GB/T 41786-2022 公共安全 生物特征识别 术语

　　ICS 13 . 310 CCS A 91

　　中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准

　　GB/T 41786—2022

　　公共安全 生物特征识别 术语

　　publ,c secur,ty—B,ometr,c recogn,t,on—Term,nology

　　2022-10-12 发布 2023-05-01 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 41786—2022

　　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

　　3 . 1 生物特征识别通用术语 1

　　3 . 2 人脸识别专用术语 8

　　3 . 3 指纹识别专用术语 10

　　3 . 4 掌纹识别专用术语 13

　　3 . 5 指静脉识别专用术语 16

　　3 . 6 掌静脉识别专用术语 17

　　3 . 7 虹膜识别专用术语 17

　　3 . 8 声纹识别专用术语 20

　　3 . 9 笔迹识别专用术语 23

　　3 . 10 步态识别专用术语 25

　　3 . 11 其他生物特征识别专用术语 26

　　3 . 12 多生物特征识别专用术语 27

　　3 . 13 生物特征识别应用安全术语 27

　　参考文献 29

　　索引 30

　　Ⅰ

　　GB/T 41786—2022

　　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。

　　本文件由中华人民共和国公安部提出。

　　本文件由全国安全防范报警系统标准化技术委员会 (SAC/TC 100)归口 。

　　本文件起草单位：清华大学、公安部第一研究所、中国科学院 自动化研究所、国防科技大学、香港中文大学(深圳)、中国科学院计算技术研究所、西湖大学、广州像素数据技术股份有限公司、深圳市利众信息科技有限公司、北京得意音通技术有限责任公司、上海芯灵科技有限公司。

　　本文件主要起草人：苏光大、王生进、陈健生、郑方、侯鸿川、刘琳、李子青、雷震、孙哲南、谢剑斌、张大鹏、山世光、韩琥、姚若光、苏楠、刘旸、尹德森、徐伟。

　　Ⅲ

　　GB/T 41786—2022

　　公共安全 生物特征识别 术语

　　1 范围

　　本文件界定了生物特征识别中的常用术语及其定义。

　　本文件适用于公共安全领域的生物特征识别，其他领域可参照使用。

　　2 规范性引用文件

　　本文件没有规范性引用文件。

　　3 术语和定义

　　3 . 1 生物特征识别通用术语

　　3 . 1 . 1

　　生物样本 biometricsample

　　利用采集设备获取的生物数据。

　　注 1 ：本文件中“生物”限指人体。

　　注 2：生物样本，如人脸图像、指纹图像和虹膜图像。

　　注 3：简称样本。

　　3.1.2

　　生物样本采集 biometricsamplecapture

　　使用采集设备获取生物样本的过程。

　　3.1.3

　　生物特征 biometricfeature

　　从样本中获取的用于识别的数字组合或标签。

　　注：简称特征。

　　3.1.4

　　模态 modality

　　某种类型的生物特征。

　　注：如人脸、指纹和声纹特征。

　　3.1.5

　　特征提取 featureextraction

　　从样本中获取生物特征数据的过程。

　　3.1.6

　　特征比对 featurematching

　　将生物特征数据与同类型的生物特征数据进行比较的过程。

　　注：简称比对。

　　1

　　GB/T 41786—2022

　　3.1.7

　　生物特征识别 biometricrecognition

　　利用不同人生物特征的差异进行人的身份识别的过程。

　　注：包含生物特征辨认和生物特征确认及其综合的识别。

　　3.1.8

　　生物特征辨认 biometricidentification

　　用一个输入的生物特征与库中的每一个生物特征进行比对，以确定该输入的生物特征所对应的未知人身份，属于一对多的生物特征识别。

　　3.1.9

　　生物特征确认 biometricverification

　　用生物特征识别技术检验用户是否为其所提交的身份的过程，属于一对一的生物特征识别。 对于未知身份的 X,其提交的身份为 A,将 X 的生物特征与身份为 A 的同类型生物特征进行比对，判断其是否为同一人。

　　3 . 1 . 10

　　查重 duplicatecheck

　　通过生物特征辨认确定是否存在同一人被注册为不同身份的过程。

　　3 . 1 . 1 1

　　查异 non-identitycheck

　　通过生物特征确认，对声称与已注册的人为同一人的人进行同一性验证的过程。

　　3 . 1 . 12

　　生物特征识别系统 biometricrecognitionsystem

　　实现生物特征识别的系统。

　　注：分为辨认型生物特征识别系统、确认型生物特征识别系统及综合的识别系统。

　　3 . 1 . 13

　　目标集 targetset

　　个人身份信息明确的特定样本集合。

　　3 . 1 . 14

　　闭集辨认 close-setidentification

　　待识别样本的身份属于目标集，进行生物特征辨认并输出结果。

　　3 . 1 . 15

　　开集辨认 open-setidentification

　　待识别样本的身份不确定是否属于目标集，进行生物特征辨认并输出结果。

　　3 . 1 . 16

　　测试样本 testsample

　　用于测试生物特征识别算法、系统性能的样本。

　　3 . 1 . 17

　　测试集 testset

　　测试样本组成的集合。

　　3 . 1 . 18

　　相同人识别 genuinerecognition

　　具有同类生物特征的相同人不同样本的识别。

　　2

　　GB/T 41786—2022

　　3 . 1 . 19

　　冒充者识别 imposterrecognition

　　具有同类生物特征的不同人的样本的识别。

　　3 . 1 . 20

　　相似度 similarity

　　比对的输出结果，代表参与比对的两个生物特征的相似程度。

　　3 . 1 . 2 1

　　相似度阈值 similaritythreshold

　　用于判定比对结果的相似度数值。

　　注：简称阈值。

　　3 . 1 . 22

　　决策 decision

　　生物特征识别系统依据比对结果所做出的反应。

　　注：包括接受、拒绝或报警。

　　3 . 1 . 23

　　注册 enrolment

　　采集已知人的身份信息与样本、提取特征并存储的过程。

　　3 . 1 . 24

　　注册失败 enrolmentfailure

　　不能完成注册。

　　3 . 1 . 25

　　首选识别率 rank 1 identificationrate

　　生物特征辨认中正确识别结果处于首位的比率。

　　注：

　　犆

　　犚

　　式中：

　　犚1 — 首选识别率;

　　犆1 — 待识别样本总数;

　　犆2 — 正确辨认结果处于第一名的样本数。

　　3 . 1 . 26

　　前 N 识别率 rank N identificationrate

　　生物特征辨认中正确识别结果处于前 犖 名的比率。

　　注：

　　犚犖

　　式中：

　　犚犖 — 前 犖 识别率;

　　犖 — 正的 自然数;

　　犆1 — 待识别样本总数;

　　犆3 — 正确辨认结果处于前 犖 名的样本数。

　　3 . 1 . 27

　　错误辨认拒绝率 falsenegativeidentificationrate;FNIR

　　生物特征辨认中正确识别结果未处于前 犖 名的比率。

　　3

　　GB/T 41786—2022

　　注：

　　FNIR = 1 - 犚犖

　　式中：

　　犚犖 — 前 犖 识别率;

　　犖 — 正的 自然数。

　　3 . 1 . 28

　　错误辨认接受率 falsepositiveidentificationrate;FPIR

　　生物特征辨认中错误识别结果处于前 犖 名的比率。

　　注：

　　犆

　　式中：

　　犆1 — 待识别样本总数;

　　犆4 — 错误的辨认结果处于前 犖 名的样本数。

　　3 . 1 . 29

　　错误接受率 falseacceptancerate;FAR

　　将不同人的样本误认为同一人的比率。

　　注 1 ：也称认假率。

　　注 2 :

　　犆

　　式中：

　　犆5 — 不同人样本比对的总次数;

　　犆6 — 不同人样本比对认作同一人的次数。

　　3 . 1 . 30

　　错误拒绝率 falserejectionrate;FRR

　　将同一人的样本误认为不同人的比率。

　　注 1 ：也称拒真率。

　　注 2 :

　　犆

　　式中：

　　犆7 — 同一人样本比对的总次数;

　　犆8 — 同一人样本比对被认作不同人的次数。

　　3 . 1 . 3 1

　　正确接受率 genuineacceptancerate;GAR

　　对同一人的样本做出正确识别的比率。

　　注：

　　GAR= 1 -FRR

　　3 . 1 . 32

　　漏报率 missrate

　　目标集中的样本被认定为在目标集以外的比率。

　　注 1 ：也称漏警率。

　　注 2 :

　　犆

　　4

　　GB/T 41786—2022

　　式中：

　　MR — 漏报率;

　　c9 —属于目标集的待识别样本总数;

　　c10 —漏报的属于目标集的样本数。

　　3 . 1 . 33

　　虚报率 misshitrate

　　目标集以外的样本被认定为在目标集中的比率。

　　注 1 ：也称虚警率。

　　注 2 :

　　式中：

　　MHR — 虚报率;

　　c11 —非目标集的待识别样本总数;

　　c12 —误报的非目标集的样本数。

　　3 . 1 . 34

　　等错误率 equalerrorrate;EER

　　错误接受率和错误拒绝率曲线的相交点所对应的错误率，在该点处错误接受率和错误拒绝率相等(见图 1) 。

　　图 1 等错误率

　　3 . 1 . 35

　　接受者操作特性曲线 receiveroperatingcharacteristiccurve;ROCcurve

　　描述错误拒绝率和错误接受率之间的关系的曲线。

　　注 1 ：通常以错误接受率为横坐标，以 1-错误拒绝率为纵坐标绘制(见图 2) 。

　　注 2：简称 ROC 曲线。

　　图 2 ROC曲线示例

　　5

　　GB/T 41786—2022

　　3 . 1 .36

　　累计匹配特性曲线 cumulativematchcharacteristiccurve;CMCcurve

　　描述前 N 识别率和数值 N 之间关系的曲线。

　　注 1 ：通常以 N 为横坐标，前 N 识别率为纵坐标绘制。

　　注 2：简称 CMC 曲线。

　　3 . 1 .37

　　注册失败率 enrolmentfailurerate

　　不能完成注册的比率。

　　注：

　　式中：

　　EFR — 注册失败率;

　　C13 — 待注册的已知人的样本总数;

　　C14 — 注册失败的样本数。

　　3 . 1 .38

　　像素 pixel

　　数字图像中的点元素，由数字图像中该点的坐标值以及彩色数值或灰度数值表示。

　　3 . 1 .39

　　图像下采样 imagedownsampling

　　一种缩小图像尺寸的操作。

　　3 . 1 .40

　　图像上采样 imageupsampling

　　一种放大图像尺寸的操作。

　　3 . 1 .4 1

　　二维 1 ∶ 1 图像 2D 1 ∶ 1 image

　　满足奈奎斯特采样定理的，且 X、Y二个维度方向的像素数在单位长度上相等的二维图像。

　　3 . 1 .42

　　三维 1 ∶ 1 ∶ 1 图像 3D 1 ∶ 1 ∶ 1 image

　　满足奈奎斯特采样定理的，且 X、Y、Z三个维度方向的像素数在单位长度上都相等的三维图像。

　　3 . 1 .43

　　信噪比 signal-to-noiseratio;SNR

　　信号中有用信号和噪声信号强度的比率。

　　3 . 1 .44

　　特征文件 featurefile

　　以特定格式保存特征数据的文件。

　　3 . 1 .45

　　特征提取时间 featureextractiontime;FET

　　从生物样本中提取特征所需的时间。

　　3 . 1 .46

　　特征比对时间 matchingelapsedtime;MET

　　完成两个同类生物特征比对的时间。

　　6

　　GB/T 41786—2022

　　3 . 1 . 47

　　图像动态范围 imagedynamicrange

　　图像亮度的最大值与最小值的差值。

　　3 . 1 . 48

　　像素深度 pixeldepth

　　表示图像像素色彩或灰度的比特位数。

　　3 . 1 . 49

　　图像畸变 imagedistortion

　　由于光学成像和图像采样等过程产生的在大小、比例、梯形、枕形、桶形、扭曲和旋转等方面的图像变形。

　　3 . 1 . 50

　　现场注册 on-siteenrolment

　　生物特征识别系统现场获取样本完成注册的过程。

　　3 . 1 . 51

　　非现场注册 off-siteenrolment

　　将已有的样本导入生物特征识别系统完成注册的过程。

　　3 . 1 . 52

　　采集时间 capturingtime

　　获取生物样本所需的时间。

　　3 . 1 . 53

　　训练集 trainingset

　　用来训练模型参数的样本集。

　　3 . 1 . 54

　　验证集 validationset

　　用来选择最优模型参数的样本集。

　　3 . 1 . 55

　　标签 label

　　类别的标识。

　　3 . 1 . 56

　　生物数据 biometricdata

　　包含生物信息的数据。

　　注：分为原生生物数据和派生生物数据。

　　3 . 1 . 57

　　原生生物数据 originalbiometricdata

　　使用采集设备获取或生成工具形成的未经修改的生物样本。

　　3 . 1 . 58

　　派生生物数据 derivedbiometricdata

　　对原生生物数据处理形成的、与原生生物数据不同的生物数据。

　　3 . 1 . 59

　　生物关联数据 biometricsampleassociateddata

　　与生物数据所对应的个体信息。

　　注：包含但不限于身份数据、活动轨迹数据和档案数据。

　　7

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　　3 . 2 人脸识别专用术语

　　3.2.1

　　人脸 face

　　人的头顶之下、颌底线之上、左耳到右耳之间的部分。

　　3.2.2

　　关注名单 watchlist

　　被关注的已知身份的目标人列表。

　　3.2.3

　　人脸识别 facerecognition

　　利用人脸进行人的身份识别的过程。

　　注：包含辨认型人脸识别、确认型人脸识别和关注名单型人脸识别。

　　3.2.4

　　辨认型人脸识别 faceidentification

　　用一个输入的人脸特征与库中的每一个人脸特征进行比对，以确定该输入的人脸特征所对应的未知人身份，属于一对多的人脸识别。

　　3.2.5

　　确认型人脸识别 faceverification

　　通过人脸检验待识别人是否为其所提交的身份的过程，属于一对一的人脸识别。 对于未知身份的X,其提交的身份为 A,将 X 的人脸特征与身份为 A 的人脸特征进行比对，判断其是否为同一人。

　　3.2.6

　　关注名单型人脸识别 watchlistfacerecognition

　　判别一个未知身份的待测人脸样本是否在关注名单上。

　　3.2.7

　　可见光人脸图像 visiblelightfaceimage

　　由人类视觉可感知的光辐射所形成的人脸图像。

　　3.2.8

　　近红外人脸图像 near-infraredfaceimage

　　由近红外光辐射所形成的人脸图像。

　　3.2.9

　　三维人脸图像 3D faceimage

　　坐标空间为三维，用函数 f(狓，y，≈)表示的人脸图像。

　　3 . 2 . 10

　　三维人脸识别 3D facerecognition

　　基于三维人脸图像的人脸识别。

　　3 . 2 . 1 1

　　眼睛中心 eyecenter

　　眼睛的瞳孔中心点或同眼内外两眼角连线的中点。

　　3 . 2 . 12

　　两眼间距 eyedistance

　　用图像像素数量表示的人脸两眼眼睛中心之间的距离。

　　8

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　　3 . 2 . 13

　　人脸分辨率 faceresolution

　　单位尺寸人脸图像像素数，通常用两眼间距来表示。

　　3 . 2 . 14

　　人脸姿态 facepose

　　人脸相对于采集设备在三维空间的角度。 三维坐标系的原点是鼻的尖端，水平转动角(Y)、俯仰角(P)和倾斜角(R)分别指代人脸相对于空间三个方向坐标轴的旋转角度(见图 3) 。