GB/T 42981-2023 信息技术 生物特征识别 人脸识别系统测试方法

　　ICS 35 . 240 . 15 CCS L 67

　　中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准

　　GB/T 42981—2023

　　信息技术 生物特征识别

　　人脸识别系统测试方法

　　Information technology—Biometrics—

　　Test methods for face recognition system

　　2023-09-07 发布 2024-04-01 实施

　　国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会

　　

　　发

　　

　　布

　　GB/T 42981—2023

　　目 次

　　前言 Ⅲ

　　1 范围 1

　　2 规范性引用文件 1

　　3 术语和定义 1

　　4 缩略语 1

　　5 一般要求 2

　　5 . 1 概述 2

　　5 . 2 测试环境 2

　　5 . 3 测试工具 2

　　5 . 4 测试数据库 2

　　6 功能测试 4

　　6 . 1 视图采集 4

　　6 . 2 视图解析 4

　　6 . 3 数据存储 4

　　6 . 4 人脸比对 5

　　6 . 5 人脸识别决策 6

　　6 . 6 人脸识别管理 6

　　6 . 7 应用开放接口 8

　　7 性能测试 8

　　7 . 1 技术测试 8

　　7 . 2 场景测试 11

　　附录 A (资料性) 人脸识别测试 C语言接口函数 13

　　A. 1 文件格式 13

　　A. 2 接口函数 13

　　A. 3 测试流程框架 13

　　A. 4 接口函数说明 17

　　附录 B (规范性) 活体检测测试方法 24

　　B. 1 测试数据 24

　　B. 2 活体检测性能测试方法 25

　　B. 3 活体呈现测试方法 25

　　B. 4 测试指标及计算方法 26

　　附录 C (资料性) 测试结果记录参考格式 27

　　参考文献 28

　　I

　　GB/T 42981—2023

　　前 言

　　本文件按照 GB/T 1 . 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 、北京眼神科技有限公司 、上海依图网络科技有限公司 、云从科技集团股份有限公司 、上海点与面智能科技有限公司 、联想中天科技有限公司 、深圳云天励飞技术股份有限公司 、京东科技控股股份有限公司 、福州数据技术研究院有限公司 、罗克佳华科技集团股份有限公司 、上海市计量测试技术研究院 、公安部第三研究所 、同方威视技术股份有限公司 、北京建筑大学 、北京尊冠科技有限公司 、熵基科技股份有限公司 、国家工业信息安全发展研究中心 、杭州海康威视数字技术股份有限公司 、广东中科臻恒信息技术有限公司 、广州广电运通金融电子股份有限公司 、厦门市美亚柏科信息股份有限公司 、科大讯飞股份有限公司 、深圳市腾讯计算机系统有限公司 、新大陆数字技术股份有限公司 、北京百度网讯科技有限公司 、厦门熵基科技有限公司 、北京旷视科技有限公司 、青岛海信网络科技股份有限价公司 、华为技术有限公司 、平安科技(深圳)有限公司 、中国汽车工程研究院股份有限公司 、北京小米移动软件有限公司 、建信金融科技有限责任公司 、圣点世纪科技股份有限公司 、深圳市捷顺科技实业股份有限公司 、厦门瑞为信息技术有限公司 、杭州宇泛智能科技有限公司 、北京澎思科技有限公司 、浙江大华技术股份有限公司 、北京邮电大学 、蚂蚁科技集团股份有限公司 、山东海博科技信息系统股份有限公司 、义乌好耶网络技术有限公司 、广东好太太科技集团股份有限公司 、广东必达保安系统有限公司 、福建海景科技开发有限公司 、北京集创北方科技股份有限公司 、北京曙光易通技术有限公司 、上海电力大学 、西安凯虹电子科技有限公司 、广州艾翔科技有限公司 、北京清微智能科技有限公司 、国网区块链科技(北京)有限公司 、中科视语(北京)科技有限公司 、广州麦仑信息科技有限公司 、深圳慧鲤科技有限公司 、上海阵量智能科技有限公司 。

　　本文件主要起草人:蒋慧 、钟陈 、宋方方 、王文峰 、宋继伟 、梁鼎 、杨春林 、赵春昊 、温浩 、李军 、沈文忠 、宁静 、苏立伟 、刘倩颖 、王志芳 、王启立 、方斌 、李玮 、孙荣荣 、王武 、崔锦 、田启川 、车璐 、林晓清 、刘永东 、朱倩倩 、王春茂 、杨敬锋 、章烈剽 、钟敏 、吴子扬 、莫槟诚 、孙士友 、邱子翔 、张刚 、陈书楷 、梅敬青 、闾凡兵 、孟凡辉 、戴磊 、杨诺 、朱亚军 、廖敏飞 、胡文矛 、赵勇 、贾宝芝 、郑东 、赵磊 、郝敬松 、程淼 、何召锋 、林冠辰 、韩东明 、季顺杰 、周亮 、杨顺天 、林锋 、张晋芳 、刘旭华 、邵洁 、胥建民 、杨三国 、王博 、赵丽花 、王金桥 、王瑾 、钱晨 、李宏铭 、贺斌 、黄王爵 、周荣 。

　　Ⅲ

　　GB/T 42981—2023

　　信息技术 生物特征识别

　　人脸识别系统测试方法

　　1 范围

　　本文件规定了人脸识别系统测试的一般要求 , 描述了人脸识别系统的功能测试方法 、性能测试方法以及活体检测测试方法。

　　本文件适用于第三方检验检测机构开展人脸识别系统测试 , 开发和应用人脸识别系统的相关机构参照本文件开展测试活动。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中 , 注 日期的引用文件 , 仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件 , 其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

　　GB/T 35273 信息安全技术 个人信息安全规范

　　GB/T 40660 信息安全技术 生物特征识别信息保护基本要求

　　GB/T 41772—2022 信息技术 生物特征识别 人脸识别系统技术要求

　　3 术语和定义

　　GB/T 41772—2022 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1

　　技术测试 technology test

　　用事先收集好的测试数据对人脸识别系统或组件进行功能或性能测试。 3.2

　　场景测试 scenario test

　　采用真实测试对象现场通过人脸识别系统的方式进行功能或性能测试。

　　4 缩略语

　　下列缩略语适用于本文件。

　　FAR 错误接受率(Fal5e Acceptance Rate)

　　FNIR 错误拒绝辨识率(Fal5e-Negative Identification Rate)

　　FPIR 错误接受辨识率(Fal5e-Po5itive Identification Rate)

　　FRR 错误拒绝率(Fal5e Rejection Rate)

　　FTER 注册失败率(Failure To Enrol Rate)

　　LDFAR 活体检测错误接受率(Livene55 Detection Fal5e Acceptance Rate)

　　LDFRR 活体检测错误拒绝率(Livene55 Detection Fal5e Rejection Rate)

　　1

　　GB/T 42981—2023

　　5 一般要求

　　5 . 1 概述

　　本文件针对 GB/T 41772—2022 中规定的人脸识别系统功能要求和性能要求进行测试 , 给出技术测试和场景测试两种测试方法 。其中 , 功能测试中 , 视图采集 、现场注册功能采取场景测试 , 其余功能主要采取技术测试的方法;若采取场景测试 , 则由测试对象面向人脸识别系统采集设备 , 实际运行人脸识别系统各项功能并确认各项功能能否正常实现 。性能测试中 , 人脸注册失败率 、识别时间 、人脸验证错误接受率和错误拒绝率 、人脸辨识错误接受辨识率 、人脸辨识错误拒绝辨识率同时给出技术测试方法及场景测试方法 。

　　5 . 2 测试环境

　　除特殊规定外 , 基本测试环境要求如下:

　　a) 环境温度 : 15 ℃ ~35 ℃ ;

　　b) 相对湿度:25%~75% ;

　　c) 大气压力 :86 kPa~106 kPa ;

　　d) 照度 : 300 lx~1 500 lx ;

　　e) 环境噪声:小于 60 dB。

　　注 1 : 环境温度 、相对湿度 、气压参考 GB/T 2421 测量和试验用标准大气条件 , 并与 SJ/T 11608—2016 中关于温度 、湿度 、气压的要求保持一致 。

　　注 2 : 照度和噪声参考 GB/T41804—2022 中标准环境条件 。

　　5 . 3 测试工具

　　测试工具包括软硬件平台 , 其中:

　　a) 硬件平台:测试系统的性能应满足被测系统运行基本要求 , 如 CPU主频大于 2 . 0 GHz 、内存大于 4 GB或等同性能的硬件平台 ;

　　b) 操作系统:应为主流操作系统 ;

　　c) 进行测试时 , 应提供测试接口函数 , 其中人脸识别测试 C语言接口函数见附录 A;

　　d) 其他测试工具 , 如照度计 、声级计等 。

　　5 . 4 测试数据库

　　5 . 4 . 1 概述

　　测试数据库主要包括人脸检测数据库 、人脸识别性能测试数据库 。人脸检测数据库包括人脸图像检测数据库和人脸视频检测数据库 。人脸视频检测数据库用于人脸视频解析功能测试 , 人脸识别性能测试数据库能用于人脸图像解析 、数据存储 、人脸比对 、人脸识别决策等功能测试及人脸注册失败率 、响应时间等性能测试 。

　　5 . 4 . 2 人脸检测数据库

　　5 . 4 . 2 . 1 人脸图像检测数据库

　　人脸图像检测数据库要求如下 。

　　a) 人脸图像格式可为 BMP、JPEG、PNG、JPEG2000 、TIFF、GIF等 。

　　b) 应包含不少于 10 000 张图像 , 其中:

　　1) 包含人脸的图像数量为 90% , 且不少于 5 万个人脸 ;

　　2

　　GB/T 42981—2023

　　2) 不包含人脸的图像数量为 10% 。

　　c) 对图像中的人脸进行标注 , 其中:

　　1) 人脸图像质量满足 GB/T 41772—2022 中表 1 待识别人脸样本质量要求 ;

　　2) 每两个相邻人脸的交并比不大于 0. 5 。

　　d) 对标注结果进行人工确认 。

　　e) 根据确认后的结果记录图像中真实人脸数量 A0 。

　　注 :“ 交并比”指一张图像上 , 两个人脸标注框的交叠率 , 即它们的交集与并集的比例 。

　　5 . 4 . 2 . 2 人脸视频检测数据库

　　人脸视频检测数据库要求如下 。

　　a) 视频格式与构成:

　　1) 应采用 H. 264 、H. 265 、SVAC、MPEG4 或 AVS文件格式录制 , 每秒录制 25 帧 ;

　　2) 清晰度应不低于 720 P;

　　3) 每组视频 5 段 , 每段内容持续时间应不少于 10 min , 总长应不少于 50 min 。

　　b) 采集条件:

　　1) 在室内和室外的实用现场采集 , 可在正面光 、侧面光或逆光等光线多变条件下 , 人脸可有局部阴影或高光变化 ;

　　2) 可在过道 、自动扶梯 、安检门 、柜台 、电梯门 、人行道等处录制 ;

　　3) 部分人脸可短暂遮挡或局部遮挡 。

　　c) 视频中人员累计出现的总人次数不少于 400 人次 , 场景中可多人同时出现 , 符合如下条件人员作为被测试对象:

　　1) 发髻不遮挡眉毛 、不佩戴口罩 ;

　　2) 至少应有两眼间距不少于 30 像素的人脸图像 ;

　　。 。 。

　　3) 至少应有人脸水平转动角不超过 ±45 、俯仰角不超过 ±25 、倾斜角不超过 ±25 的人脸图像 , 累积出现的所有人员计入应检测人员 。

　　注 : 如果测试对特殊人群的检出率 , 需要设置专项测试数据库 , 如戴口罩人员的检出 。

　　5 . 4 . 3 人脸识别性能测试数据库

　　人脸识别性能测试数据库分为人脸注册基础库 、配合式待识别人脸图像基础库 、非配合式待识别人脸图像基础库等 , 满足如下要求:

　　a) 样本质量:应满足 GB/T 41772—2022 中表 1 的要求 ;

　　b) 样本格式:人脸图像格式可为 BMP, JPEG, PNG, JPEG2000 , TIFF, GIF等 ;

　　c) 性别分布:男性占 50%±5% , 女性占 50%±5% ;

　　d) 年龄分布:宜包含不同年龄段人脸图像 ;

　　e) 图像数量:每个对象在每种人脸图像基础库中的人脸图像数量为 10 张 ~20 张 。

　　5 . 4 . 4 测试数据库安全要求

　　测试数据库安全要求如下:

　　a) 测试数据库的收集 、委托处理 、共享 、转让等应满足 GB/T 35273 及 GB/T 40660 中关于信息收集 、委托处理 、共享 、转让等的相关要求 ;

　　b) 测试数据应进行脱敏处理 ;

　　c) 测试数据库应加密存储 ;

　　d) 测试数据库存储设备应由专人负责保管 。

　　3

　　GB/T 42981—2023

　　6 功能测试

　　6 . 1 视图采集

　　视图采集功能测试方法如下:

　　a) 测试对象站在采集设备前方 ;

　　b) 启动视图采集功能 ;

　　c) 系统调用视图采集子系统 ;

　　d) 查看系统能否采集人脸图像或视频 ;

　　e) 移动测试对象位置 , 查看系统能否自动判别采集对象位置并根据需要自动调节 ;

　　f) 查看人脸识别系统是否具备语音提示 、字体大小调节等适老化功能。

　　6 . 2 视图解析

　　视图解析功能测试方法如下。

　　a) 人脸图像解析功能测试方法:

　　1) 系统提供模拟调用服务接口功能 , 调用视图解析接口 ;

　　2) 输入 50 张人脸图像 , 可包含人脸图像质量较差的图像和人脸假体图像 , 提交视图解析子系统进行解析 ;

　　3) 查看视图解析子系统能否检出人脸图像中的人脸 , 给出质量判断和活体检测结果及提取人脸特征项;查看活体检测数据记录格式是否满足 GB/T 41815 . 2 的相关要求 ;

　　4) 查看系统对质量判断未通过的人脸图像是否提示重新采集或重新上传 ;

　　5) 查看系统能否给出人脸图像的某些属性 , 如性别 、年龄 、发型 、是否佩戴口罩 、是否戴眼镜等。

　　b) 人脸视频解析功能测试方法:

　　1) 系统提供模拟调用服务接口功能 , 调用视图解析接口 ;

　　2) 输入 5 段包含人脸的视频 , 可包含人脸图像质量较差的视频和人脸假体视频 , 提交视图解析子系统进行解析 ;

　　3) 查看视图解析子系统能否检出视频中的人脸 , 给出质量判断结果和活体检测结果及提取人脸特征项 ;

　　4) 查看系统对质量判断未通过的人脸视频是否提示重新采集或重新上传 ;

　　5) 查看系统能否对视频中的人脸目标进行跟踪 ;

　　6) 查看系统能否给出视频中人脸的某些属性 , 如性别、年龄、发型、是否佩戴口罩、是否戴眼镜等。活体检测性能测试应按照附录 B规定的方法。

　　6 . 3 数据存储

　　6 . 3 . 1 人脸参考存储

　　人脸参考存储功能测试方法如下:

　　a) 系统提供模拟调用服务接口功能 , 调用数据存储接口 ;

　　b) 输入 50 个测试对象的人脸参考 , 提交系统存储在人脸注册数据库 ;

　　c) 查看系统能否输出每个测试对象的人脸参考对应的唯一人脸参考标识符 ;

　　d) 删除某一测试对象的人脸参考标识符 , 查看该人脸参考标识符及对应的人脸参考是否失效 ;

　　e) 利用人脸参考标识符 , 使用人脸参考查询功能 , 查看系统是否返回与人脸参考标识符关联的人脸参考信息 , 以此判断人脸参考标识符及对应的人脸参考是否有效 ;

　　f) 当人脸参考存储在人脸识别系统外(例如令牌)时 , 查看人脸识别系统能否正常读取人脸参考进行比对并输出比对结果。

　　4

　　GB/T 42981—2023

　　6 . 3 . 2 实时采集数据存储

　　实时采集数据存储功能测试方法如下:

　　a) 系统提供模拟调用服务接口功能 , 调用数据存储接口 ;

　　b) 输入 50 个测试对象的人脸探针 , 提交系统存储在实时采集数据库 ;

　　c) 查看实时采集数据库是否存储了输入的人脸探针 ;

　　d) 查看人脸识别系统能否查询 、删除特定的人脸探针 ;

　　e) 删除后 , 查看实时采集数据库内是否还有删除的人脸探针 ;

　　f) 当人脸识别系统具备实时采集数据存储功能时 , 判断是否有存储实时采集数据的必要性 。

　　6 . 3 . 3 人脸注册

　　6 . 3 . 3 . 1 现场注册

　　现场注册功能测试方法如下:

　　a) 测试对象站在采集设备前 , 确保系统可以采集到满足 GB/T 41772—2022 中表 1 注册人脸样本质量要求的人脸图像 ;

　　b) 查看注册过程中 , 人脸识别系统能否与测试对象进行交互 , 如提示配合 、注册成功等 ;

　　c) 使用现场采集的同一测试对象的一张或多张人脸图像进行注册 ;

　　d) 通过数据库或其他方式查看注册信息是否完整 , 如人脸样本 、人脸特征项等 ;

　　e) 更换采集设备的种类 , 重复上述过程 , 记录人脸识别系统可支持的采集设备种类 。

　　6 . 3 . 3 . 2 非现场注册

　　非现场注册功能测试方法如下:

　　a) 系统提供模拟调用服务接口功能 , 调用非现场人脸注册功能 , 将已存储的同一测试对象的一张或多张满足 GB/T 41772—2022 中表 1 注册人脸样本质量要求的人脸图像 , 注册进系统 ;

　　b) 通过查看数据库或其他方式查看注册信息是否完整 , 如人脸样本 、人脸特征项 。

　　6 . 3 . 3 . 3 批量人脸样本导入功能

　　批量人脸样本导入功能测试方法如下 。

　　a) 系统提供模拟调用服务接口功能 , 调用批量人脸样本导入功能 。

　　b) 将多张满足 GB/T 41772—2022 中表 1 注册人脸样本质量要求的人脸图像批量导入到人脸识别系统中并进行注册 。批量导入的数量 , 宜考虑系统支持的最大容量 。

　　c) 通过查看数据库或其他方式查看注册信息是否完整 , 如人脸样本 、人脸特征项等 。

　　6 . 4 人脸比对

　　6 . 4 . 1 1 : 1 比对

　　1 : 1 比对功能测试方法如下:

　　a) 系统提供模拟调用服务接口功能 , 调用 1 : 1 比对接口 ;

　　b) 完成指定人脸参考和指定人脸探针的比对 ;

　　c) 查看比对结果 , 系统是否输出相似度得分 ;

　　d) 查看系统是否保存相似度得分高于阈值的比对结果 ;

　　e) 查看是否可对比对结果进行检索和导出 。

　　6 . 4 . 2 1 : N 比对

　　1 : N 比对功能测试方法如下:

　　5

　　GB/T 42981—2023

　　a) 系统提供模拟调用服务接口功能,调用 1 : N 比对功能接口 ;

　　b) 完成人脸探针与指定范围内的所有人脸参考的比对 ;

　　c) 当设定比对结果中需要输出的候选者列表数量为 k 时,查看系统是否输出 k 个候选者的人脸参考及其对应的相似度得分 ;

　　d) 查看相似度得分高于阈值的结果是否均被保存 ;

　　e) 查看是否可对比对结果进行检索导出 。

　　6 . 4 . 3 异常情况判断及处理

　　异常情况判断及处理功能测试方法如下 :

　　a) 查看 1 : 1 比对和 1 : N 比对测试过程中,是否出现异常情况,如比对失败和导出失败等 ;

　　b) 查看系统的反馈及处理情况,如是否进行有效提示等 。

　　6 . 5 人脸识别决策

　　6 . 5 . 1 人脸验证决策

　　人脸验证决策功能测试方法如下 :

　　a) 系统提供模拟调用服务接口功能,调用人脸注册功能注册一张人脸图像 ;

　　b) 系统提供模拟调用服务接口功能,调用人脸比对功能 ;

　　c) 使用同一人的不同的人脸图像进行比对 ;

　　d) 查看系统是否根据设置的阈值输出相似度得分及决策结果 ;

　　e) 使用不同人的人脸图像进行比对 ;

　　f) 查看系统是否根据设置的阈值输出决策结果 ;

　　g) 查看系统能否将决策结果传输至管理子系统 。

　　6 . 5 . 2 人脸辨识决策

　　人脸辨识决策功能测试方法如下 :

　　a) 系统提供模拟调用服务接口功能,调用人脸注册功能注册多张不同的人脸图像 ;

　　b) 系统提供模拟调用服务接口功能,调用人脸比对功能 ;

　　c) 系统提供模拟调用服务接口功能,使用 1 张未注册人员的人脸图像进行比对 ;

　　d) 查看系统是否根据设置的阈值输出相似度得分及决策结果 ;

　　e) 系统提供模拟调用服务接口功能,使用 1 张已注册人员的人脸图像进行比对 ;

　　f) 当设定比对结果中需要输出的候选者列表数量 k=1 时,查看系统是否根据阈值输出相似度得分及决策结果 ; 当 k>1 时,查看是否根据阈值输出按照相似度得分排序的 k 个候选者列表,并给出决策结果 ;

　　g) 查看系统能否将决策结果传输至管理子系统 。

　　6 . 6 人脸识别管理

　　6 . 6 . 1 阈值设置

　　阈值设置功能测试方法如下 :

　　a) 查看系统是否设置了质量判断初始阈值 ;

　　b) 修改当前设置的质量判断初始阈值 ;

　　c) 修改阈值后进行识别操作,查看通过质量判断的人脸图像质量得分是否不低于设定阈值 ;

　　d) 查看系统是否设置了相似度得分初始阈值 ;

　　e) 修改当前设置的相似度得分初始阈值 ;

　　6

　　GB/T 42981—2023

　　f) 修改阈值后进行识别操作 , 查看比对通过的相似度得分是否不低于设定阈值 。

　　6 . 6 . 2 操作日志管理

　　操作日志管理功能测试方法如下:

　　a) 输入日志的操作类型 、操作时间 、操作人员或其他模糊信息等进行查询 ;

　　b) 导出返回的 日志数据 , 包括操作类型 、操作时间 、操作人员等 。

　　6 . 6 . 3 权限管理

　　权限管理功能测试方法如下:

　　a) 为人脸识别系统定义的各角色分配权限 ;

　　b) 使用各角色登录人脸识别系统进行操作 ;

　　c) 查看各角色能否在系统赋予的权限范围内正常操作 ;

　　d) 查看关键角色进行关键操作 , 如阈值设置 , 是否由第二角色确认 。

　　注 : 人脸识别系统角色包括系统管理员 、安全管理员 、审计管理员等 , 见 GB/T 38671 。

　　6 . 6 . 4 接口配置

　　接口配置功能测试方法如下:

　　a) 查看应用开放接口类型 ;

　　b) 根据需求 , 分别对人脸注册 、1 : 1 比对 、1 : N 比对 、活体检测等应用开放接口类型进行配置 ;

　　c) 完成接口配置后 , 分别进行人脸注册 、1 : 1 比对 、1 : N 比对 、活体检测等相关操作 , 查看是否能够操作成功 。

　　6 . 6 . 5 用户管理

　　6 . 6 . 5 . 1 增加用户

　　增加用户功能测试方法如下:

　　a) 增加用户 , 并将其人脸参考注册进人脸识别系统 ;

　　b) 使用新增加的用户操作人脸识别系统 ;

　　c) 查看能否正常使用人脸识别系统进行相关操作 。

　　6 . 6 . 5 . 2 修改用户信息

　　修改用户信息功能测试方法如下:

　　a) 修改用户信息 ;

　　b) 使用修改后的用户信息操作人脸识别系统 ;

　　c) 查看能否正常使用人脸识别系统进行相关操作 。

　　6 . 6 . 5 . 3 删除用户

　　删除用户功能测试方法如下:

　　a) 删除用户信息 ;

　　b) 使用删除后的用户信息操作人脸识别系统 ;

　　c) 查看是否无法继续使用人脸识别系统进行相关操作 。

　　6 . 6 . 5 . 4 查询用户

　　查询用户功能测试方法如下:

　　a) 输入用户 ID或其他模糊信息进行查询 ;

　　7

　　GB/T 42981—2023

　　b) 查看是否可获取返回用户信息 。

　　6 . 6 . 5 . 5 停用用户

　　停用用户功能测试方法如下:

　　a) 停用用户 ;

　　b) 使用停用用户的信息进行系统操作 ;

　　c) 查看停用的用户信息是否不能进行系统操作 。

　　6 . 6 . 5 . 6 启用用户信息

　　启用用户信息功能测试方法如下:

　　a) 启用已经停用的用户 ;

　　b) 使用启用用户的信息进行系统操作 ;

　　c) 查看启用的用户能否操作人脸识别系统 。

　　6 . 6 . 6 其他管理功能

　　其他管理功能根据提供的功能说明书进行测试 。

　　6 . 7 应用开放接口

　　应用开放接口测试方法如下:

　　a) 根据需求 , 分别对人脸注册 、1 : 1 比对 、1 : N 比对 、活体检测等应用开放接口类型进行配置 ;

　　b) 完成接口配置后 , 分别进行人脸注册 、1 : 1 比对 、1 : N 比对 、活体检测等相关操作 , 查看系统能否提供相关服务 ;

　　c) 查看相关文件 , 确认提供服务的算法 、设备是否按照 GB/T 28826 . 2 进行了登记 。

　　7 性能测试

　　7 . 1 技术测试

　　7 . 1 . 1 人脸检测

　　7 . 1 . 1 . 1 人脸图像检测

　　人脸图像检测性能测试方法如下:

　　a) 输入人脸检测样本库 , 其中人脸图像中的真实人脸数量为 A0 ;

　　b) 人脸检测算法自动标注人脸图像 ;

　　c) 统计人脸图像中标注为人脸的总数 A1 ;

　　d) 确认 A1 中非人脸总数 A2 ;

　　e) 按照公式(1)和公式(2)计算人脸检出率和人脸误检率:

　　人脸检出率 = (A1 —A2 )/A0 × 100% ……………………( 1 )

　　式中:

　　A0 — 人脸图像中的真实人脸数量 ;

　　A1 — 人脸图像中标注为人脸的总数 ;

　　A2 — 人工确认 A1 中非人脸总数 。

　　人脸误检率 =A2 /A1 × 100% …………………………( 2 )

　　式中:

　　A1 — 人脸图像中标注为人脸的总数 ;

　　8

　　GB/T 42981—2023

　　A2 — 人工确认 A1 中非人脸总数 。

　　7 . 1 . 1 . 2 人脸视频检测

　　人脸视频检测性能测试方法如下:

　　a) 确认人脸视频检测样本库 , 其中视频中应检出人脸图像的总人次数 B0 ;

　　b) 调整人脸检测参数 , 设置全画面为检测区域 ;

　　c) 输入第一段人脸检测视频 ;

　　d) 播放该段视频完成人脸图像检测与提取 ;

　　e) 输出检测出的人脸图像截图 ;

　　f) 重复 c)~e)直至依次完整输入指定数量的人脸检测视频 ;

　　g) 查看检测结果 , 统计人脸检测结果中未被检出人脸图像的人次数 B1 以及检出的人脸图像的总数 B2 、检出的人脸图像中非人脸图像数 B3 ;

　　h) 按照公式(3)和公式(4)计算人脸检出率和人脸误检率:

　　人脸检出率 = (B0 — B1 )/B0 × 100% ……………………( 3 )

　　式中:

　　B0 — 视频中应检出人脸图像的人次总数 ;

　　B1 — 人脸检测结果中未检出人脸图像的人次数 。

　　人脸误检率 =B3 /B2 × 100% …………………………( 4 )

　　式中:

　　B2 — 检出的人脸图像总数 ;

　　B3 — 检出的人脸图像中非人脸图像数 。

　　7 . 1 . 2 人脸注册失败率

　　人脸注册失败率测试方法如下:

　　a) 将从人脸注册基础库选取的 C1 张人脸图像输入到受试算法的特征项提取功能 , 其中每个测试对象不少于 5 张 , 成功提取人脸特征项并生成特征文件的人脸图像状态标记为“ 注册成功”, 未成功提取特征项且生成特征文件的人脸图像状态标记为“注册失败”;

　　b) 统计标记为注册失败的全部人脸图像数量 C2 , 按照公式(5)计算 FTER:

　　FTER=C2 /C1 × 100% …………………………( 5 )

　　式中:

　　FTER — 注册失败率 ;