公共安全生物特征識(shí)別術(shù)語(yǔ)2022-10-12發(fā)布I前言 2規(guī)范性引用文件 l3術(shù)語(yǔ)和定義 3.1生物特征識(shí)別通用術(shù)語(yǔ) 13.2人臉識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 83.3指紋識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 3.4掌紋識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 3.5指靜脈識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 3.6掌靜脈識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 3.7虹膜識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 3.8聲紋識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 3.9筆跡識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 3.10步態(tài)識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 3.11其他生物特征識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 3.12多生物特征識(shí)別專用術(shù)語(yǔ) 3.13生物特征識(shí)別應(yīng)用安全術(shù)語(yǔ) 參考文獻(xiàn) ⅢGB/T41786—2022本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請(qǐng)注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別專利的責(zé)任。本文件由中華人民共和國(guó)公安部提出。本文件由全國(guó)安全防范報(bào)警系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)(SAC/TC100)歸口。本文件起草單位：清華大學(xué)、公安部第一研究所、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所、國(guó)防科技大學(xué)、香港中文大學(xué)(深圳)、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所、西湖大學(xué)、廣州像素?cái)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司、深圳市利眾信息科技有限公司、北京得意音通技術(shù)有限責(zé)任公司、上海芯靈科技有限公司。本文件主要起草人：蘇光大、王生進(jìn)、陳健生、鄭方、侯鴻川、劉琳、李子青、雷震、孫哲南、謝劍斌、1公共安全生物特征識(shí)別術(shù)語(yǔ)本文件界定了生物特征識(shí)別中的常用術(shù)語(yǔ)及其定義。本文件適用于公共安全領(lǐng)域的生物特征識(shí)別，其他領(lǐng)域可參照使用。2規(guī)范性引用文件本文件沒(méi)有規(guī)范性引用文件。3術(shù)語(yǔ)和定義3.1生物特征識(shí)別通用術(shù)語(yǔ)生物樣本biometricsample利用采集設(shè)備獲取的生物數(shù)據(jù)。注3:簡(jiǎn)稱樣本。生物樣本采集biometricsamplecapture使用采集設(shè)備獲取生物樣本的過(guò)程。生物特征biometricfeature從樣本中獲取的用于識(shí)別的數(shù)字組合或標(biāo)簽。某種類型的生物特征。特征提取featureextraction從樣本中獲取生物特征數(shù)據(jù)的過(guò)程。特征比對(duì)featurematching將生物特征數(shù)據(jù)與同類型的生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的過(guò)程。2生物特征識(shí)別biometricrecognition利用不同人生物特征的差異進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。注：包含生物特征辨認(rèn)和生物特征確認(rèn)及其綜合的識(shí)別。生物特征辨認(rèn)biometricidentification用一個(gè)輸入的生物特征與庫(kù)中的每一個(gè)生物特征進(jìn)行比對(duì)，以確定該輸入的生物特征所對(duì)應(yīng)的未生物特征確認(rèn)biometricverification用生物特征識(shí)別技術(shù)檢驗(yàn)用戶是否為其所提交的身份的過(guò)程，屬于一對(duì)一的生物特征識(shí)別。對(duì)于未知身份的X,其提交的身份為A,將X的生物特征與身份為A的同類型生物特征進(jìn)行比對(duì)，判斷其是通過(guò)生物特征辨認(rèn)確定是否存在同一人被注冊(cè)為不同身份的過(guò)程。查異non-identitycheck通過(guò)生物特征確認(rèn)，對(duì)聲稱與已注冊(cè)的人為同一人的人進(jìn)行同一性驗(yàn)證的過(guò)程。生物特征識(shí)別系統(tǒng)biometricrecognitionsystem實(shí)現(xiàn)生物特征識(shí)別的系統(tǒng)。注：分為辨認(rèn)型生物特征識(shí)別系統(tǒng)、確認(rèn)型生物特征識(shí)別系統(tǒng)及綜合的識(shí)別系統(tǒng)。個(gè)人身份信息明確的特定樣本集合。閉集辨認(rèn)close-setidentification待識(shí)別樣本的身份屬于目標(biāo)集，進(jìn)行生物特征辨認(rèn)并輸出結(jié)果。開(kāi)集辨認(rèn)open-setidentification待識(shí)別樣本的身份不確定是否屬于目標(biāo)集，進(jìn)行生物特征辨認(rèn)并輸出結(jié)果。測(cè)試樣本testsample用于測(cè)試生物特征識(shí)別算法、系統(tǒng)性能的樣本。測(cè)試集testset測(cè)試樣本組成的集合。相同人識(shí)別genuinerecognition具有同類生物特征的相同人不同樣本的識(shí)別。3GB/T41786—2022具有同類生物特征的不同人的樣本的識(shí)別。比對(duì)的輸出結(jié)果，代表參與比對(duì)的兩個(gè)生物特征的相似程度。用于判定比對(duì)結(jié)果的相似度數(shù)值。生物特征識(shí)別系統(tǒng)依據(jù)比對(duì)結(jié)果所做出的反應(yīng)。注冊(cè)enrolment采集已知人的身份信息與樣本、提取特征并存儲(chǔ)的過(guò)程。注冊(cè)失敗enrolmentfailure不能完成注冊(cè)。生物特征辨認(rèn)中正確識(shí)別結(jié)果處于首位的比率。R?——首選識(shí)別率；C?——待識(shí)別樣本總數(shù)；C?——正確辨認(rèn)結(jié)果處于第一名的樣本數(shù)。生物特征辨認(rèn)中正確識(shí)別結(jié)果處于前N名的比率。式中：Rx——前N識(shí)別率；N——正的自然數(shù)；C?——待識(shí)別樣本總數(shù)；Ca——正確辨認(rèn)結(jié)果處于前N名的樣本數(shù)。錯(cuò)誤辨認(rèn)拒絕率falsenegativeidentificationrate;FNIR生物特征辨認(rèn)中正確識(shí)別結(jié)果未處于前N名的比率。4GB/T41786—2022注：Rv——前N識(shí)別率；N——正的自然數(shù)。3.1.28錯(cuò)誤辨認(rèn)接受率falsepositiveidentificationrate;FPIR生物特征辨認(rèn)中錯(cuò)誤識(shí)別結(jié)果處于前N名的比率。式中：C?——待識(shí)別樣本總數(shù)；C?——錯(cuò)誤的辨認(rèn)結(jié)果處于前N名的樣本數(shù)。3.1.29錯(cuò)誤接受率falseacceptancerate;FAR將不同人的樣本誤認(rèn)為同一人的比率。注1:也稱認(rèn)假率。式中：C;——不同人樣本比對(duì)的總次數(shù)；C?——不同人樣本比對(duì)認(rèn)作同一人的次數(shù)。3.1.30錯(cuò)誤拒絕率falserejectionrate;FRR將同一人的樣本誤認(rèn)為不同人的比率。注1:也稱拒真率。式中：C?——同一人樣本比對(duì)的總次數(shù)；C?——同一人樣本比對(duì)被認(rèn)作不同人的次數(shù)。3.1.31正確接受率genuineacceptancerate;GAR對(duì)同一人的樣本做出正確識(shí)別的比率。GAR=1-FRR3.1.32漏報(bào)率missrate目標(biāo)集中的樣本被認(rèn)定為在目標(biāo)集以外的比率。注1:也稱漏警率。5GB/T41786—2022式中：MR——漏報(bào)率；C。——屬于目標(biāo)集的待識(shí)別樣本總數(shù)；C?——漏報(bào)的屬于目標(biāo)集的樣本數(shù)。3.1.33虛報(bào)率misshitrate目標(biāo)集以外的樣本被認(rèn)定為在目標(biāo)集中的比率。注1:也稱虛警率。MHR——虛報(bào)率；Cn——非目標(biāo)集的待識(shí)別樣本總數(shù)；Ci?——誤報(bào)的非目標(biāo)集的樣本數(shù)。3.1.34等錯(cuò)誤率equalerrorrate;EER錯(cuò)誤接受率和錯(cuò)誤拒絕率曲線的相交點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的錯(cuò)誤率，在該點(diǎn)處錯(cuò)誤接受率和錯(cuò)誤拒絕率相等3.1.35接受者操作特性曲線receiveroperatingcharacteristiccurve;ROCcurve描述錯(cuò)誤拒絕率和錯(cuò)誤接受率之間的關(guān)系的曲線。注1:通常以錯(cuò)誤接受率為橫坐標(biāo)，以1—錯(cuò)誤拒絕率為縱坐標(biāo)繪制(見(jiàn)圖2)。注2:簡(jiǎn)稱ROC曲線。63.1.36累計(jì)匹配特性曲線cumulativematchcharacteristiccurve;CMCcurve描述前N識(shí)別率和數(shù)值N之間關(guān)系的曲線。3.1.37注冊(cè)失敗率enrolmentfailurerate不能完成注冊(cè)的比率。C?——待注冊(cè)的已知人的樣本總數(shù)；C??——注冊(cè)失敗的樣本數(shù)。3.1.38像素pixel數(shù)字圖像中的點(diǎn)元素，由數(shù)字圖像中該點(diǎn)的坐標(biāo)值以及彩色數(shù)值或灰度數(shù)值表示。3.1.39圖像下采樣imagedownsampling一種縮小圖像尺寸的操作。3.1.40圖像上采樣imageupsampling一種放大圖像尺寸的操作。3.1.41滿足奈奎斯特采樣定理的，且X、Y二個(gè)維度方向的像素?cái)?shù)在單位長(zhǎng)度上相等的二維圖像。3.1.42滿足奈奎斯特采樣定理的，且X、Y、Z三個(gè)維度方向的像素?cái)?shù)在單位長(zhǎng)度上都相等的三維圖像。3.1.43信噪比signal-to-noiseratio;SNR信號(hào)中有用信號(hào)和噪聲信號(hào)強(qiáng)度的比率。3.1.44特征文件featurefile以特定格式保存特征數(shù)據(jù)的文件。3.1.45特征提取時(shí)間featureextractiontime;FET從生物樣本中提取特征所需的時(shí)間。3.1.46特征比對(duì)時(shí)間matchingelapsedtime;MET完成兩個(gè)同類生物特征比對(duì)的時(shí)間。7圖像動(dòng)態(tài)范圍imagedynamicrange圖像亮度的最大值與最小值的差值。像素深度pixeldepth表示圖像像素色彩或灰度的比特位數(shù)。由于光學(xué)成像和圖像采樣等過(guò)程產(chǎn)生的在大小、比例、梯形、枕形、桶形、扭曲和旋轉(zhuǎn)等方面的圖像變形。現(xiàn)場(chǎng)注冊(cè)on-siteenrolment生物特征識(shí)別系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)獲取樣本完成注冊(cè)的過(guò)程。非現(xiàn)場(chǎng)注冊(cè)off-siteenrolment將已有的樣本導(dǎo)入生物特征識(shí)別系統(tǒng)完成注冊(cè)的過(guò)程。采集時(shí)間capturingtime獲取生物樣本所需的時(shí)間。用來(lái)訓(xùn)練模型參數(shù)的樣本集。驗(yàn)證集validationset用來(lái)選擇最優(yōu)模型參數(shù)的樣本集。類別的標(biāo)識(shí)。生物數(shù)據(jù)biometricdata包含生物信息的數(shù)據(jù)。原生生物數(shù)據(jù)originalbiometricdata使用采集設(shè)備獲取或生成工具形成的未經(jīng)修改的生物樣本。派生生物數(shù)據(jù)derivedbiometricdata對(duì)原生生物數(shù)據(jù)處理形成的、與原生生物數(shù)據(jù)不同的生物數(shù)據(jù)。生物關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)biometricsampleassociateddata與生物數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的個(gè)體信息。83.2人臉識(shí)別專用術(shù)語(yǔ)人臉face人的頭頂之下、頜底線之上、左耳到右耳之間的部分。關(guān)注名單watchlist被關(guān)注的已知身份的目標(biāo)人列表。人臉識(shí)別facerecognition利用人臉進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。用一個(gè)輸入的人臉特征與庫(kù)中的每一個(gè)人臉特征進(jìn)行比對(duì)，以確定該輸入的人臉特征所對(duì)應(yīng)的未知人身份，屬于一對(duì)多的人臉識(shí)別。通過(guò)人臉檢驗(yàn)待識(shí)別人是否為其所提交的身份的過(guò)程，屬于一對(duì)一的人臉識(shí)別。對(duì)于未知身份的X,其提交的身份為A,將X的人臉特征與身份為A的人臉特征進(jìn)行比對(duì)，判斷其是否為同一人。關(guān)注名單型人臉識(shí)別watchlistfacerecognition判別一個(gè)未知身份的待測(cè)人臉樣本是否在關(guān)注名單上。由人類視覺(jué)可感知的光輻射所形成的人臉圖像。由近紅外光輻射所形成的人臉圖像。三維人臉圖像3Dfaceimage坐標(biāo)空間為三維，用函數(shù)f(x,y,z)表示的人臉圖像。三維人臉識(shí)別3Dfacerecognition基于三維人臉圖像的人臉識(shí)別。眼睛的瞳孔中心點(diǎn)或同眼內(nèi)外兩眼角連線的中點(diǎn)。兩眼間距eyedistance用圖像像素?cái)?shù)量表示的人臉兩眼眼睛中心之間的距離。9人臉?lè)直媛蔲aceresolution單位尺寸人臉圖像像素?cái)?shù)，通常用兩眼間距來(lái)表示。人臉姿態(tài)facepose人臉相對(duì)于采集設(shè)備在三維空間的角度。三維坐標(biāo)系的原點(diǎn)是鼻的尖端，水平轉(zhuǎn)動(dòng)角(Y)、俯仰角(P)和傾斜角(R)分別指代人臉相對(duì)于空間三個(gè)方向坐標(biāo)軸的旋轉(zhuǎn)角度(見(jiàn)圖3)。圖3人臉姿態(tài)人臉檢測(cè)facedetection對(duì)于給定的靜態(tài)圖像或視頻圖像，判斷其中是否存在人臉。如果存在則確定人臉具體的位置和大小。人臉關(guān)鍵點(diǎn)facekeypoint人臉圖像中具有明確物理和幾何意義的點(diǎn)。人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位facekeypointlocalization在人臉圖像中確定關(guān)鍵點(diǎn)的具體位置。對(duì)人臉圖像按照一定的規(guī)則進(jìn)行尺度變化或旋轉(zhuǎn)等處理，使人臉圖像達(dá)到規(guī)定的幾何尺寸與角度。人臉圖像預(yù)處理faceimagepre-processing為提升人臉識(shí)別性能而進(jìn)行的人臉圖像處理操作。人臉正樣本positivefacesample包含符合特定要求的真實(shí)人臉的生物樣本。人臉負(fù)樣本negativefacesample不包含人臉，或者包含的人臉不符合特定要求的生物樣本。人臉模板facetemplate記錄人臉特征及相關(guān)信息的數(shù)據(jù)。眼睛定位eyepositioning確定眼睛中心在人臉圖像中的位置。關(guān)注名單檢出率watchlistdetectionrate在關(guān)注名單上的人被正確認(rèn)定的比率。人臉特殊表征specialsurfacefeatureofface除膚色和表情的差異性以外的人臉表征。注：如痣和傷疤。包含人臉信息的數(shù)據(jù)。注：分為原生人臉數(shù)據(jù)和派生人臉數(shù)據(jù)。使用采集設(shè)備獲取的或生成工具形成的未經(jīng)修改的人臉圖像。注：包含但不限于動(dòng)態(tài)人臉圖像、靜態(tài)人臉圖像和合成人臉圖像。對(duì)原生人臉數(shù)據(jù)處理形成的、與原生人臉數(shù)據(jù)不同的人臉數(shù)據(jù)。注：包含但不限于人臉關(guān)鍵點(diǎn)、人臉幾何歸一化圖像和人臉特征數(shù)據(jù)。人臉關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)faceassociated與人臉數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的個(gè)體信息。注：包含但不限于身份數(shù)據(jù)、活動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)和檔案數(shù)據(jù)。手指第一指節(jié)的乳突線。注：指紋學(xué)稱，遺留在客體上的指紋印痕稱為指印。在指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中，指紋涵蓋指印(指印亦稱指紋)。指紋識(shí)別fingerprintrecognition利用指紋進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。注：包含指紋辨認(rèn)和指紋確認(rèn)。指紋圖像fingerprintimage用數(shù)值表示的指紋圖像各像素灰度值的集合(見(jiàn)圖4)。圖4指紋圖像手掌和手指，以及腳掌和腳趾表面皮膚上凸起的部分，乳突線所在的區(qū)域(見(jiàn)圖4)。手掌和手指，以及腳掌和腳趾表面皮膚上凹下的部分，相鄰乳突線之間的區(qū)域(見(jiàn)圖4)。指紋有效區(qū)域fingerprintregionofinterest指紋圖像中一個(gè)包含待處理的單個(gè)指紋的多邊形區(qū)域，該區(qū)域?qū)⒋幚淼闹讣y與背景，或者其他的指紋區(qū)分開(kāi)來(lái)。乳突線總體的流向和形態(tài)特征。單個(gè)乳突線的路徑和特別的局部特征。乳突線的細(xì)部特性。注：如寬度、邊緣形狀以及汗腺孔。分叉點(diǎn)bifurcation一種指紋特征點(diǎn)，一條乳突線在此分開(kāi)成為兩條或者更多條的乳突線(見(jiàn)圖4)。一種指紋特征點(diǎn)，一條乳突線在此終止(見(jiàn)圖4)。位于指紋最內(nèi)部的一條反曲的乳突線的焦點(diǎn)處。如果該乳突線被視作一個(gè)圓的一部分，則中心點(diǎn)位于其圓心處；如果該乳突線被視作一個(gè)橢圓或者雙曲線的一部分，則中心點(diǎn)位于該曲線的焦點(diǎn)處且核心點(diǎn)的方向遠(yuǎn)離該曲線的中心(見(jiàn)圖4)。指紋三角點(diǎn)fingerprintdeltapoint指紋三角點(diǎn)位于從核心點(diǎn)開(kāi)始的第一個(gè)分叉點(diǎn)或者斷點(diǎn)、或者兩條紋線會(huì)聚處、孤立點(diǎn)、折轉(zhuǎn)處(見(jiàn)圖4)。乳突線軌跡ridgetrace乳突線的一種二值圖像表示，其中用單像素寬的黑色線條來(lái)表示乳突線的中心線而其他的像素為白色。同指比對(duì)samefingermatching相同手指指紋之間的比對(duì)。不同手指指紋之間的比對(duì)。視圖數(shù)countofviews對(duì)同一手指指紋采集的圖像個(gè)數(shù)。指紋圖像中有效區(qū)域之外的區(qū)域。指紋位置偏移比f(wàn)ingerprintpositionoffsetratio指紋有效區(qū)域的質(zhì)心點(diǎn)相對(duì)于指紋圖像幾何中心點(diǎn)的位移比。指紋拒認(rèn)fingerprintverificationfailure用某一成功注冊(cè)的指紋樣本與該指其他樣本進(jìn)行比對(duì)，若發(fā)生錯(cuò)誤拒絕的次數(shù)占連續(xù)比對(duì)次數(shù)的比例大于設(shè)定值，該指紋被拒認(rèn)。非拒認(rèn)指紋同指比對(duì)時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤拒絕后的再嘗試比對(duì)。指紋重試率fingerprintreattemptrate在指紋測(cè)試集中，發(fā)生重試的次數(shù)占非拒認(rèn)指紋同指比對(duì)總比對(duì)次數(shù)的比例。指紋拒認(rèn)率fingerprintverificationfailurerate在指紋測(cè)試集中，發(fā)生拒認(rèn)的指紋數(shù)占成功注冊(cè)的指紋總指紋數(shù)的比例。注：用百分比表示。指紋采集設(shè)備fingerprintcapturedevice對(duì)指紋進(jìn)行圖像采集并輸出數(shù)據(jù)的設(shè)備。注：也稱指紋采集器。指紋識(shí)別設(shè)備fingerprintrecognitiondevice對(duì)指紋進(jìn)行識(shí)別并輸出識(shí)別結(jié)果的設(shè)備。注：也稱指紋識(shí)別器。指紋設(shè)備分辨力fingerprintdeviceresolvingpower指紋設(shè)備對(duì)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試卡上一定間距水平和垂直線條的分辨能力。從發(fā)出指紋圖像采集指令到完成該圖像完整數(shù)據(jù)接收的時(shí)間。在指紋采集窗或其他物體表面手指按壓后遺留的指紋。3.4掌紋識(shí)別專用術(shù)語(yǔ)手掌palm手心一側(cè)，手腕到手指根部之間的手部區(qū)域(見(jiàn)圖5)。圖5手掌區(qū)域和紋理手掌表面皮膚所具有的紋理(見(jiàn)圖5)。利用掌紋進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。注：包含掌紋辨認(rèn)和掌紋確認(rèn)。掌面上靠近手指一側(cè)由一組肌群構(gòu)成稍隆起的部位(見(jiàn)圖5)。掌面外側(cè)由一組肌群構(gòu)成稍隆起的部位(見(jiàn)圖5)。小魚(yú)際hypothenarregion掌面內(nèi)側(cè)由一組肌群構(gòu)成稍隆起的部位(見(jiàn)圖5)。手掌上最深最粗的紋線，隨手掌各部分的伸收肌群的位置分布。三大主線之一，橫行方向，對(duì)應(yīng)第三至第五掌指關(guān)節(jié)的連線(見(jiàn)圖5)。三大主線之一，斜行于大魚(yú)際尺側(cè)，其深面有正中神經(jīng)通過(guò)(見(jiàn)圖5)。掌紋褶皺palmprintwrinkle手掌上介于掌紋主線和乳突線之間的一種不規(guī)則溝紋(見(jiàn)圖5)。掌紋三角點(diǎn)palmprintdeltapoint由掌紋線相交形成的三角結(jié)構(gòu)區(qū)域的中心交叉點(diǎn)(見(jiàn)圖5)。掌紋特征點(diǎn)palmprintminutia掌紋的三角點(diǎn)、乳突線起止點(diǎn)等細(xì)節(jié)特征點(diǎn)(見(jiàn)圖5)。掌紋圖像palmprintimage包含掌紋的二維手掌數(shù)字圖像獲取掌紋圖像的過(guò)程。接觸式掌紋采集contactpalmprintacquisition被采集掌紋的手掌接觸掃描屏、攝像機(jī)或手掌支撐部件的采集方式。非接觸式掌紋采集contactlesspalmprintacquisition被采集掌紋的手掌不接觸掃描屏、攝像機(jī)或手掌支撐部件的采集方式。手掌區(qū)域分割palmregionsegmentation在手掌圖像中標(biāo)記出有效的手掌區(qū)域，將手掌從背景圖像中分割出來(lái)。手掌關(guān)鍵點(diǎn)palmkeypoint掌紋圖像中物理和幾何意義都十分明確的點(diǎn)或點(diǎn)列。注：如手指之間的連接點(diǎn)、指尖。又稱基準(zhǔn)點(diǎn)或參考點(diǎn)。手掌關(guān)鍵點(diǎn)定位palmkeypointlocalization在手掌圖像中確定關(guān)鍵點(diǎn)位置的過(guò)程。注：分為人工定位、自動(dòng)定位、人工定位和自動(dòng)定位相結(jié)合三種方式。掌紋有效區(qū)域palmprintregionofinterest用于提取掌紋信息的手掌區(qū)域。確定掌紋有效區(qū)域位置的過(guò)程。掌紋圖像對(duì)齊palmprintimagealignment對(duì)采集自同一手掌的多幅掌紋圖像，根據(jù)成像模型進(jìn)行像素坐標(biāo)變換，使得掌紋同一點(diǎn)在不同圖像中坐標(biāo)一致的過(guò)程。記錄掌紋特征及相關(guān)信息的數(shù)據(jù)。三維掌紋圖像3Dpalmprintimage包含深度信息并隨視點(diǎn)位置的變化而改變的掌紋圖像。三維掌紋識(shí)別3Dpalmprintrecognition基于三維掌紋圖像的掌紋識(shí)別。手掌姿態(tài)palmpose手掌相對(duì)于采集設(shè)備在三維空間的位置和角度。多光譜掌紋圖像multispectralpalmprintimage由不同譜段的光源分別照射手掌所形成的掌紋圖像集合。多光譜掌紋識(shí)別multispectralpalmprintrecognition基于多光譜掌紋圖像的掌紋識(shí)別。3.5指靜脈識(shí)別專用術(shù)語(yǔ)指靜脈fingervein手指皮膚下的靜脈血管相互交織所形成的紋理。指靜脈識(shí)別fingerveinrecognition利用指靜脈進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。指靜脈圖像fingerveinimage由近紅外成像設(shè)備采集的包含指靜脈的數(shù)字圖像。指靜脈采集fingerveincapture獲取指靜脈圖像的過(guò)程。指靜脈細(xì)節(jié)點(diǎn)fingerveinminutia指靜脈交叉點(diǎn)、分叉點(diǎn)，以及終點(diǎn)(見(jiàn)圖6)。分叉點(diǎn)交叉點(diǎn)圖6指靜脈細(xì)節(jié)點(diǎn)示意圖指靜脈模板fingerveintemplate指靜脈采集窗fingerveincapturewindow利用指靜脈采集設(shè)備采集指靜脈圖像時(shí)，可獲取指靜脈區(qū)域的有效窗口。掌靜脈palmvein手掌皮膚下的靜脈血管相互交織所形成的紋理(見(jiàn)圖7)。利用掌靜脈進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。掌靜脈圖像palmveinimage由近紅外光源采集設(shè)備采集的包含掌靜脈的圖像、掌靜脈采集palmveinacquisition獲取掌靜脈圖像的過(guò)程。掌靜脈定位palmveinpatternlocalization通過(guò)檢測(cè)確定手掌關(guān)鍵點(diǎn)的位置。掌靜脈模板palmveintemplate記錄掌靜脈特征及相關(guān)信息的數(shù)據(jù)。3.7虹膜識(shí)別專用術(shù)語(yǔ)人眼中位于角膜和晶狀體之間、眼球中膜最前部的扁圓形環(huán)狀薄膜。虹膜圖8虹膜的外觀圖虹膜圖像irisimage包含虹膜的數(shù)字圖像。單目虹膜圖像monocularirisimage僅包含左眼或者右眼虹膜的數(shù)字圖像。雙目虹膜圖像binocularirisimage同時(shí)包含左眼和右眼虹膜的數(shù)字圖像。虹膜圖像采集irisimagecapture利用虹膜獲取設(shè)備采集虹膜圖像。虹膜識(shí)別irisrecognition利用虹膜進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。遠(yuǎn)距離虹膜識(shí)別long-rangeirisrecognition對(duì)距離虹膜獲取設(shè)備1m以上的人員進(jìn)行虹膜圖像采集和身份識(shí)別。運(yùn)動(dòng)中虹膜識(shí)別irisrecognitiononthemove對(duì)運(yùn)動(dòng)中的人員進(jìn)行自動(dòng)虹膜圖像采集和身份識(shí)別。虹膜分辨率irisresolution單位尺寸上的虹膜圖像像素?cái)?shù)。主動(dòng)式虹膜采集activeirisacquisition在虹膜采集過(guò)程中，被采集虹膜的對(duì)象處于主動(dòng)的、有意識(shí)的配合狀態(tài)。被動(dòng)式虹膜采集passiveirisacquisition在虹膜采集過(guò)程中，被采集虹膜的對(duì)象處于被動(dòng)或者無(wú)意識(shí)的非配合狀態(tài)。虹膜內(nèi)邊界irisinnerboundary虹膜與瞳孔的交界。虹膜外邊界irisouterboundary虹膜與鞏膜的交界。注：也稱鞏膜邊界。虹膜中心iriscenter以圓模型對(duì)虹膜的外邊界進(jìn)行擬合的圓心位置。瞳孔中心pupilcenter以圓模型對(duì)虹膜的內(nèi)邊界進(jìn)行擬合的圓心位置。虹膜直徑irisdiameter以圓模型對(duì)虹膜的外邊界進(jìn)行擬合的圓的直徑(見(jiàn)圖9)。圖9虹膜直徑虹膜定位irislocalization虹膜內(nèi)外邊界定位和上下眼皮定位的過(guò)程。虹膜關(guān)鍵點(diǎn)iriskeypoint在虹膜圖像中物理和幾何意義都十分明確的點(diǎn)或點(diǎn)列。注：如虹膜和瞳孔的圓心、內(nèi)邊界點(diǎn)和外邊界點(diǎn)。虹膜分割irissegmentation在虹膜圖像中標(biāo)記出有效的虹膜紋理區(qū)域。虹膜關(guān)鍵點(diǎn)定位iriskeypointlocalization在虹膜圖像中確定關(guān)鍵點(diǎn)位置，注：包括對(duì)構(gòu)成虹膜區(qū)域的內(nèi)邊界、外邊界和上下眼皮邊界等邊界的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行定位。虹膜關(guān)鍵點(diǎn)定位分為人工對(duì)語(yǔ)音中所蘊(yùn)含的、能表征和標(biāo)識(shí)說(shuō)話人的語(yǔ)音特征，以及基于這些特征(參數(shù))所建立的語(yǔ)音模型注：在法庭科學(xué)的語(yǔ)音及音頻檢驗(yàn)鑒定領(lǐng)域中也稱voicefeature。利用聲紋進(jìn)行個(gè)人身份識(shí)別的過(guò)程。注：包含聲紋辨認(rèn)和聲紋確認(rèn)。說(shuō)話人特征speakerfeature從說(shuō)話人的語(yǔ)音中所提取出來(lái)的、可以表征該說(shuō)話人語(yǔ)音特征的參數(shù)。聲紋模型voiceprintmodel說(shuō)話人模型speakermode對(duì)聲紋特征進(jìn)行描述的數(shù)學(xué)模型。聲紋模型訓(xùn)練voiceprintmodeltraining根據(jù)含有說(shuō)話人的一段或多段語(yǔ)音建立該說(shuō)話人的聲紋模型的過(guò)程。聲紋檢出voiceprintdetection給定一個(gè)目標(biāo)說(shuō)話人的聲紋模型和一段或多段語(yǔ)音，判斷目標(biāo)說(shuō)話人的語(yǔ)音是否在給定的語(yǔ)音中出現(xiàn)的聲紋識(shí)別方式。注：給定的語(yǔ)音可能是只含有一名說(shuō)話人的語(yǔ)音，也可能是含有多名說(shuō)話人的對(duì)話語(yǔ)音。也稱說(shuō)話人檢出。給定一個(gè)目標(biāo)說(shuō)話人的聲紋模型和一段或多段語(yǔ)音，判斷目標(biāo)說(shuō)話人的語(yǔ)音是否在給定的語(yǔ)音中出現(xiàn)，若出現(xiàn)則標(biāo)示出對(duì)話語(yǔ)音中目標(biāo)說(shuō)話人所說(shuō)的語(yǔ)音段。注：聲紋追蹤是聲紋檢出的擴(kuò)展，是刑事偵查和情報(bào)分析中常用聲紋識(shí)別模式。也稱說(shuō)話人追蹤。文本相關(guān)的聲紋識(shí)別text-dependentvoiceprintrecognition要求用于聲紋模型訓(xùn)練和聲紋識(shí)別的語(yǔ)音所對(duì)應(yīng)的文本完全一致的聲紋識(shí)別。文本無(wú)關(guān)的聲紋識(shí)別text-independentvoiceprintrecognition不要求用于聲紋識(shí)別和聲紋模型訓(xùn)練的語(yǔ)音所對(duì)應(yīng)的文本一致的聲紋識(shí)別。注：聲紋識(shí)別的文本與聲紋模型訓(xùn)練的文本不但內(nèi)容可以不同，長(zhǎng)度也可以不同。指定文本的聲紋識(shí)別text-promptvoiceprintrecognition要求用于聲紋識(shí)別的語(yǔ)音所對(duì)應(yīng)的文本為聲紋識(shí)別系統(tǒng)所指定文本的聲紋識(shí)別。注：指定文本的聲紋識(shí)別可用于防止通過(guò)預(yù)先盜取或錄制說(shuō)話人的語(yǔ)音等方式非法闖入系統(tǒng)的情形發(fā)生。要求在聲紋模型訓(xùn)練和聲紋識(shí)別時(shí)使用相同語(yǔ)種的聲紋識(shí)別。不要求在聲紋模型訓(xùn)練和聲紋識(shí)別時(shí)使用相同語(yǔ)種的聲紋識(shí)別。注：用于識(shí)別和用于訓(xùn)練的語(yǔ)種可以不同，甚至用于訓(xùn)練和用于識(shí)別的語(yǔ)音可以是混合語(yǔ)種的。單說(shuō)話人聲紋識(shí)別single-speakervoiceprintrecognition聲紋識(shí)別的語(yǔ)音中只含有一個(gè)說(shuō)話人語(yǔ)音的聲紋識(shí)別方式。聲紋識(shí)別的語(yǔ)音中含有多個(gè)說(shuō)話人語(yǔ)音的聲紋識(shí)別方式。用于聲紋模型訓(xùn)練的語(yǔ)音中只含有一個(gè)說(shuō)話人語(yǔ)音的聲紋模型訓(xùn)練方式。用于聲紋模型訓(xùn)練的語(yǔ)音中含有多個(gè)說(shuō)話人語(yǔ)音的聲紋模型訓(xùn)練方式。聲紋模型自適應(yīng)voiceprintmodeladaptation說(shuō)話人模型自適應(yīng)speakermodeladaptation利用新的語(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)已有聲紋模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整的過(guò)程。有效語(yǔ)音validspeech拋除靜音、背景噪音等不含有說(shuō)話人信息的語(yǔ)音段后說(shuō)話人的實(shí)際語(yǔ)首。注：有效語(yǔ)音的長(zhǎng)度用時(shí)間或語(yǔ)音分析窗的數(shù)目等方式度量。跨信道差異cross-channelmismatch用于聲紋識(shí)別的語(yǔ)音與用于聲紋模型訓(xùn)練的語(yǔ)音通過(guò)不同的信道進(jìn)行傳輸或通過(guò)不同的設(shè)備進(jìn)行采集的情形。檢測(cè)錯(cuò)誤權(quán)衡曲線detectionerrortrade-offcurve;DETcurve對(duì)一個(gè)聲紋識(shí)別系統(tǒng)，以FAR為橫坐標(biāo)軸，以FRR為縱坐標(biāo)軸，通過(guò)調(diào)整其參數(shù)得到的FAR與FRR之間關(guān)系的曲線圖(見(jiàn)圖10)。注：簡(jiǎn)稱DET曲線。FAR(%)圖10DET曲線示例檢測(cè)損失函數(shù)detectioncostfunction漏警率和誤警率的加權(quán)和。C=Cm×P×(1PTarget)+Cir×Ptr×PtargeC——檢測(cè)損失函數(shù)；Ca——錯(cuò)誤接受的損失；Pa——錯(cuò)誤接受率；Crr——錯(cuò)誤拒絕的損失；Pt——錯(cuò)誤拒絕率；PTarget——目標(biāo)說(shuō)話人出現(xiàn)的先驗(yàn)概率。3.9筆跡識(shí)別專用術(shù)語(yǔ)書寫人利用書寫工具按照一定書寫習(xí)慣通過(guò)書寫活動(dòng)形成的文字、符號(hào)、繪畫等書寫符號(hào)，可客觀構(gòu)成漢字字形的最小連筆單位(見(jiàn)圖11)。筆畫筆畫名稱例字筆畫名稱橫勾你橫彎那豎彎四及凸水良我豎捺71幾橫折勾撇點(diǎn)橫折提課豎折撇名稱橫橫折豎折折勾彎勾橫折折折勾筆畫7」∠7斜勾橫折彎勾例字主橫撇豎提漢字基本筆畫表乙L,]橫折折折LL2書寫每個(gè)漢字時(shí)的筆畫次序和方向。根據(jù)筆跡檢驗(yàn)的需要而收集的被鑒定人筆跡。書寫人在正常的心理和生理狀態(tài)下，在通常的書寫條件下書寫形成的字跡。書寫人在非正常狀態(tài)或非通常的書寫條件下書寫形成的字跡。注：包括條件變化筆跡、冒名筆跡、偽裝筆跡和摹仿筆跡。書寫人在非正常生理、心理狀態(tài)下，或在非通常書寫環(huán)境、條件下書寫形成的異常筆跡。注：如老年人筆跡、特殊病態(tài)筆跡和特殊書寫工具形成的筆跡。冒名筆跡impersonatehandwriting書寫人未采用任何摹仿手段、直接冒用他人的名義書寫形成的筆跡。書寫人試圖改變自身的書寫習(xí)慣，故意采用某些特殊的書寫方式書寫形成的異常筆跡。書寫人仿照他人的筆跡書寫形成的異常筆跡。注：書寫人對(duì)照被摹仿人的筆跡，邊看邊寫，即臨摹；書寫人利用被摹仿人的筆跡采用直接套描方式或勾描后再描寫的方式書寫，即套摹；書寫人先對(duì)被摹仿人的筆跡進(jìn)行比較分析、并練習(xí)仿寫，然后脫離摹本憑記憶仿寫，即記憶仿寫。筆跡布局特征handwritinglayoutcharacteristic字跡的謀篇布局的特點(diǎn)或局部字跡的排列組合關(guān)系，具體表現(xiàn)在段、行、字、符號(hào)之間及其相互之間的空間分布特點(diǎn)。注：包括軸線和基線方向、角度；字間和行間的疏密，字與字或符號(hào)之間的比例關(guān)系，字或符號(hào)與格線的關(guān)系，行縮筆跡寫法特征handwritingstylecharacteristic筆跡中單字及符號(hào)的基本構(gòu)造和書寫方法。注：構(gòu)成漢字字形的要素是筆畫、筆數(shù)及漢字部件的位置關(guān)系。字形按照繁簡(jiǎn)可分為簡(jiǎn)化字、繁體字；按照規(guī)范性筆跡形體特征handwritingfontcharacteristic筆跡中單字的基本形狀，包括單字的體式、大小、外部形狀及傾斜方向、角度。筆跡結(jié)構(gòu)特征handwritingstructurecharacteristic某些固定搭配的單字之間，以及單字的偏旁、部首、筆畫之間的空間布局和比例關(guān)系。注：如單字各部件之間的左右、上下、里外、包圍等結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，以及各部件之間、筆畫之間具體的搭配比例關(guān)系。筆跡筆順特征handwritingstroke-ordercharacteristic構(gòu)成單字的各部件之間、單字筆畫之間與符號(hào)之間的書寫次序和方向。筆跡運(yùn)筆特征handwritingpenmovementcharacteristic一個(gè)完整的書寫過(guò)程(起、行、收筆),或一系列相互關(guān)聯(lián)的過(guò)程中反映出的書寫方向和角度、書寫速顫、抖、拖、帶等細(xì)微書寫動(dòng)作處反映出的書寫方向和角度、書寫速度和力度的變化特點(diǎn)。筆跡筆痕特征handwritingstrokemarkcharacteristic書寫過(guò)程中書寫工具在字跡筆畫中形成的綜合反映書寫工具結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和書寫人書寫動(dòng)作特點(diǎn)的痕跡特征。3.10步態(tài)識(shí)別專用術(shù)語(yǔ)人行走時(shí)展現(xiàn)的肢體行為特征。步態(tài)識(shí)別gaitrecognition利用步態(tài)進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。步態(tài)采集gaitacquisition對(duì)行走人的步態(tài)進(jìn)行視頻采集的過(guò)程。步態(tài)圖像序列g(shù)aitvideo步態(tài)采集獲得的圖像序列。步態(tài)分割gaitsegmentation利用時(shí)空信息將步態(tài)圖像序列切分成多個(gè)完整步態(tài)周期的過(guò)程。步態(tài)配準(zhǔn)gaitalignment將步態(tài)圖像序列進(jìn)行方向、尺度歸一化的過(guò)程。步態(tài)特征gaitfeature從步態(tài)圖像序列樣本中提取出的特定物理量。步態(tài)特征提取gaitfeatureextraction從步態(tài)圖像序列樣本中提取出特定物理量的過(guò)程。步態(tài)模板gaittemplate記錄步態(tài)特征及相關(guān)信息的數(shù)據(jù)。步態(tài)正樣本positivegaitsample包含符合特定要求的真實(shí)步態(tài)的生物特征樣本。步態(tài)負(fù)樣本negativegaitsample不包含符合特定要求的真實(shí)步態(tài)的生物特征樣本。注：步態(tài)負(fù)樣本中可以不包含真實(shí)步態(tài)。步態(tài)特征比對(duì)gaitfeaturematching不同步態(tài)之間的特征的距離度量。3.11其他生物特征識(shí)別專用術(shù)語(yǔ)眼紋識(shí)別eyepatternrecognition利用鞏膜中血管形成的紋理進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。眼周識(shí)別periocularrecognition利用人臉眼睛周圍的區(qū)域(見(jiàn)圖12)包含的信息進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。圖12眼周圖像唇紋識(shí)別lipprintrecognition利用唇部表皮的紋線或這種紋線留下來(lái)的痕跡進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。足跡識(shí)別footprintrecognition根據(jù)人的腳接觸物體表面留下的痕跡進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。耳朵識(shí)別earrecognition根據(jù)耳朵輪廓和表象信息進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。牙齒識(shí)別dentalrecognition利用X光對(duì)牙齒成像，根據(jù)牙齒的形狀、輪廓以及相鄰關(guān)系等信息進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。通過(guò)人體擊鍵的固有屬性進(jìn)行人的身份識(shí)別的過(guò)程。注：如擊鍵時(shí)延和擊鍵力量。利用行人衣著或步態(tài)等時(shí)空特征，在單視域及跨視域視頻圖像中確定特定行人的身份的過(guò)程。注：也稱行人重識(shí)別。3.12多生物特征識(shí)別專用術(shù)語(yǔ)多模態(tài)生物特征識(shí)別multi-modalbiometricrecognition利用多個(gè)模態(tài)的生物特征識(shí)別。注：如指紋識(shí)別+人臉識(shí)別。多實(shí)例生物特征識(shí)別multi-instancebiometricrecognition利用同一個(gè)模態(tài)的不同實(shí)例進(jìn)行的生物特征識(shí)別。注：如虹膜(左眼)+虹膜(右眼)。多算法生物特征識(shí)別multi-algorithmicbiometricrecognition對(duì)于單一的生物特征實(shí)例，運(yùn)用兩種或兩種以上不同算法進(jìn)行的生物特征識(shí)別。綜合利用各個(gè)模態(tài)、實(shí)例或者算法進(jìn)行生物特征識(shí)別的過(guò)程。每一個(gè)生物特征識(shí)別過(guò)程給出自身的決策，融合過(guò)程將這些決策綜合起來(lái)給出最后的決策。注：通常采用投票或加權(quán)平均等策略。比對(duì)分?jǐn)?shù)層融合scorelevelfusion每一個(gè)生物特征識(shí)別過(guò)程輸出一個(gè)比對(duì)分?jǐn)?shù)，融合過(guò)程將這些分?jǐn)?shù)綜合成為一個(gè)最終的比對(duì)分?jǐn)?shù)，并根據(jù)這個(gè)分?jǐn)?shù)做出決策。每一個(gè)生物特征識(shí)別過(guò)程給出一組提取的特征，融合過(guò)程將這些特征綜合成為一個(gè)特征集合或者特征向量，用于比對(duì)和決策。3.13生物特征識(shí)別應(yīng)用安全術(shù)語(yǔ)活體liveness有生命特征的人體。活體檢測(cè)livenessdetection判斷所采集的人體生物特征樣本是否來(lái)自活體的過(guò)程。真實(shí)生物樣本的復(fù)制品或者人為合成的生物樣本。呈現(xiàn)攻擊presentationattack試圖通過(guò)將假體呈現(xiàn)在采集設(shè)備前，達(dá)到干擾生物特征識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別結(jié)果的目的。GB/T41786—20223.13.5呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)presentationattackdetection自動(dòng)檢測(cè)是否存在呈現(xiàn)攻擊。3.13.6呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)錯(cuò)誤率presentationattackdetectionerrorrate;PADER呈現(xiàn)攻擊被誤認(rèn)為活體生物特征的比例。式中：Cis——總的攻擊次數(shù)；Ci?——誤認(rèn)為活體的次數(shù)。3.13.7活體檢測(cè)錯(cuò)誤率livenessdetectionerrorrate;LDER活體生物特征被誤認(rèn)為呈現(xiàn)攻擊的比例。C?——總的活體測(cè)試次數(shù)；C?8——誤認(rèn)為呈現(xiàn)攻擊的次數(shù)。3.13.8生物數(shù)據(jù)安全biometricdatasecurity生物數(shù)據(jù)在采集、存儲(chǔ)、傳輸及應(yīng)用過(guò)程中的規(guī)范與授權(quán)要求。3.13.9生物數(shù)據(jù)授權(quán)biometricdataauthorization經(jīng)管理部門審核與認(rèn)證，獲得生物數(shù)據(jù)使用權(quán)限的過(guò)程。3.13.10生物數(shù)據(jù)脫敏biometricdatadesensitization將生物數(shù)據(jù)按一定規(guī)則進(jìn)行變換，使其和真實(shí)人員身份信息脫離。3.13.11生物數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)或進(jìn)行其他處理時(shí)因安全問(wèn)題引發(fā)的數(shù)據(jù)被意外或非法破壞、損失、變更、未經(jīng)授權(quán)披露或訪問(wèn)。3.13.12人體安全humansafety用戶在使用生物特征識(shí)別系統(tǒng)過(guò)程中，人體受到的影響控制在人類健康可接受范圍以內(nèi)。[1]GA/T773—2019指掌紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)術(shù)語(yǔ)[2]GA/T894.3—2010安防指紋識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)第3部分：指紋圖像質(zhì)量[3]GA/T894.6—2010安防指紋識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)第6部分：指紋識(shí)別算法評(píng)測(cè)方法[4]GA/T939—2012安防指靜脈識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)算法評(píng)測(cè)方法[5]GA/T1126—2013近紅外人臉識(shí)別設(shè)備技術(shù)要求[6]GA/T1315—2016法庭科學(xué)筆跡特征的分類規(guī)范[7]GA/T1460.2—2017法庭科學(xué)文件檢驗(yàn)術(shù)語(yǔ)第2部分：筆跡檢驗(yàn)[8]SJ/T11380—2008自動(dòng)聲紋識(shí)別(說(shuō)話人識(shí)別)技術(shù)規(guī)范[9]ANSIINCITS385—2004AmericanStandardsforInformationTechnology—FaceRecogni-tionFormatforDataInterchange[13]ANSI/NIST-ITL1—2007AmericanNationalStandardforInformationSystems-DataFormatfortheInterchangeofFingerprintFacial,&.OtherBiometricInformation.[14]P.J.Philips,P.Grother,R.J.Micheals,D.M.Blackburn,E.Tabassi,M.Boon,FaceRecognitionVendorTest2002EvaluationReport,NISTIR6965,2003.[15]P.J.Grother,G.W.QuinnandP.J.Phillips,Multiple—BiometricEvaluation(MBE):Re-portontheEvaluationof2DStill-ImageFaceRecognitionAlgorithms,NISTIR7709,2010.[16]W.Hwang,S.C.Kee,InternationalStandardizationonFaceRecognitionTechnology,Pro-ceedingof5ChineseConferenceonBiometricRecognition,PartⅢ,SystemsandApplications,SI-NOBIOMETRICS2004.[17]BioFaceComparativestudyofFacialRecognitionSystems,PublicFinalReportBioFaceI&.Ⅱ,British,StandardInstitution,June2003.[18]D.Maltoni,D.Maio,A.K.JainandS.Prabhakar,HandbookofFingerprintRecognition,Springer(NewYork),2003.[19]L.Wang,G.Leedham,D.S.Cho,Minutiaefeatureanalysisforinfraredhandveinpatternbiometrics,PatternRecognition,pp.920-929,Vol.41,2008.漢語(yǔ)拼音索引B被動(dòng)式虹膜采集…………………3.7.11比對(duì)分?jǐn)?shù)層融合…………………3.12.6筆跡筆痕特征……3.9.18筆跡筆順特征……3.9.16筆跡布局特征……3.9.12筆跡結(jié)構(gòu)特征…………………3.9.15筆跡寫法特征…………………3.9.13筆跡形體特征……3.9.14筆跡運(yùn)筆特征……3.閉集辨認(rèn)…………3.1.14辨認(rèn)型人臉識(shí)別…………………3.2.4標(biāo)簽………………3.1.55步態(tài)………………3.10.1步態(tài)采集…………3.10.3步態(tài)分割…………3.10.5步態(tài)模板………3.10.9步態(tài)配準(zhǔn)…………3.10.6步態(tài)識(shí)別………3.10.2步態(tài)特征…………3.10.7步態(tài)特征提取…………………3.10.8步態(tài)圖像序列……3.10.4C采集時(shí)間…………3.1.52殘留指紋…………3.3.28測(cè)試集……………3.1.17測(cè)試樣本…………3.1.16查重………………3.1.10呈現(xiàn)攻擊…………3.13.4呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)……3.13.5呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)錯(cuò)誤率…………3.13.6唇紋識(shí)別…………3.11.3錯(cuò)誤辨認(rèn)拒絕率…………………3.1.27錯(cuò)誤接受率……3.1.29錯(cuò)誤拒絕率………3.1.30D大魚(yú)際……………3.4.5單說(shuō)話人聲紋模型訓(xùn)練……3.8.15單說(shuō)話人聲紋識(shí)別……………3.8.13等錯(cuò)誤率…………3.1.34多光譜掌紋識(shí)別………………3.4.29多光譜掌紋圖像…………………3.4.28多模態(tài)生物特征識(shí)別…………3.12.1多實(shí)例生物特征識(shí)別…………3.12.2多說(shuō)話人聲紋模型訓(xùn)練………3.8.16多說(shuō)話人聲紋識(shí)別………………3.8.14多算法生物特征識(shí)別…………3.12.3E耳朵識(shí)別…………3.11.5二級(jí)特征…………3.3.8F非接觸式掌紋采集……………3.4.17非現(xiàn)場(chǎng)注冊(cè)………3.1.51分叉點(diǎn)……………3.3.10G關(guān)注名單檢出率………………3.2.24關(guān)注名單型人臉識(shí)別…………3.2.6H行人再識(shí)別………3.11.8虹膜定位…………3.7.17虹膜分割…………3.7.19虹膜關(guān)鍵點(diǎn)……3.7.18虹膜關(guān)鍵點(diǎn)定位………………3.7.20虹膜內(nèi)邊界………3.7虹膜圖像…………3.7.2虹膜圖像采集……虹膜外邊界………3.7.13虹膜直徑…………3.7.16虹膜中心………3.7.14活體………………3.13.1活體檢測(cè)…………3.13.2活體檢測(cè)錯(cuò)誤率…………………3.13.7J擊鍵識(shí)別…………3.11.7脊線………………3.3.4假體………………3.13.3檢測(cè)錯(cuò)誤權(quán)衡曲線……………3.8.20檢測(cè)損失函數(shù)……3.8.21接觸式掌紋采集………………3.4.16接受者操作特性曲線…………3.1.35近紅外人臉圖像…………………3.2.8決策層融合………3.12.5K開(kāi)集辨認(rèn)…………3.1.15跨信道差異………3.8.19L累計(jì)匹配特性曲線………………3.1.36兩眼間距…………3.2.12漏報(bào)率……………3.1.32M摹仿筆跡………3.9.11PQ前N識(shí)別率……3.1.26R人臉?lè)直媛省?.2.13人臉負(fù)樣本………3.2.21人臉關(guān)鍵點(diǎn)……3.2.16人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位………………3.2.17人臉關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)…………………3.2.29人臉識(shí)別…………3.2.3人臉數(shù)據(jù)…………3.2.26人臉圖像幾何歸一化…………3.2.18人臉圖像預(yù)處理…………………3.2人臉正樣本………3.2乳突線軌跡……3.3.14S三維掌紋圖像…………………3.4.25生物關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)……3.1.59生物數(shù)據(jù)………3.1.56生物數(shù)據(jù)授權(quán)……3.13生物數(shù)據(jù)脫敏………………3.13.10生物數(shù)據(jù)外泄…………………3.13.11生物特征辨認(rèn)……3.生物特征識(shí)別系統(tǒng)……………3.1.12生物樣本…………3.1.1聲紋檢出…………聲紋模型自適應(yīng)…………………3.8.17聲紋識(shí)別…………3.8.2聲紋追蹤…………3.8.7視圖數(shù)……………3.3.17手掌關(guān)鍵點(diǎn)………3.4.19手掌姿態(tài)…………3.4.27首選識(shí)別率……3.1.25書寫工具…………3.9.1說(shuō)話人模型………3.8.4說(shuō)話人模型自適應(yīng)……………3.8.17T特征比對(duì)…………3.1.6特征比對(duì)時(shí)間……3.1.46特征層融合………3.12.7特征提取時(shí)間…………………3.1.45特征文件…………3.1.44條件變化筆跡…………………同指比對(duì)…………3.3.15瞳孔中心…………3.7.15圖像動(dòng)態(tài)范圍……3.1.47圖像畸變…………3.1.49圖像上采樣………3.1.40圖像下采樣………3.1.39W偽裝筆跡…………3.9.10文本無(wú)關(guān)的聲紋識(shí)別…………3.8.9文本相關(guān)的聲紋識(shí)別…………3.8.8X現(xiàn)場(chǎng)注冊(cè)…………3.1.50相似度……………3.1.20相似度閾值………3.1.21相同人識(shí)別………3.1.18像素………………3.像素深度…………3.1.48小魚(yú)際……………3.4.6信噪比……………3.1.43虛報(bào)率……………3.1.33訓(xùn)練集……………3.1.53Y牙齒識(shí)別…………3.11.6眼睛定位…………3.2.23眼睛中心…………3.2.11眼紋識(shí)別…………3.11.1眼周識(shí)別…………3.11.2驗(yàn)證集……………3.1.54樣本筆跡…………3.9.5一級(jí)特征…………3.異指比對(duì)…………3.3.16有效語(yǔ)音………3.8.18魚(yú)際紋……………3.4.9語(yǔ)言無(wú)關(guān)的聲紋識(shí)別…………3.8.12語(yǔ)言相關(guān)的聲紋識(shí)別……………3.8.11原生人臉數(shù)據(jù)……3.2.27原生生物數(shù)據(jù)……3.1.57遠(yuǎn)距離虹膜識(shí)別………………運(yùn)動(dòng)中虹膜識(shí)別…………………3.7.8Z掌靜脈……………3.6.1掌靜脈采集………3.6.4掌靜脈定位………3.6.5指靜脈模板………3.5.6掌靜脈模板………3.6.6指靜脈識(shí)別………3.5.2掌靜脈識(shí)別………3.6.2指靜脈圖像………3.5.3掌靜脈圖像………3.6.3指靜脈細(xì)節(jié)點(diǎn)…………………3.5.5掌紋采集…………3.4.15指紋背景區(qū)域……3.3.18掌紋定位………3.4.22指紋采集設(shè)備…………………3.3.24掌紋模板…………3.4.24指紋拒認(rèn)…………3.3.20掌紋三角點(diǎn)……3.4.12指紋拒認(rèn)率……3.3.23掌紋識(shí)別…………3.4.3指紋三角點(diǎn)………3.3.13掌紋特征點(diǎn)………3.4.13指紋設(shè)備分辨力…………………3.3.26掌紋圖像…………3.4.14指紋識(shí)別…………3.3.2掌紋圖像對(duì)齊…………………3.4.23指紋識(shí)別設(shè)備…………………3.3.25掌紋有效區(qū)域…………………3.4.21指紋圖像…………3.3.3掌紋褶皺………3.4.11指紋圖像采集時(shí)間…………3.3.27掌紋主線…………3.4.7指紋位置偏移比…………………3.3.19掌遠(yuǎn)紋……………3.4.8指紋有效區(qū)掌中紋…………3.4.10指紋重試………3.3.21正常筆跡…………3.9.6指紋重試率………3.3.22正確接受率………3.1.31中心點(diǎn)……………3.3.12指定文本的聲紋識(shí)別…………3.8.10主動(dòng)式虹膜采集…………………3.7.10指間區(qū)……………3.4.4注冊(cè)………………3.1.23指靜脈……………3.5.1注冊(cè)失敗…………3.1.24指靜脈采集………3.5.4注冊(cè)失敗率………3.1.37指靜脈采集窗……3.5.7足跡識(shí)別…………3.11.4英文對(duì)應(yīng)詞索引233Dfacerecognition……3Dpalmprintrecognition………………ABbifurcation…………………………biometricdataauthorization……………………biometricdatadesensitization…biometricdatadisclosure…………biometricfeature………………biometricidentification…………………………3.1.8biometricrecognitionsystem……………………3.1.12biometricsamplebiometricsampleCcontactpalmprintacquisition…………………3.4.16contactlesspalmprintacquisitcorepoint…………………………3.3.12countofviews……………………3.3.17cumulativematchcharacteristiccurve(CMCcurve)…Ddecision……………………………3.1.22derivedfacedatadifferentfingermatching………………………3.3.16distaltransversecrease……………3.4.8duplicatecheck……Eearrecognition……………enrolment…………………3.1.23enrolmentfailure………………………3.1.24enrolmentfailurerate……………………3.1.37equalerrorrate(EER)……………………3.1.34eyecenter…………………3.2.11eyedistance………………3.2.12eyepatternrecognition……………………3.11.1eyepositioning…………………………3.2.23Fface…………………………3.2.1faceassociateddata………………………3.2.29facedata……………………3.2.26facedetection………………3.2.15faceidentification…………………………3.2.4faceimagegeometricnormalization………………………3.2.18faceimagepre-processing…………………3.2.19facekeypoint……………3.2.16facekeypointlocalization………………3.2.17facepose……………………3.2.14facerecognition……………3.2.3faceresolution……………3.2.13facetemplate……………3.2.22faceverification……………3.2.5fake…………………………3.13.3falseacceptancerate(FAR)………………3.1.29falsenegativeidentificationrate(FNIR)………………3.1.27falsepositiveidentificationrate(FPIR)…………………3.1.28falserejectionrate(FRR)………………3.1.30featureextraction…………………………3.1.5featureextractiontime(FET)……………3.1.45featurefile………………3.1.44featurelevelfusion………………………3.12.7featurematching…………………………3.1.6fingervein…………………3.5.1fingerveincapture………………………3.5.4fingerveincapturewindow………………3.5.7fingerveinimage……………3.5.3fingerveinminutia………………………3.5.5fingerveinrecognition……………………3.5.2fingerveintemplate………………………3.5.6fingerprint…………………3.3.1GB/T41786—2022fingerprintcapturedevice……………3.3.24fingerprintcapturedeviceresolvingpower………………………3.3.26fingerprintdeltapoint………………3.3.13fingerprintimage………………………3.3.3fingerprintimagecapturetime……………………3.3.27fingerprintpositionoffsetratio…………………3.3.19fingerprintreat