指纹识别特征及其实现方法

指纹识别特征及其实现方法

时间:2018-03-14 作者:柯绿科技

指坟识别技术中两个主要指标——FRR和FAR的极念,提出了这两个指标的娜环洲试方法,并对瓜欲字密码技术,讨论了指坟识别系统的安全性。

作为生物识别技术之一的指纹识别技术,其应用日益普遍,除了应用于刑事侦察之外,在民用方面也已走入寻常百姓家。指坟门禁、指纹考勒是两个起步最早的应用事例,使用也址普遥。目韵,银行指纹储蓄系统、银行指纹保管箱、指坟医疗保险系统、计划生育指纹管理系统、幼儿接送指纹管理系统、指纹献血管理系统、证券文易指纹系统、指坟枪械管理系统、智能建筑指纹门萦管理系统、驾胶员指故管理系统等等,均已面世;指坟锁技术也获裕了迅速发展川。

FRR和FAR是指纹识I技术中的两个重要的性能指标。本文对FRR和FAR作了简单介绍,并提出了这两个指标的循环侧试方法。

一、FRR和FAR的定义

指纹识别系统的性能在很大程度上取决于所采用算法性能的好坏。为了采用量化的方法研究识剧系统的性能,指纹识别技术引入了两个指标——FRR和FAR以描述指纹识别系统的识别能力阅。

定义:

拒识率(FalseRejectionRate,FRR)是指将相同的指纹误认为是不同的指纹而加以拒绝的出错概率。

计算公式为:

FRR=(拒识的指纹数目/考察的指故总数目)x100%

误识率(FalseAcceptRateJAR)是指将不网的指坟误认为是相同指纹的出错概率。

计算公式为;

FAR城误识的指纹数目I考集的指纹总数目)x100%

对于-个已有的系统而言,通过设定不同的系统阀值,就可以看出这两个指标是相互关联的(其中横坐标为对比次教,纵坐标为相应出错概率),FRR与FAR成反向相关。这很容易理解——“把关’越严,误识的可能性就越低,但是拒识的可能性就越高。

仔细考察图中的曲线,我们可以引进一个综合性指标:相等错误率EER(EquivalenceErrorRate),即FAR与FRR相等时的值,如图中FAR1与FRR2以及FAR2与FRR2曲线的相交点。EER反映出系统的FAR和FRR整体特性。从图中可以看出,第1组的EER明显优于(低于)第2组。

二、 拒识率(FRR)和误识率(FAR)的侧试方法

这两个指标的洲试,我们采用循环渊试方法。即给定州组指纹图像,然后依次两两组合,提交进行比对,统计总的提交比对的次州考察的指纹总教目)以及发生错误的次数(拒识的指纹数目或错识的指纹数目),计算出出错的比例.就是曰次和FAR。

设提供比对的指纹图像教为N,这个指纹图像数N,对拒识率FRR来说,是属于同一指纹图像组合;面对于误识率FAR来说,应该是不同的指纹图像。

则循环侧试比对的总次教(考察的指纹总数目):

M=N(N-1)/2

设比对中拒LP哟次数(拒识的指纹数目)为R次,则

拒识率FRR=RJM={(2R/(N(N-1))}x100%

例如,有N=46附属于同一指纹图像组合进行比对侧试,总的提交循环比对侧试的次数M=N(N-1)/2为1035次。如果发生了R次错误拒绝,则FRR=R/1035。

如果在这M=N(N-1)/2为1035次循环比对侧试中,只发生一次拒识,即R=1,则FRR=1/1035=0.000966=0.0966%。

对误识率FAR,设比对中误识的次数(误识的指纹数目)为A次,则

误识率FAR=A/M={2A/(N(N-1))}x100%

例如;有N=1415福不同的指纹图像作循环比对侧试,总的提交循环比对侧试的次数为M=1000405次。如果侧试中发生有A次错误,则FAR=A/1000405。

如果在这M=N(N-1)/2为1000405次循环比对侧试中,只发生一次误识,即A=1,则

FAR=1/1000405=0.0000009996=0.0000999696

所以,要达到FRR=O.1%的指标,应采用不少于N=46幅属于同一指纹的图像进行测试.而且侧试中只能发生一次错误拒绝;要达到FAR-0.0001%的指标,应采用不少于N=1415帐不同的指纹图像作循环比对侧试,侧试中只能发生一次错误比对。

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