Determinar la precisión de un sistema biométrico

Bueno, no estoy seguro de si esto es lo que estás buscando. En general, el rendimiento de cualquier sistema biométrico (por ejemplo, huellas dactilares, voz, reconocimiento facial, etc.) se describe utilizando varias métricas.

FAR o Falso La tasa de aceptación es la probabilidad de que el sistema autorice incorrectamente a una persona no autorizada, debido a que la entrada biométrica no coincide correctamente con una plantilla. El FAR normalmente se expresa como un porcentaje, siguiendo la definición de FAR, este es el porcentaje de entradas no válidas que se aceptan incorrectamente.

FRR o tasa de rechazo falsa es la probabilidad de que el sistema rechace incorrectamente el acceso a una persona autorizada, debido a que no coincide con la entrada biométrica con una plantilla. La FRR normalmente se expresa como un porcentaje, siguiendo la definición de FRR, este es el porcentaje de entradas válidas que se rechazan incorrectamente.

CER o Crossover Error Rate es la tasa en la que tanto las tasas de error de aceptar como de rechazar son iguales.

FER La tasa de no inscripción (FER) es el porcentaje de la población que no completa la inscripción.

EJEMPLO :

Supongamos que tenemos un sistema biométrico de huellas dactilares. También, tenemos 100 usuarios . Durante la etapa de inscripción, los usuarios no pudieron inscribirse (por ejemplo, no podemos establecer una firma / plantilla de huellas digitales para ellos). Esto significa que el sistema tiene una tasa de error de inscripción (FER) = 5% . Esto significa que solo 95 usuarios pueden usar el sistema.

Luego, durante la prueba de los 95 usuarios , 10 usuarios fueron rechazados cuando el sistema compara su huella digital con su plantilla de registro de huellas digitales. Esto significa que el FRR = 10.52%.

Además, el sistema aceptó 3 usuarios de los 95 usuarios cuando el sistema compara su huella digital con la plantilla de huellas digitales de otros usuarios. Esto significa que FAR = 3.15%

Cuanto menor sea FAR y FRR, mejor será el sistema

La precisión de los sistemas biométricos generalmente se expresa por su tasa de error igual (EER). Cuanto más bajo sea este número, mejor será el rendimiento del sistema.

Cuando se habla de sistemas biométricos, dos métricas principales son particularmente interesantes con respecto a qué tan bien funciona el sistema (la "precisión" a la que se refiere): Tasa de aceptación falsa (FAR) y tasa de rechazo falso (FFR). FAR ocurre cuando aceptamos un usuario que deberíamos haber rechazado (un falso positivo ), mientras que FFR ocurre cuando rechazamos un usuario a quien deberíamos haber aceptado (un falso negativo ) .

Si trazamos FAR y FFR en un gráfico, como en el de abajo, el EER es el punto donde se intersecan las dos curvas.

ParareducirelEER(aumentandolaprecisióndelsistema),sedebemejorarelhardwaredelsistemaysusoftware(elalgoritmo).

Puedeconsultar Principios biométricos en el sitio web de Biometria para obtener más información.

Muchos artículos en la Web afirman que el EER es donde las dos curvas se intersecan, no es cierto, es donde el área debajo de las curvas es igual. Los datos de laboratorio pueden producir curvas simétricas suaves y agradables donde el EER se encuentra en la intersección, pero los datos del mundo real producen curvas asimétricas que no pueden predecirse a partir de los datos de laboratorio.