생체 인식 시스템 성능

생체 인식 시스템 제조업체는 실제 운영 환경에서 달성하기 어려운 높은 시스템 성능을 주장합니다. 가능한 이유는 통제 된 환경 설정에서 수행 된 테스트, 하드웨어에 대한 제한 등입니다.

예를 들어, 음성 인식 시스템은 조용한 환경에서만 효율적으로 작동 할 수 있고, 조명 조건이 제어되면 얼굴 인식 시스템이 제대로 작동 할 수 있으며, 후보자는 지문 스캐너에 손가락을 제대로 대고 청소하도록 교육 할 수 있습니다.

그러나 실제로 이러한 이상적인 조건은 대상 운영 환경에서 사용 가능하지 않을 수 있습니다.

성능 측정

생체 인식 시스템의 성능 측정은 FRR (False Reject Rate) 및 FAR (False Accept Rate)와 밀접하게 관련되어 있습니다.

FRR 일컬어 Type-I error 또는 합법적 인 사용자가 시스템에서 거부 될 가능성을 나타내는 FNMR (False Non Match Rate)입니다.

FAR 라고 Type-II error 또는 FMR (False Match Rate)은 시스템에서 허위 신원 클레임을 수락 할 가능성을 나타냅니다.

이상적인 생체 인식 시스템은 FAR 및 FRR 모두에 대해 0 값을 생성 할 것으로 예상됩니다. 모든 진짜 사용자를 받아들이고 사실상 불가능한 모든 가짜 신원 주장을 거부해야 함을 의미합니다.

FAR 과 FRR서로 반비례합니다. FAR이 개선되면 FRR이 감소합니다. 제공하는 생체 인식 시스템high FRR ensures high security. FRR이 너무 높으면 시스템이 라이브 샘플을 여러 번 입력해야하므로 효율성이 떨어집니다.

현재 생체 인식 기술의 성능은 이상과는 거리가 멀다. 따라서 시스템 개발자는 보안 요구 사항에 따라이 두 가지 요소간에 적절한 균형을 유지해야합니다.