FAR#FRR简介

2022-04-25 08:00:08   文档大全网     [ 字体: ] [ 阅读: ]

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简介,FAR,FRR
FRRFAR

FRRFalse Rejection Rate)和FARFalse Acceptance Rate)是用来评估指纹识别算法性能的两个主要参数。FRRFAR有时被用来评价一个指纹识别系统的性能,其实这并不贴切。指纹识别系统的性能除了受指纹算法的影响外,指纹采集设备的性能对FRRFAR的影响也是不能忽视的。

FRR通俗叫法是拒真率的意思,标准称谓是 FNMRFalse Non-Match Rate 不匹配率)可以通俗的理解为把应该相互匹配成功的指纹当成不能匹配的指纹的概率。对指纹算法的性能测量是在给定指纹库的情况下进行测量的。用于测量的指纹库一般由FVC(国际指纹识别算法大赛)组织者给定。FVC在作指纹识别算法性能测试时,并无外界指纹输入,是使用标准的指纹图像库来测试的。所以 FNMR是在没有连接指纹采集设备的情况下得出的测试值。本节的其它参数也都是在这一前提下得出的。

假定

对于指纹识别算法来讲,在指纹库确定的情况下,其匹配失败率FNMR是一定的。当指纹库发生变化,FNMR也会有变化。所以国际上是以FVC公布的指纹库为统一的测试库,在该测试库中测试出来的FNMR结果作为衡量指纹算法性能的标准参考。

FAR一般称为认假率,其标准称谓是FMRFalse Match Rate 错误匹配率)FMR是用来评估指纹识别算法性能的最重要参数。可以通俗的理解为把不应该匹配的指纹当成匹配的指纹的概率。

同样以前段中的指纹库为例。把库中的每个指纹,与除自己之外的其它所有指纹进行匹配,匹配的总次数,3x99x3x100=89100次。理论情况下,匹配成功次数为6x100=600次,匹配失败次数应为89100-600=88500次。假定由于指纹算法性能的原因,把本应该匹配失败的判为匹配成功,若假定这种错误次数为100次。则错误接受率 FAR100/89100=0.11%匹配失败次数是因判定相似的条件严格程度而变化的。当匹配成功的筛选条件,即门限值提高时,FAR会降低。

FAR也与指纹库相关。所以在FVC大赛中,有4个指纹库用于测试,并取平均值。其中有一个指纹库是人工生成的,以排除采集设备不同导致的指纹图像质量不同对算法效能的影响。

在同一个指纹库中,对同一个算法来讲,需要设定一个阈值,作为判定相似的标准。当相似度大于这个阈值时,表示匹配成功,否则表示匹配失败。FNMR是随阈值增大而增大的,即判定相似的门槛值越高,则真的指纹判定为假的机率越大。反之,FMR是随阈值增大而减小的,即随着判定相似度的门槛值越高,把假的指纹判定为真的概率会越小。FARFRR成反比。根据2004FVC大赛测试结果,一般当FMR1/1000量级时,FNMR5/100左右。也就是100个手指的指纹库中,进行1000次匹配,有可能发生一次匹配错误,即认错。进行100次匹配,有可能出现5次匹配失败,即不认。

EER




EEREqual Error Rate是相等错误率的意思。这个参数一般在普通场合不大使用。EER主要用于评价指纹算法整体效能的指标。也就是把FARFRR两个参数统一为一个参数,来衡量指纹算法的整体性能。FARFRR是同一个算法系统的两个参数,把它放在同一个坐标中。FAR是随阈值增大而减小的,FRR是随阈值增大而增大的。因此它们一定有交点。这个点是在某个阈值下的FARFRR等值的点。习惯上用这一点的值来衡量算法的综合性能。对于一个更优的指纹算法,希望在相同阈值情况下,FARFRR都越小越好。

FARFRR曲线都向下平移。同时相交点ERR也向下平移。所以EER值越小的时候,表示算法的整体性能越高。

由于当FRRFAR相交时对应的阈值都很小,也就是说此时的相似度阈值连30%都不到。实际使用中的阈值至少设在80%以上,所以EER值并不被用在大众化场合来描述指纹算法的性能,只是在竞赛排名中使用。

拒登率

拒登率一般使用较少,在指纹识别术语中,它是一个意思相对比较含糊的词。在世界指纹算法大赛中,有个参数叫拒绝注册率,有时被称为拒登率,用来衡量指纹识别算法对指纹图像质量的挑剔程度,REJENROLL表示。在给定的指纹数量, 100枚指纹图像中,可以成功注册或称为建档的指纹,如果是99REJENROLL 1%FVC大赛给出的标准指纹库来讲,绝大多数的指纹算法都可以建档成功,即REJENROLL 0.00%。

在另外一种场合,拒登率通常被解释为指纹识别系统(包含指纹采集设备)不接受指纹注册的概率。这种情况下,拒绝注册的因素,除了算法本身的原因外,更多的受指纹采集设备的成像能力的影响。指纹采集设备输出的指纹图像质量越好,指纹识别系统的拒登率越低,指纹采集设备输出的指纹图像质量越低,其拒登率越高


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