[发明专利]生物特征识别性能测评和诊断优化系统有效
申请号: | 201010102229.8 | 申请日: | 2010-01-27 |
公开(公告)号: | CN102136024A | 公开(公告)日: | 2011-07-27 |
发明(设计)人: | 谭铁牛;孙哲南 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06K9/62 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 梁爱荣 |
地址: | 100080 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生物 特征 识别 性能 测评 诊断 优化 系统 | ||
技术领域
本发明涉及模式识别和信息安全的技术研发和测评认证领域,特别是生物特征识别性能测评和诊断优化系统。
背景技术
随着政府和民众对安全问题的日益重视,基于生物特征的身份识别技术例如指纹、人脸、虹膜识别技术得到了快速发展,在公安、边检、金融、社保、门禁等领域具有广阔的应用前景。相对于蓬勃发展的生物特征识别技术,相应的技术监督和性能测评却严重滞后,导致各种生物特征识别产品的质量得不到客观评价,一些低质量的生物特征识别产品混入公共和个人安全领域,严重阻碍了朝阳产业的健康、规范和有序发展,造成了安全防范体系的严重隐患。
从上世纪九十年代以来,随着生物特征识别技术日趋成熟,在国家安全体系开始发挥重要作用,并形成了蓬勃发展的新兴产业。政府部门、学术研究人员、工程人员、产业人员开始逐渐重视对生物特征识别实际性能的摸底和测评,在学术界和产业界组织了一些较大规模的生物特征识别技术测评。例如国际上人脸识别的专业测评有FERET(FacialRecognition Technology)、FRVT(Face Recognition Vendor Test)、FRGC(Face Recognition Grand Technology),指纹识别方面的专业测评就有FVC(Fingerprint Verification Competition),虹膜识别方面的专业测评有ICE(Iris Challenge Evaluation)、NICE(Noisy Iris Challenge Evaluation)测评。
生物特征识别测评的目的一方面是检验和分析生物特征识别技术、产品和系统进行身份识别的有效性,另一方面从技术发展和应用推广角度而言更重要的是通过测评来了解被测的生物特征识别技术、产品和系统现有的薄弱环节和不足之处,并提出进一步的优化建议,帮助生物特征识别研发和生产厂商提高和改进产品。现在生物特征识别测评系统局限于第一个目的,一般都是为提交测试申请的用户提供一份包含FAR(错误接收率)、FRR(错误拒绝率)、ERR(等错误率)、ROC曲线等生物特征识别测试性能指标参数的测试报告,无法为用户提供对测评结果的深入和专业分析,并给出应对薄弱环节的优化建议的高层次服务。所以用户往往对测评报告“知其然而不知其所以然”,更不知道从哪下手改进提高。目前,通过测评对生物特征识别技术、产品和系统进行自动诊断和优化指导的智能化生物特征识别测评系统还未见报道。
发明内容
本发明的目的是提出一种生物特征识别性能测评和诊断优化系统,对生物特征识别技术综合性能指标进行全面测评和诊断优化,不仅提供生物特征识别技术的性能指标参数,还深入分析被测对象存在的薄弱环节并给出优化建议,满足生物特征识别技术咨询、产品研发、测评认证等多方面的需求。
为实现上述目的,本发明提供一种生物特征识别性能测评和诊断优化系统,该系统包括性能测试模块、数据分析模块、薄弱环节诊断模块、优化建议模块和信息集成模块串联连接,其中:
性能测试模块连接生物特征测试样本数据库和生物特征识别研发机构提交测试的生物特征识别技术,性能测试模块读取生物特征测试样本数据库的生物特征测试样本数据,利用生物特征测试样本数据对生物特征识别研发机构提交测试的生物特征识别技术的性能指标参数进行测试,生成生物特征识别技术的性能指标参数和测试过程中产生的中间结果信息;
数据分析模块分别连接性能测试模块和生物特征识别测试数据分析模型库,数据分析模块提取生物特征识别测试数据分析模型库存储的生物特征识别测试数据分析模型,数据分析模块还读取并分析生物特征识别技术的技术性能指标参数和测试过程中产生的中间结果信息,利用生物特征识别测试数据分析模型对生物特征识别技术的技术性能指标参数和测试过程中产生的中间结果信息进行分析,对比分析被测生物特征识别技术性能指标参数和生物特征识别测试数据分析模型中的基准生物特征识别性能指标参数之间的性能优劣、细化统计不同属性生物特征样本错误率的分布、对比分析生物特征识别技术受到各种干扰前后性能差异变化大小、分析生物特征识别技术对各种生物特征假体的防御能力,获得被测生物特征识别技术的测试数据分析结果信息;
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G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用