《信息技术 生物特征识别性能测试和报告 第6部分：运行评价的测试方法gbt 29268.6-2022》详细解读

《信息技术生物特征识别性能测试和报告第6部分：运行评价的测试方法gb/t29268.6-2022》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4符合性5运行评价综述5.1运行评价目标contents目录5.2运行性能指标5.3运行评价方法5.4确定运行性能5.5在评估运行系统中使用的技术和场景评价方法6运行评价6.1目的和范围contents目录6.2应用特性6.3测试方案6.4性能测量6.5报告6.6记录保存附录A(资料性)非强制性性能指标和报告附录B(资料性)运行测试中的子事务事件contents目录附录C(资料性)运行测试规范示例附录D(资料性)确定测试规模的方法附录E(资料性)运行系统监督附录F(资料性)操作熟练度测试附录G(资料性)运行测试报告大纲示例参考文献011范围生物特征识别技术本标准规定了生物特征识别性能测试的运行评价测试方法，适用于各类生物特征识别技术，包括但不限于指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。系统性能评估适用领域提供了对生物特征识别系统进行全面性能评估的框架和方法，帮助用户了解和选择高性能的系统。0102测试环境规定了进行测试的环境条件，包括光照、温度、湿度等，以确保测试结果的准确性和可靠性。测试数据明确了测试所需的数据集，包括不同生物特征类型的图像、视频等，以及数据的质量要求和采集方式。测试指标列出了用于评估生物特征识别系统性能的指标，如识别率、误识率、拒识率等，为系统性能提供了量化的评价标准。020301涉及内容022规范性引用文件GB/T22119信息技术生物特征识别数据交换格式标准，定义了生物特征识别数据的交换格式和基本要求。ISO/IEC19794-5生物特征识别数据交换格式标准，详细说明了人脸识别数据的格式和交换方法。引用文件概述确保性能测试和报告的一致性和准确性通过引用这些规范性文件，可以确保在进行生物特征识别性能测试时，使用的数据格式、测试方法和评价指标都是统一的，从而提高测试结果的可比性和可信度。推动生物特征识别技术的标准化发展规范性引用文件是制定标准的基础，通过遵循这些文件，可以促进生物特征识别技术的标准化发展，提高技术的互通性和兼容性。引用文件的重要性数据准备阶段根据GB/T22119和ISO/IEC19794-5等引用文件的要求，准备符合标准的生物特征识别数据，包括人脸图像、指纹数据等。引用文件在测试方法中的应用性能测试阶段在性能测试过程中，遵循引用文件中规定的测试方法和评价指标，对生物特征识别系统的性能进行客观、全面的评估。结果报告阶段按照引用文件的要求，编写性能测试报告，详细记录测试过程、方法、结果和结论，为相关方提供准确、可靠的测试数据和分析。033术语和定义从生物个体上采集的，可用于生物特征识别的数据。生物特征信息实现生物特征识别功能的软硬件系统，包括数据采集、特征提取、比对匹配等模块。生物特征识别系统基于个体生理或行为特征进行自动身份鉴别的技术。生物特征识别技术3.1生物特征识别01性能测试对生物特征识别系统的性能进行评估和测试的过程，包括识别准确率、识别速度、系统稳定性等指标。3.2性能测试02测试集用于性能测试的生物特征信息数据集，应包含足够数量和多样性的样本。03测试环境进行性能测试所需的软硬件环境和配置，包括测试平台、测试工具、测试数据等。运行评价对生物特征识别系统在实际运行环境中的性能进行评估的过程，旨在检验系统在实际应用中的可靠性和稳定性。运行评价指标用于衡量系统运行性能的指标，如识别成功率、拒识率、误识率等。运行评价报告记录运行评价结果和结论的文档，应包括测试方法、测试数据、测试结果及分析等内容。3.3运行评价044符合性测试目的验证生物特征识别系统的性能是否符合相关标准和规范的要求。测试方法采用标准测试数据集进行测试，并记录测试结果。测试内容包括识别准确性、识别速度、系统稳定性等方面的测试。4.1符合性测试根据测试结果，评估系统是否符合相关标准和规范的要求。评估标准对测试结果进行分析，判断系统性能是否达标，并形成评估报告。评估流程如果系统不符合要求，需要提出改进措施并进行优化。改进措施4.2符合性评估010203评估内容评估生物特征识别系统的安全性，包括数据安全性、系统可靠性等。安全措施根据测试结果，采取相应的安全措施，加强系统的安全防护。评估方法采用渗透测试、漏洞扫描等手段对系统进行安全性测试。4.3安全性评估评估生物特征识别系统的可用性，包括用户界面的友好性、易操作性等。评估目的邀请用户进行测试，并记录用户反馈和意见。评估方法根据用户反馈，对系统进行优化和改进，提高系统的可用性。改进措施4.4可用性评估055运行评价综述通过运行评价，全面评估生物特征识别系统的性能表现。性能评估发现系统在运行过程中可能存在的问题，为优化提供依据。问题诊断为决策者提供客观、科学的评价数据，支持技术选型和应用部署。决策支持5.1评价目的准确性评估测试并评估系统识别的准确率，包括误识率和拒识率等指标。稳定性测试检验系统在不同环境条件下的稳定性，确保系统可靠运行。响应速度测试测量系统从采集生物特征到输出识别结果的时间，评估系统的实时性。0302015.2评价内容在控制条件下，使用标准数据集对系统进行测试。实验室测试5.3评价方法在实际应用场景中，对系统进行实地测试，以评估其在实际环境中的性能。现场测试将多个生物特征识别系统进行对比测试，以选择最优方案。对比测试030201性能指标根据测试结果，制定各项性能指标，如准确率、误识率、拒识率等。稳定性指标评估系统在不同条件下的稳定性表现，制定相应的稳定性指标。可用性指标综合考虑系统的易用性、可靠性等因素，制定可用性指标。5.4评价标准065.1运行评价目标测试生物特征识别系统在不同环境、不同数据质量、不同用户群体等条件下的性能，以确保系统在各种情况下都能稳定可靠地工作。评估系统在不同条件下的性能表现通过对系统各项性能指标进行测试和分析，发现系统可能存在的性能瓶颈，为优化系统提供依据。识别并优化性能瓶颈确保系统性能稳定可靠VS通过运行评价，调整系统参数和算法，降低误识率和拒识率，提高用户体验。缩短识别时间优化系统处理流程，提高识别速度，减少用户等待时间。减少误识和拒识率提升用户体验为产品推广和应用提供支撑增强用户信心公开、透明的性能评价数据和报告可以增强用户对产品的信心和认可度。提供客观的性能评价数据通过运行评价，获取系统客观、全面的性能评价数据，为产品推广和应用提供有力支撑。075.2运行性能指标定义错误拒绝率是指在生物特征识别系统中，合法用户被系统错误地拒绝的比例。错误拒绝率（FRR）影响因素图像质量、采集环境、算法性能等。优化方法提高图像采集质量、优化识别算法、增加训练数据等。定义错误接受率是指在生物特征识别系统中，非法用户被系统错误地接受的比例。安全性风险过高的错误接受率可能导致系统安全性降低，容易被非法用户攻击。调整策略通过调整系统阈值、优化算法等方式来降低错误接受率，提高系统安全性。错误接受率（FAR）评估指标EER是评估生物特征识别系统性能的重要指标之一，其值越低表示系统性能越好。优化方向通过改进算法、提高数据采集质量等方式来降低EER，提升系统性能。定义等错误率是指在生物特征识别系统中，当错误拒绝率与错误接受率相等时的值。等错误率（EER）速度性能指标指系统完成一次识别所需的时间。识别速度算法复杂度、硬件性能等。影响因素优化算法、提高硬件配置等，以缩短识别时间，提升用户体验。提升方法010203085.3运行评价方法5.3.1准确性测试错误接受率（FAR）测试通过大量实验，统计系统错误地接受非授权人员的比例。错误拒绝率（FRR）测试测试系统错误地拒绝授权人员的比例，反映系统的准确性。等错误率（EER）测试找到一个阈值，使得FAR和FRR相等，此时的错误率即为等错误率，是衡量系统性能的重要指标。测试系统添加新用户并生成生物特征模板的速度。注册速度测试测试系统在进行生物特征比对并给出识别结果的速度，包括单次识别和批量识别速度。识别速度测试5.3.2速度测试测试系统在长时间连续运行过程中的性能稳定性，包括识别准确率和速度的稳定性。长时间运行稳定性测试测试系统在不同温度、湿度、光照等环境条件下的性能稳定性，以评估系统的环境适应性。不同环境条件下的稳定性测试5.3.3稳定性测试防伪性能测试测试系统对于伪造或篡改生物特征的识别能力，以评估系统的安全性。抗攻击能力测试测试系统在遭受恶意攻击时的性能表现，包括对各种攻击手段的防御能力。5.3.4安全性测试095.4确定运行性能5.4.1测试场景设计明确测试场景中的关键要素，包括光照条件、采集设备、用户配合度等。场景要素根据实际应用场景，选择具有代表性的测试场景，如门禁系统、支付验证等。场景选择准确性指标设定识别准确率、误识率等关键性能指标，以评估系统的识别能力。015.4.2性能指标设定效率指标规定识别速度、响应时间等效率相关指标，确保系统满足实时性要求。02数据采集收集涵盖不同生物特征类型、质量、场景的数据集，确保数据的多样性和真实性。数据预处理对数据进行清洗、标注、归一化等预处理操作，以提高数据质量和可用性。5.4.3数据集准备评估方法采用交叉验证、独立测试集验证等方法，对系统的运行性能进行全面评估。结果分析根据评估结果，分析系统在不同场景下的性能表现，找出可能存在的问题和改进方向。5.4.4运行性能评估105.5在评估运行系统中使用的技术和场景评价方法生物特征识别技术包括但不限于指纹识别、面部识别、虹膜识别等，用于识别和验证个体身份。性能评估技术通过准确率、误识率、拒识率等指标，全面评估生物特征识别系统的性能。安全性评估技术针对系统的抗攻击能力、数据保护能力等进行评估，确保系统的安全性。5.5.1使用的技术实验室测试在控制环境下对生物特征识别系统进行测试，以获取准确的性能指标。5.5.2场景评价方法01现场测试在实际应用场景中对系统进行测试，以验证其在真实环境中的性能和稳定性。02挑战性测试针对复杂场景和难以识别的生物特征进行测试，以评估系统的极限性能。03长时间运行测试对系统进行长时间持续运行测试，以检查其稳定性和可靠性。04116运行评价评估系统性能发现潜在问题提供决策支持通过对生物特征识别系统的运行评价，全面评估系统的识别准确性、速度、稳定性和可靠性。在运行评价过程中发现系统可能存在的问题和瓶颈，为后续优化提供参考。为政府、企业和个人在选择生物特征识别系统时提供决策支持。6.1评价目标010203识别准确率稳定性识别速度可靠性衡量系统正确识别生物特征的能力，是评价系统性能的重要指标。评价系统在面对各种干扰因素时的性能表现，如光照、角度、表情等因素。反映系统处理生物特征数据的速度，直接影响用户体验和系统效率。评估系统在长时间运行过程中的稳定性和耐用性，以及故障率等指标。6.2评价指标6.3评价方法实验室测试在实验室环境下，通过模拟各种实际场景，对系统的各项性能指标进行测试。01现场测试在实际应用场景中，对系统进行实地测试，以验证实验室测试结果的准确性和可靠性。02对比分析将不同生物特征识别系统进行对比分析，从多个角度评价各系统的性能优劣。03制定评价计划明确评价目标、确定评价指标和方法，制定详细的评价计划。实施评价按照评价计划进行测试，并记录测试数据和结果。数据分析对测试数据进行统计和分析，得出各项评价指标的具体数值。编写报告根据数据分析结果，编写详细的运行评价报告，为后续优化和应用提供参考。6.4评价流程126.1目的和范围提供生物特征识别性能测试的运行评价方法本标准的目的是为生物特征识别系统的性能测试提供一种运行评价的测试方法，以确保系统的准确性和可靠性。指导产品改进和优化通过对生物特征识别系统的性能测试，可以发现系统存在的问题和不足，从而指导产品的改进和优化。目的本标准规定的测试方法适用于各种类型的生物特征识别系统，包括但不限于指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。适用于各类生物特征识别系统测试范围涵盖了样本采集、预处理、特征提取、比对识别等多个环节，以全面评估生物特征识别系统的性能。涵盖多个测试环节范围136.2应用特性生物特征识别技术广泛应用于身份认证领域，如门禁系统、支付验证等，确保用户身份的真实性和安全性。身份认证安全监控便捷服务在公共安全领域，该技术可用于监控和追踪目标，提高安全防范能力。生物特征识别技术为用户提供更加便捷的服务体验，如人脸识别登录、指纹识别解锁等。应用场景多样性技术特点与优势稳定性生物特征不会因时间、环境等因素发生显著变化，保证了识别结果的稳定性。唯一性每个人的生物特征都是独一无二的，因此生物特征识别技术具有很高的准确性。便捷性与传统的身份验证方式相比，生物特征识别技术无需携带额外物品，使用更加便捷。面临的挑战与问题01生物特征信息的采集、存储和使用过程中存在隐私泄露的风险，需要加强相关法律法规的制定和实施。目前，生物特征识别技术的研发和部署成本相对较高，限制了其在一些领域的应用。虽然生物特征识别技术具有较高的准确性，但在实际应用中仍可能受到环境、设备等因素的影响，导致识别准确率下降。0203隐私泄露风险技术成本较高识别准确率受限146.3测试方案010203测试设备确保测试所需的生物特征识别设备、计算机及相关软件等准备齐全，并检查其性能和稳定性。测试数据准备充足的测试数据集，包括不同场景下的生物特征数据，以确保测试的全面性和准确性。测试人员组建专业的测试团队，包括技术人员、数据分析师等，以确保测试的顺利进行。测试环境准备01确定测试目标明确测试的具体目标，如识别准确率、识别速度等。设计测试用例根据测试目标，设计合理的测试用例，包括正常情况下的识别测试、异常情况下的识别测试等。制定测试计划根据测试用例，制定详细的测试计划，包括测试时间、测试人员、测试环境等。测试流程设计0203执行测试按照测试计划，逐步执行测试用例，并记录测试结果。01.测试执行与监控监控测试过程对测试过程进行实时监控，确保测试的顺利进行，并及时发现并解决问题。02.数据收集与分析收集测试过程中的相关数据，并进行深入分析，以评估生物特征识别系统的性能。03.总结测试结果对测试结果进行汇总和分析，得出生物特征识别系统的性能指标。编写测试报告根据测试结果，编写详细的测试报告，包括测试目标、测试环境、测试流程、测试结果及分析等。提出改进建议根据测试结果中存在的问题和不足，提出针对性的改进建议，以优化生物特征识别系统的性能。测试总结与报告010203156.4性能测量通过对比生物特征识别系统的输出结果与实际情况，评估其准确性。准确性6.4.1测量原理测量生物特征识别系统处理输入并产生输出的速度。速度评估系统在不同环境条件下的性能稳定性。稳定性6.4.2测量指标错误接受率（FAR）非注册用户被错误接受的比例。错误拒绝率（FRR）注册用户被错误拒绝的比例。等错误率（EER）FAR和FRR相等的点，用于衡量系统的整体性能。收集并整理用于测试的生物特征数据，包括注册数据和测试数据。根据测试需求配置生物特征识别系统，确保其处于最佳工作状态。6.4.3测量流程数据准备运行测试使用测试数据对系统进行测试，并记录输出结果。系统配置结果分析对比输出结果与实际情况，计算性能指标。环境控制在测试过程中保持环境稳定，以减少外部因素对测试结果的影响。数据质量确保测试数据的真实性和有效性，避免使用伪造或低质量的数据进行测试。多次测量进行多次测量以获取更可靠的结果，降低偶然误差的影响。6.4.4注意事项166.5报告完整性报告应全面反映测试过程和结果，包括测试环境、测试数据、测试步骤、测试结果等。准确性报告中的数据和信息必须真实、准确，能够客观反映生物特征识别性能的实际情况。规范性报告应按照规定的格式和结构进行编写，术语使用准确，表述清晰。报告内容要求报告编写步骤整理测试数据对测试过程中收集的数据进行整理和分析，提取关键指标。01020304撰写报告正文按照规定的格式和结构，撰写报告正文，包括引言、测试概述、测试环境、测试步骤、测试结果等部分。审核和修改对报告进行仔细审核，确保内容准确、完整，并进行必要的修改和润色。签署和发布报告经过审核无误后，由相关负责人签署并发布。简要介绍测试的目的、背景和意义，以及测试对象和范围。测试概述详细阐述测试的流程和方法，包括数据采集、预处理、特征提取、匹配识别等步骤。测试步骤详细描述测试所使用的硬件设备、软件环境、网络环境等，以确保测试结果的可重复性。测试环境客观呈现测试结果，包括识别率、误识率、拒识率等关键指标，并进行必要的分析和讨论。测试结果报告中的关键内容176.6记录保存测试记录测试环境记录包括测试时间、地点、使用的设备型号和配置、测试软件版本等信息，以确保测试的可重复性和验证性。01测试过程记录详细记录测试步骤、测试数据、测试结果等信息，以便于后续分析和问题追踪。02异常记录记录在测试过程中出现的任何异常情况，包括设备故障、软件错误、操作失误等，以便及时排查和解决。03结果记录稳定性记录记录系统在连续运行过程中的稳定性表现，包括是否出现崩溃、卡顿等问题，以确保系统的可靠性。速度记录记录每次测试的处理速度，包括识别速度、验证速度等，以评估系统的效率和响应能力。准确性记录记录每次测试的准确性结果，包括正确识别率、错误识别率等指标，以评估生物特征识别系统的性能。要点三数据存储记录记录生物特征数据的存储位置、存储方式以及备份情况，以确保数据的安全性和完整性。访问控制记录记录对数据访问的控制情况，包括访问权限的设置、修改和撤销等操作，以保护用户隐私和数据安全。数据传输记录记录生物特征数据的传输过程，包括传输方式、加密措施等，以防止数据泄露和非法获取。数据安全与隐私保护记录01020318附录A(资料性)非强制性性能指标和报告准确性描述生物特征识别系统的准确性，包括错误接受率（FAR）和错误拒绝率（FRR）。这些指标有助于评估系统在实际应用中的性能。速度稳定性性能指标衡量系统处理生物特征数据的速度，包括识别速度、验证速度和注册速度。这些性能指标对于实时性要求较高的应用场景尤为重要。评估系统在不同环境条件下的性能稳定性，如光照变化、角度变化等。稳定的性能有助于确保系统在各种实际应用场景中的可靠性。详细说明测试所用的硬件设备、软件环境以及测试数据的来源和特性。阐述测试的具体步骤和方法，包括数据采集、预处理、特征提取、匹配等关键环节。根据测试数据，对系统的性能指标进行量化分析，如计算FAR、FRR等关键指标，并绘制相应的性能曲线。总结测试结果，评估系统的性能水平，并针对存在的问题提出改进建议。报告内容测试环境描述测试方法与过程测试结果分析结论与建议19附录B(资料性)运行测试中的子事务事件子事务事件的概念指在运行测试过程中，由系统或用户触发的、具有明确开始和结束时间点的一系列操作或活动。子事务事件的作用通过对子事务事件的记录和分析，可以评估生物特征识别系统的性能、稳定性和可靠性，为系统优化提供依据。子事务事件的定义识别子事务事件包括用户身份验证、生物特征信息比对等操作，用于确认用户身份或授权访问。更新子事务事件包括用户生物特征信息的更新、模板更新等操作，用于保持生物特征识别系统的准确性和时效性。注册子事务事件包括用户注册、生物特征信息采集、模板生成等操作，用于建立用户的生物特征信息库。子事务事件的分类指从子事务事件开始到结束所需的时间，反映了系统的处理速度和效率。响应时间指子事务事件成功完成的概率，反映了系统的稳定性和可靠性。成功率指系统在同一时间内处理多个子事务事件的能力，反映了系统的扩展性和容错性。并发能力子事务事件的性能指标010203统计分析对收集到的子事务事件数据进行统计分析，以揭示系统性能瓶颈和优化方向。模拟测试通过模拟用户行为和系统负载，对子事务事件进行测试和分析，以评估系统的性能和稳定性。实时监控在真实环境中对子事务事件进行实时监控和记录，以便及时发现问题并进行优化。子事务事件的测试方法20附录C(资料性)运行测试规范示例测试设备确保测试设备符合相关标准和规范，且设备的性能稳定可靠。测试软件采用专业的生物特征识别性能测试软件，确保测试结果的准确性和可靠性。测试数据使用真实、具有代表性的生物特征数据进行测试，以反映实际应用场景。030201测试环境数据准备特征提取预处理性能测试收集和整理用于测试的生物特征数据，包括不同年龄段、性别和种族的样本。采用适当的算法提取生物特征数据中的有效信息，用于后续的匹配和识别。对收集到的生物特征数据进行预处理，如去噪、增强等操作，以提高识别性能。按照规定的测试方法和指标，对生物特征识别系统的性能进行测试和评估。测试流程误识率反映系统将不同样本错误地识别为相同样本的概率，是评价系统安全性的重要指标。速度衡量系统进行生物特征识别所需的时间，是评价系统实时性的重要指标。拒识率表示系统无法识别或拒绝识别的样本比例，过高的拒识率会影响系统的使用体验。准确率衡量系统正确识别样本的能力，是评价生物特征识别系统性能的重要指标。评价指标01结果统计对测试结果进行统计和分析，得出各项评价指标的具体数值。结果分析与报告02性能评估根据评价指标的数值，对生物特征识别系统的性能进行综合评估。03问题诊断与优化建议针对测试中暴露出的问题和不足，提出具体的诊断和优化建议。21附录D(资料性)确定测试规模的方法VS通过确定适当的测试规模，可以更准确地评估生物特征识别系统的性能，包括识别准确率、速度等。保证测试结果可靠性合理的测试规模能够确保测试结果的可靠性和有效性，避免出现偶然性误差。评估系统性能测试规模的重要性确定测试规模的因素生物特征识别技术类型不同类型的生物特征识别技术，如指纹识别、人脸识别等，其测试规模的需求可能有所不同。应用场景不同的应用场景对生物特征识别的性能和稳定性要求不同，因此需要根据具体场景来确定测试规模。数据集大小和多样性测试所使用的数据集大小和多样性也会影响测试规模的确定。较大的数据集和更多样的数据可以提供更全面的性能评估。明确测试目标首先明确要测试的生物特征识别系统的性能指标，如识别率、误识率等。分析应用场景了解系统将要应用的具体场景，以及该场景对系统性能的要求。选择合适的数据集根据测试目标和应用场景，选择合适的数据集进行测试。数据集应包含足够多的样本和多样性，以反映实际情况。020301确定测试规模的步骤确定测试样本数量基于数据集的大小和多样性，以及所需的测试精度和置信度，计算出所需的测试样本数量。这可以通过统计学方法来实现，如置信区间分析、假设检验等。制定测试计划确定测试规模的步骤根据确定的测试样本数量，制定详细的测试计划，包括测试时间、测试环境、测试人员等安排。确保测试过程的可控性和可重复性。010222附录E(资料性)运行系统监督确保系统性能稳定通过持续监督，评估生物特征识别系统的性能是否稳定并符合预期标准。监督目的及时发现潜在问题监控系统运行过程中的异常情况，以便及时发现并处理潜在的性能问题。优化系统性能根据监督结果，对系统进行必要的调整和优化，以提高识别准确率和效率。系统识别准确率定期测试并记录系统的识别准确率，确保其在可接受范围内。监督内容01系统响应时间监控系统的响应时间，确保其满足实时性或近实时性应用的需求。02系统稳定性与可靠性评估系统在不同环境下的稳定性和可靠性，包括对不同生物特征数据的处理能力。03数据安全与隐私保护确保系统在处理生物特征数据时遵守相关的数据安全和隐私保护规定。0401020304通过实时监控系统的运行状态和日志数据，分析系统的性能表现和异常情况。监督方法实时监控与日志分析邀请独立的第三方机构对系统进行评估和审计，以确保监督结果的客观性和公正性。第三方评估与审计收集用户对系统运行情况的反馈意见，结合实际情况进行分析和改进。用户反馈收集与分析按照预定的测试计划和流程，定期对系统进行性能测试，以评估其各项性能指标。定期性能测试23附录F(资料性)操作熟练度测试通过测试操作员在系统使用过程中的反应时间、操作准确性等指标，可以全面了解其对系统的掌握情况。评估操作员对生物特征识别系统的熟练程度通过测试可以发现操作员在操作过程中可能遇到的问题和难点，从而为后续的系统优化和改进提供参考。发现系统操作中的潜在问题测试目的系统基本操作包括系统的启动、登录、注销等基本操作，以及生物特征数据的采集、存储、查询等核心功能操作。生物特征识别流程测试操作员对生物特征识别整