中华人民共和国国家标准
GB/T 35676-2017
Public security-Finger vein recognition applicationTesting and evaluation methods for algorithm performance
中国国家标准化管理委员会 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 发布
目次
前言1范2规范性引用文件3术语和定义、缩略语3.1术语和定义3.2缩略语4测试库建库准则5测试方法 5.1接口函数和接口协议要求5.2识别性能测试内容5.3测试过程6评价方法.附录A（规范性附录） 非嵌人式算法识别性能测试接口函数要求附录B（规范性附录） 嵌人式算法识别性能测试方法和接口协议要求附录C（规范性附录）指静脉特征数据测试文件结构参考文献
前言
本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草.
请注意本文件的某些内容可能涉及专利.本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任.
本标准由中华人民共和国公安部提出.
本标准由全国安全防范报警系统标准化技术委员会（SAC/TC100）归口.
本标准起草单位：公安部第一研究所、国防科技大学、北京大学、深圳脉迪科技有限公司、中控智慧科技股份有限公司、宁波永发智能安防科技有限公司.
本标准主要起草人：侯鸿川、祁卫炜、吕磊、谢剑斌、李文新、黄厚钧、徐伟、李治农、曹忠伟.
公共安全指静脉识别应用 算法识别性能评测方法
1范围
本标准规定了公共安全指静脉识别应用中算法识别性能评测的测试库建库准则、测试方法和评价方法.
本标准适用于公共安全指静脉识别应用中算法识别性能的测试和评价，其他领域指静脉识别应用可参照使用，
2规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的.凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件.凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括的修改单）适用于本文件.
GB/T35742-2017公共安全指静脉识别应用图像技术要求
3术语和定义、缩略语
3.1术语和定义
下列术语和定义适用于本文件.
3. 1.1特征文件featurefile保存提取出的特征信息的特定格式文件.
3.1.2相似度similarity 相互比对的两个特征信息的相似程度数值，注：取值范围[0.000.1.000]，值0.000表示完全不匹配值1.000表示完全匹配.
3.1.3采样对象sampling object 样本采集来源的主体.
3.1.4注册enrollment采集、提取并存储已知人样本特征信息的过程.
3.1.6指静脉识别响应时间response time for finger veinrecognition 完成一次指静脉特征信息提取和模板比对的总时间.
GB/T 35676-2017
3.2缩略语
下列缩略语适用于本文件.
DET：检测错误权衡（Detection Error Tradeoff)EER：等错误率（Equal Error Rate)EFR：注册失败率（EnrollmentFailure Rate) FAR：错误接受率（False Acceptance Rate)FRR：错误拒绝率（False Rejection Rate)ROC：受试者操作特性（Receiver Operating Characteristic)TAR：正确接受率（True Acceptance Rate)
4测试库建库准则
按以下要求建库：
a）采集方式：单枚手指活体采集，手指状态正常、姿势正确，宜多批次间隔时间采集同指多图：b）图像规模：采集不少于1000人，每人的采样对象不少于两枚手指，右手和左手各不少于一枚 手指，每手指采集指静脉图像样本数不少于五幅；c）图像参数：应符合GB/T35742-2017中第4章的要求；d）性别分布：男性女性各占50%；e）年龄分布：15岁及以下占18%16岁~59岁占65%、60岁及以上占17%；1）区域分布：南方北方人口各占50%、城市农村人口各占50%.
5测试方法
5.1接口函数和接口协议要求
指静脉算法识别性能测试分为非嵌人式和嵌人式两类算法的测试，分别是在计算机（或服务器）环口，通过特征提取功能得到特征文件库，通过模板比对功能得到相似度，计算出算法识别性能的各项技 境下测试和嵌入式平台上验证，测试用接口两数和接口协议中应包含特征提取和模板比对两个基本接术指标.
非嵌人式算法的C语言接口函数说明见附录A，嵌入式算法的接口协议要求见附录B，特征文件结构见附录C.
5.2识别性能测试内容
指静脉算法识别性能测试包括：错误接受率（FAR）、错误拒绝率（FRR）、等错误率（EER）和指静脉识别响应时间（T）共4项技术指标，以及ROC或DET曲线.
5.3测试过程
5.3.1概述
指静脉算法识别性能测试应在预定注册失败率（EFR）前提下进行，分为生成特征文件库和测试性能指标两个过程：
a）生成特征文件库过程使用5.3.2.1的方法由测试库生成特征文件库1，再按照5.3.2.2的方法得到某一预定注册失败率条件下的特征文件库2，识别性能指标测试均基于特征文件库2；b）测试性能指标过程应生成不同注册失败率和预设相似度阔值的相应特征文件库2进行识别性
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