Wie kann ich berechnen, die Fehlgeschlagene Annahme-Rate und die Falsch-Erkennungsrate?

Eines biometrischen Systems kann in zwei Modi unterschieden werden muss, während der evaluation: Verifikation und Identifikation.

Im überprüfungs-Modus legt der Benutzer seine Identität und das biometrische Gerät überprüft, dass die Identität passt (stellen Sie sich vor, Sie gehen an den Zoll und präsentieren Sie Ihre ID mit Gesicht, der Beamte prüft Ihre wahres Gesicht und das Bild auf dem Personalausweis).

Identifikation-Modus, keine Annahme von Identität gemacht, in der Anfang und Vergleich zu allen Vorlagen, die gemacht werden muss (zum Beispiel killer verließ seinen Fingerabdruck am Tatort und dann die Polizei identifiziert ihn mit seiner Fingerabdrücke-keine Annahme gemacht, Sie verwenden nur den erworben, Fingerabdruck und vergleichen Sie es, um alle Ihre Fingerabdrücke in Ihrer Datenbank).

Es ist daher notwendig, zu unterscheiden zwischen diesen beiden Situationen, da die Identifizierung ist in der Regel anspruchsvoller.

Können davon ausgehen, dass Sie die Bewertung einer überprüfung Modus des biometrischen Systems.
Stellen Sie sich ein biometrisches system, das ordnet alle Authentifizierungsversuche eine Punktzahl von im Intervall [0, 1]. 0 bedeutet keine übereinstimmung und 1 bedeutet vollständige übereinstimmung. Offensichtlich, wenn Sie den Schwellenwert auf 0, alle echten Benutzer zugelassen sind, aber alle Betrüger sind auch zugelassen. Auf der anderen Seite, wenn Sie den Schwellwert auf 1, wird niemand eingelassen. Also für die Reale Nutzung, die Sie in der Regel den Schwellenwert irgendwo zwischen. Dies könnte dazu führen, dass nicht alle echten Benutzer zugelassen sind, und einige Betrüger sind zugelassen. Wie Sie sehen können, gibt es zwei Fehlerraten: WEIT (False Accept Rate) und FRR (False Reject Rate).

FAR berechnet sich als Bruchteil der Betrüger erreicht souverän über Ihre Schwelle.

FRR berechnet sich als Bruchteil des wirklichen erzielt fallen Balg deine Schwelle.

Beispiel: haben Wir ein fingerprint-system. Um zu bewerten, eine performance eines biometrischen Systems, die wir brauchen, zu sammeln, eine Datenbank. Davon ausgehen, dass wir das getan haben, und die Datenbank besteht aus 10 berechtigte Benutzer (USER_1-USER_10) und jeder Benutzer seine finger 10 mal (10 x 10 = 100 Bilder insgesamt). Vermuten lässt, dass einzelnes Bild reicht für die template-Erstellung. Wählen Sie einen Benutzer (e. g. USER_1) und man mit seinem Fingerabdruck-Bildes und erstellen der Vorlage. Der rest seiner Bilder, die Sie verwenden, um zu überprüfen, Fingerabdruck und erhalten Sie 9 echte erzielt. Alle Bilder, die von anderen Benutzern, die Sie verwenden, wie ein Hochstapler, und erhalten Sie 90 Hochstapler erzielt. Wiederholen Sie die Erstellung der Vorlage für alle Bilder und alle Benutzer und in der Summe erhalten Sie 900 echte erzielt und 9000 Hochstapler erzielt.
Diese Partituren sind in der Regel verwendet, um generieren, die so genannte ROC-Kurven zu wählen, die beste Schwelle suting Ihr problem. Wenn Sie gewählt haben, eine Schwelle, die Sie berechnen kann, die FAR-und FRR-Werte mit der definition, die ich oben angegeben.

Vermuten lässt, haben wir uns entschieden als Schwellenwert 0,7 und 100 Hochstapler erzielt überschreiten den Schwellenwert und 50 echte erzielt den threshold-Punkt unterschreiten.

BISHER = 1,1% und FRR = 5.6%.

InformationsquelleAutor dohnto