數據提升生物特征識別的測量準確度

發布日期:2020年1月2日

美國國家標準技術研究院(NIST)目前開始提供新的生物特征識別研究數據-指紋、面部照片和虹膜掃描。

這些專門為研究目的而創建的數據主要用于測試系統,該系統在授予訪問權限之前可以驗證一個人的身份-無論這個人是要進入一個房間還是入境一個國家。目前很少有可用資源來幫助開發人員評估構成這些系統核心的軟件算法的性能,而NIST的數據將填補這一空白。

目前NIST網站上可提供的文件分為三個特殊數據庫(SDs),它們是旨在擴大生物識別資源范圍的第一批產品。

這三個數據庫包含不同時間內收集的不同類型數據,其中兩個包含美國智能先進研究計劃(IAPRA)資助、NIST設計并實施的“指紋挑戰賽”中收集的信息。

其中SD 301是新資源,是NIST有史以來發布的第一個“多模型”數據組。多模型的意思是個人的不同生物特征標記(即面部,指紋和虹膜掃描)都已連在一起,因此可將它們一起用于使用識別方法集成的系統識別,例如面部的照片和指紋。由于多模型系統很難被假象欺騙,因此能夠得到更安全和準確的身份識別。

SD 302數據組包含來自八種市場銷售設備和原型機上收集的數百人的指紋數據。從“挑戰賽“中收集的數據組包括使用非接觸式設備采集的指紋,還包含處理日常物品時會留下潛在的指紋數據。兩組中代表的所有人都已正式同意采用其生物識別數據,用于進一步研究。

第三個數據組SD 300,是從900張舊墨水卡片中采集的指紋,這些卡片均來自過世的人。該數據的用途是幫助制造商評估其現代生產系統可產生與紙質墨水記錄協同操作結果的能力,目前這對于刑事司法系統而言十分重要。

總體而言,三個SD數據組包含檔案級無損壓縮保存的數據,這是重大的進步,因為過去的研究數據組通常未能保持原始圖像的真實度。

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數據提升生物特征識別的測量準確度

圖:指紋圖像包含在NIST可供研究的三個新生物識別數據組中

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原文版權歸美國國家標準與技術研究院(NIST)所有,源自:NIST網站