策结果前，人脸识别系统应允许用户按照决策策略中设定的次数进行尝试。a)阈值设置：注：供应商给出相似度阈值、质量判断阈值与识别性能指标的映射关系供用户参考。f)其他管理：可对决策子系统输出的决策结果和/或相似度得分做备等应按照GB/T28826.2的规定进行登记。提供的服务包括但不限于：7GB/T41772—2022注册样本质量应符合表1的要求，待识别样本质量宜符合要求注册人脸样本配合式待识别样本非配合式待识别样本人脸大小两眼瞳间距≥60像素≥55像素≥40像素清晰度高斯模糊运动模糊拉普拉斯方差姿态水平转动角—10°~10—20°~20°—45°~45俯仰角—10°~10°—15°~15°—20°~25°倾斜角—10°~10°—15°~15°—25°~25°完整度几何失真眉毛可见度眼睛可见度鼻子可见度嘴巴可见度面颊皮肤可见度保真度化妆和修图情况未化妆修图未化妆修图未化妆修图光照均匀性无光斑和阴阳脸无光斑和阴阳脸无光斑和阴阳脸整体亮暗无过曝和欠曝无过曝和欠曝无过曝和欠曝灰度级256级256级256级灰度动态范围(85～200灰度值占比)表情表情类别中性中性或微笑中性或微笑眼睛睁闭自然睁开自然睁开自然睁开嘴巴张合自然闭合自然闭合或微张自然闭合或微张注1:人脸姿态的定义见GB/T35678—2017中3.3。注2:人脸样本整体模糊程度的计算见GB/T33767.5—2018中7.4.7。注3:特殊应用中使用的人脸样本(例如居民身份证数字相片、护照数字相片等)质量要求参考相关标准和规定。注4:特殊应用中(例如戴口罩人脸识别)使用的人脸样本不需要符合本文件中关于人脸完整度的规定。8GB/T41772—2022人脸检出率应不低于90%。人脸误检率应不大于5%。注1:人脸检出率为人脸检测结果中正确检测为人脸图像的数量占人脸图像总数的比例。注2:人脸误检率为人脸检测结果中非人脸图像数占检出图像总数的比例。当注册样本质量符合表1要求时，人脸注册失败率应小于1%。注：人脸注册失败率为注册失败的样本数量与注册样本总数的比例。7.4人脸识别表2人脸验证性能指标系统性能级别性能指标应用示例参考测试数据库规模一级当FAR为十万分之一时，FRR≤2%高铁、机场人证核验等万量级当FAR为一百万分之一时，FRR≤3%二级当FAR为一千万分之一时，FRR≤1%支付级人脸验证等十万量级当FAR为一亿分之一时，FRR≤2%注：有些应用需要正确识别率指标，即正确接受的数量占正确接受数量与错误拒绝数量之和的比例。正确识别验证，正确识别率=1-FRR。7.4.2人脸辨识人脸辨识性能指标要求如下：a)当配合式应用待识别样本质量符合表1中“配合式待识别样本”的要求，非配合式应用待识别样本质量符合表1中“非配合式待识别样本”的要求，且当人脸辨识只确认唯一候选者时，FPIR和FNIR应符合表3的规定。b)当人脸辨识需要给出k位(k为整数，k≥2)候选者列表时，前k位命中率性能要求根据具体的应用需求进行确认。注：前k位命中率(topkhitrate)是指在人脸辨识测试中，相同人比对得分位于前k位内且得分超过阈值的人脸探针数量占人脸探针总数量的比例。人脸探针均有唯一人脸参考匹配。当k=1时，称为首位命中率，也可称为正确识别率。9GB/T41772—2022表3人脸辨识性能指标系统类型性能级别性能指标应用示例参考测试数据库规模配合式应用无当FPIR为千分之一时，FNIR≤5%人脸门禁等十万量级当FPIR为万分之一时，FNIR≤10%非配合式应用一级当FPIR为千分之一时，FNIR≤10%人员档案等万量级当FPIR为万分之一时，FNIR≤15%二级当FPIR为千分之一时，FNIR≤5%动态报警系统等万量级当FPIR为万分之一时，FNIR≤10%率有时也被称作召回率、通过率、首位命中率等，根据具体应用选择合适的术语，并用百分比表示。对于人脸辨识，正确识别率=1-FNIR。7.5响应时间人脸识别系统响应时间要求如下：a)人脸验证时，人脸识别系统平均响应时间应不大于2s;b)人脸辨识时，人脸识别系统平均响应时间宜不大于2s。注：人脸识别系统响应时间指从系统采集端人脸采集完成到系统返回识别结果的时间。A.1假体攻击类型A.1.1概述假体攻击类型包括但不限于二维假体攻击和三维假体攻击。A.1.2二维假体攻击二维假体攻击类型包括但不限于如下内容。a)二维静态纸质图像攻击，需要考虑的因素如下：b)二维静态电子图像攻击，需要考虑的因素如下：c)二维动态图像攻击，需要考虑的因素如下：●二维动态图像类型：录制视频、合成视频等；●设备类型：移动终端、微型计算机等；A.1.3三维假体攻击三维假体攻击类型包括但不限于如下内容。a)三维面具攻击，需要考虑的因素如下：b)三维头模攻击，需要考虑的因素如下：A.2活体检测性能要求活体检测性能指标包括LDFAR和LDFRR。GB/T41772—2022活体检测性能指标计算方法及要求如下。a)计算方法如下：1)