Реклама
Использование биометрических систем в СКУД. Часть 4. Оценка эффективности биометрических технологий. PDF Печать E-mail

Оценить эффективность биометрических технологий можно не только стоимостными показателями и удобством использования, но и на основе использования некоторых вероятностных характеристик. В этой статье мы обсудим ключевые из этих харктеристик.

Основные вероятностные характеристики:

• Отказы в регистрации (FER - Failure to Enrol).

При проверке этой характеристики определяется, как часто пользователям отказано при внесении своих биометрических данных в систему. Такое бывает, к примеру, при катаракте глаза или же когда какое-нибудь заболевание кожи «размывает» отпечаток пальца.

• Отказы в идентификации (FTA - Failure to Acquire).

Система не способна идентифицировать пользователя при том, что его биометрические данные зарегистрированы в базе данных. Обычно это случается не по вине системы и не является какой-то её недоработкой или ошибкой. Это происходит по всевозможным причинам, влияющим на конкретную биометрическую характеристику пользователя, например это нарушение стабильности подписи из-за сломанной руки, пластырь или бинт на пальце и т.п.

• Степень ложного отказа (FRR - False Rejection Rate).

Этот показатель указывает на то, насколько часто система не может опознать по биометричской характеристике пользователя, имеющего право на проход. Эта ошибка имеет название "ошибка первого рода" - когда "свой" признается системой "чужим". Дословный перевод аббревиатуры FRR - False Rejection Rate - вероятность ошибочного отказа, то есть вероятность отказа в доступе пользователю, имеющему право на проход. При этом существует обратная величина для ошибки первого рода: GAR (Genuine Acceptance Rate) = 1 - FRR, вероятность пропуска "своего".

• Степень ложного акцептования (FAR - False Acceptance Rate).

Величина этой характеристики показывает, насколько часто пользователь, который не обладает правом доступа к объекту, принимается системой контроля как человек, имеющий такое право и получает таким образом разрешение на прохождение системы контроля доступа. Это называется "ошибкой второго рода" - проявляется, когда "чужой" признается системой контроля "своим".

• Величина равенства ошибок (Equal Error Rate).

Точка на графике, в которой степень ложного акцептования (FAR) равняется степени ложного отказа (FRR). Эта величина часто используется как стандарт для комплексной оценки биометрической системы контроля доступа.

Для проведения экспериментов с целью получения графиков FAR, FRR, GAR и точки EER, необходимо заранее подготовить специальную базу данных с собираемой биометрической характеристикой. От объёма собранной базы зависит та точность, с какой эти характеристики будут определены. Такая база данных должна состоять из n человек, у которых "бралась" биометрическая характеристика, и m вариантов этой характеристики, взятых у одного и того же человека. При этом получается, что общее число элементов в базе будет равно (n*m). Для упрощения процедуры вычисления ошибок, можно применить ряд определённых алгоритмов, которые могут заметно уменьшить объемы тестовых баз данных. Например, чтобы получить статистику ошибок первого рода (FRR-степень ложного отказа), необходимо сравнить попарно каждую характеристику одного ряда с каждой характеристикой этого же ряда.

Чтобы получить статистические данные по ошибкам второго рода (FAR), нужно сравнить попарно биометрические характеристики разных рядов, для обеспечения сравнений типа "чужой к чужому".

Применение данного способа позволяет получить необходимое количество вариантов сравнений - достаточное для построения характеристик при значительно меньших количествах элементов в тестовой базе.

После подготовки тестовой базы данных с биометрическими характеристиками и определения возможного количества сравнений, наступает следующий этап - определение ошибок первого и второго рода. Для этого, после выполнения ряда сравнений "свой к своему" и "чужой к чужому", по уже имеющейся базе данных, используя описанный выше алгоритм, мы получаем два массива степеней соответствия - оценок. Первый - M₁, содержит в себе n₁ оценок сравнения "своих" со "своими", а во втором - M₂ находятся n₂ оценок сравнения "чужих" с "чужими". Допустим, что оценка сравнения двух характеристик может принимать значения от "0" до "1", другими словами, "0" - это абсолютне различие двух взятых для сравнения характеристик (это условная величина, которую практически нельзя получить в реальности), а "1" соответствует полной идентичности двух характеристик (такого можно добиться на практике лишь при сравнении изображений характеристики одного и того же человека). Имеющийся диапазон значений оценок сравнений можно разделить на n частей, после чего получится (n+1) порогов сравнения: 0, 1/n, 2/n... (n-1)/n, 1.

На следующем этапе необходимо задать некоторый пороговый уровень оценки A. И если оценка конкретной характеристики больше или равна этому пороговому значению A, то даётся разрешение на проход. Если же меньше, то в проходе будет отказано.

При установленном пороге A = 0, любые сравнения характеристик дадут значение оценки выше или равное порогу, откуда следует, что при такой установке значения, все "свои" безошибочно признаются "своими", всвязи с чем, у нас число ошибок первого рода будет равняться нулю: FRR = 0. Но с другой стороны - любая "чужая" характеристика, не имеющаяся в базе, будет ошибочно принята как "своя", и как следствие, в такой ситуации получается FAR = 100%, что категорически неприемлемо, хотя мы здесь рассматривали "крайнюю" ситуацию. Ещё одна крайность, обратная предыдущей, для примера - это установление порога A = 1. Здесь получается следующее: Количество ошибок второго рода равняется 0 (FAR = 0), то есть все "чужие" безошибочно признаются системой таковыми. А вот характеристика FRR = 100%, то есть ни один человек из тех, кому должен быть разрешён проход, не сможет преодолеть этот барьер, потому что в любом случае, значение его биометрической характеристики, при сравнении с пороговой, будет меньше.

Ну и, отходя от "крайних" вариантов, рассмотрим, что же будет, если взять некое среднее значение порога A: 0 < A <1 . При этом у нас получится, что часть значений n₁ из массива M₁ будет меньше значений порогового уровня A, что даст нам количество ошибок первого рода (отказ в проходе "своему"): FRR= (M₁/n₁)*100%. Так же, определённое количество значений n₂ из массива M₂ будет больше порога A, что приведёт к образованию ошибок второго рода (ошибочный пропуск "чужого") в количестве: FAR= (M₂/n₂)*100%. Таким образом, замеряя весь ряд порогов, можно построить графики FAR и FRR.

Настраивая далее алгоритм распознавания, уже после вычисления вероятностных характеристик - Вы должны выбрать "рабочую точку", другими словами, Вам необходимо задать значение порога сравнения для идентификации и верификации . Любая биометрическая система распознавания, присеняемая в системах контроля доступа, стремится свести к минимуму оба коэффициента ошибок: и ложного отказа "своему", и ложного допуска "чужого", но на практике встречаются только определённые компромиссные значения коэффициентов. Суть здесь заключается в том, что если снижать один из этих коэффициентов, то при этом неизбежно возрастёт другой, и наоборот. Значение порогового уровня необходимо подбирать таким образом, чтобы свести к минимуму все возможные последствия от вероятных ошибок. Как правило, наиболее серьезными ошибками считаются ложные допуски, потому что в этой ситуации пройти через систему контроля доступа может злоумышленник (ну или получить доступ к системе, в зависимомти от того, для чего используются биометрические технологии). А в зависимости от места применения биометрической системы контроля доступа, и, что особо важно, от наличия альтернативной или резервной системы допуска, последствиями ложного отказа могут быть не только простые неудобства, но и создавать серьёзные угрозы жизни.

 
« Пред.   След. »

Опросы

На правах рекламы

Внимание!!! Файл sape.php не обнаружен. Проверьте правильность установки кода Sape.