GB∕T 41989-2022 公共安全 虹膜识别应用 算法评测方法.pdf

ICS 13.310CCS A 91中华人民共和国国家标准GB/T 419892022公共安全虹膜识别应用 算法评测方法Public securityIris recognition applications一 Test methods for algorithms2022-10-12 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G B/T 419892022目 次前言.I1 范围.12规范性引用文件.13术语和定义.14缩略语.15测试库建库规则.16 测试环境.27测试流程.28测试方法.4G B/T 419892022前言本文件按照G B/T 1.12020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。本文件由全国安全防范报警系统标准化技术委员会(SA C/TC 100)提出并归口。本文件起草单位：中国科学院自动化研究所、北京中科虹霸科技有限公司、天津中科虹星科技有限 公司、北京邮电大学、北京眼神智能科技有限公司、天津中科智能识别有限公司、公安部第一研究所、上 海芯灵科技有限公司。本文件主要起草人：王云龙、孙哲南、李星光、张慈、李海青、何召锋、侯泊川、马力、侯广琦、王微、杨春林、刘洋、张艺博、薛文芳、李文洁、徐伟。G B/T 419892022公共安全虹膜识别应用 算法评测方法1范本文件规定了公共安全虹膜以别应用中算法评测方法的测试库建库规则、测试环境、测试流程，描 述了测试方法。本文件适用于公共安全虹膜识别应用中算法的评测。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。G B/T 417862022 公共安全G B/T 419882022 公共安全生物特征识别 虹膜识别应用G B/T 419902022 公共安全虹膜识别应用G A/T 14862018安全防范虹膜识别应用术语图像技术耍求 采集设备程序接口规范3术语和定义G B/T 41786-2022界定的术语和定义适用于本文件。4缩略语下列缩略语适用于本文件。A RM：进阶精简指令集机器(A dvanced RISC Machine)C PU：中央处理器(C entral Processing Unit)DET：检测误差权衡(Detection Error Tradeoff)dll：Windows 系统下的动态链接库(dynamic link library)F A R：错误接受率(F alse A cceptance Rate)F RR：错误拒绝率(F alse Rejection Rate)so：Linux系统下的动态链接库(shared object)5 测试库建库规则5.1 虹膜图像采集设备要求采用按照G B/T 41990-2022第5章规定的技术要求且不少于两家厂商制造的虹膜采集设备。1G B/T 4198920225.2 虹膜图像采集对象要求采集对象人数：不少于1 000人。采集对象性别分布：男女人数各占总人数的（503）%。采集对象年龄分布岁以上15岁以下对象占总人数的（163）%、15岁至65岁对象占总人数的（703）%、65岁以上对象占总人数的（143）%。采集对象民族分布：汉族占总人数的（90 士 2）%,其他民族占总人数的（102）%。采集对象配饰要求：不应佩戴有色镜片眼镜或有色隐形眼镜，数据库中佩戴无色镜片眼镜或无色隐 形眼镜的虹膜图像比例不超过50%。5.3 虹膜图像采集方式要求耍求采集对象眼睛正视虹膜采集设备，在虹膜图像采集设备的有效采集范围内对每位采集对象的 左眼和右眼分别采集不少于5幅图像，采集图像质量按照G B/T 41988-2022第5章规定的技术要 求，其中注册用虹膜图像与识别用虹膜图像数量比例应不大于4：1且不小于1：1。每家厂商的采集设 备采集到的虹膜图像数量应相等。6 测试环境6.1 硬件平台C PU主频大于2.0 G Hz、内存大于1 G B的x86,x64.A RM或兼容架构计算机。6.2 操作系统Windows、Linux、麒麟或兼容操作系统。7测试流程7.1 接口提交方式被测试算法由被测试方以动态链接库dll或so的形式提交,命名为irisrec.dll或irisrec.soo动态链 接库为32位或64位版本。被测试算法的接口函数按照G A/T 1486-2018中6.2.3的定义。7.2 虹膜特征提取虹膜特征提取测试接口调用流程应符合图1的规定。其中，人眼区域检测、虹膜图像预处理和提取 虹膜模板组成了虹膜特征提取的步骤。2G B/T 4198920227.3虹膜特征比对图1虹膜特征提取测试接口调用流程虹膜特征比对测试接口调用流程应符合图2的规定。图2虹膜特征比对测试接口调用流程3G B/T 4198920227.4特征文件结构虹膜特征文件结构应符合表1的规定。表1虹膜特征文件结构序号字段位置索引长度/字节说明是否必备1字段111文件头类型，记录字符“C”（43H）是2字段221版本号，表示虹膜识别算法的版本，版本号 用OOHFFH表示，表示范围为0255,FFH表示“未知”是3字段331虹膜图像采集设备代码.表示虹膜特征文件 的虹膜图像采集设备来源，由测试方分 配，FFH表示“未知”是4字段441算法所属单位代码,表示使用的是哪一个单 位的虹膜识别算法，由测试方分配，FFH表 示“未知”是5字段551特征提取状态，字符“人”（411-1）表示“提取特 征成功”，字符“R（52H）表示“提取特征失 败”,FFH表示“未知”是6字段66149保留项否7字段715 162特征数据长度，表示以字节为单位的虹膜特 征数据长度。位置15和16分别存放高位 和低位数据是8字段817特征数据，记录虹膜特征的二进制数据是8测试方法8.1 测试项目虹膜识别算法的测试项目为注册失败率、错误接受率、错误拒绝率、等错误率、注册时间和比对 时间。8.2 注册失败率测试程序调用算法评测动态链接库，并对虹膜图像测试库中所有图像进行特征提取统计提取特征 失败的图像数。按公式（1）计算注册失败率。fte=ttk x 100%.（1）Ni式中：F TE注册失败率；N F TE提取特征失败的虹膜图像数；N、总的虹膜图像数。4G B/T 4198920228.3 错误接受率将每幅虹膜图像的特征数据按表1规定的特征文件结构保存。虹膜图像测试库中所有提取特征成 功的文件构成特征文件库。测试程序调用算法评测动态链接库的虹膜特征确认（IR_A lgrisVerifyF）函数，在特征文件库中，将每一幅虹膜图像的特征文件与所有不同类虹膜图像的特征文件进行比对。按 公式（2）计算在不同阈值下的错误接受率。F A R=X 100%.（2）Mm式中：F A R不同阈值下的错误接受率；N FA 误判为真实人比对的次数；Nn 总的冒充者比对次数.8.4 错误拒绝率测试程序调用算法评测动态链接库的虹膜特征确认（IR_A lgrisVerifyF）函数，在特征文件库 中，符同一类虹膜的每一个特征文件与该类别其他特征文件进行比对。按公式（3）计算在不同阈值下的 错误拒绝率。NF RR=X 100%.（3）N GZ式中：F RR 不同阈值下的错误拒绝率；N fr-误判为冒充者比对的次数；N.总的真实人比对次数。8.5 等错误率在不同阈值下，错误接受率和错误拒绝率曲线的相交点对应的错误率.在该点错误接受率和错误拒 绝率相等。8.6 注册时间从虹膜图像测试库中随机挑选5 000幅虹膜图像构成虹膜图像子集。测试程序以单线程形式调用 算法评测动态链接库，对虹膜图像子集中所有图像进行特征提取，记录运行时间作为总注册时间。按公 式（4）计算平均注册时间。结果精确到毫秒（ms）。Ncnr式中：平均注册时间，单位为毫秒（ms）；Tenr总注册时间，单位为毫秒（ms）;Nenr虹膜图像子集的图像数。8.7 比对时间从特征文件库中随机挑选5 000个特征文件构成特征文件子集。测试程序以单线程形式调用算法 评测动态链接库的虹膜特征确认（IR_A lgrisVerifyF）函数，将特征文件子集中的每个特征文件与所有 其他特征文件进行比对，记录IR_A lg_IrisVerifyF函数总运行时间，井将其作为总比对时间。按公式5G B/T 419892022（5）计算平均比对时间。结果精确到微秒（,六）。TI matchmatchN match(5)式中：,match 平均比对时间，单位为微秒（S）；Tinalch总比对时间，单位为微秒（MS）；N match比对次数。8.8 DET曲线的绘制建立以F A R为横轴、F RR为纵轴的坐标系，在特征文件库中，按8.3和8.4计算不同阈值下的 F A R和F RR,标出F A R和F RR在坐标系中的对应点，将点用曲线相连，完成DET曲线绘制.如图3 所示。图3 DET曲线8.9 算法总体性能的评价注册失败率越低，表明将虹膜图像注册成特征模板时，虹膜识别算法对虹膜图像的适应性更强。在 相同的错误接受率下，错误拒绝率越低表明虹膜识别算法的识别精度越高。等错误率越低表明虹膜识 别算法的识别精度越高。注册时间越短表明虹膜识别算法将虹膜图像注册成虹膜特征的速度越快。比 对时间越短表明虹膜识别算法比对两幅虹膜图像特征的速度越快。6