FRR與FAR


　　FRR（False Rejection Rate）和FAR（False Acceptance Rate）是用來評估指紋識別算法性能的兩個主要參數(shù)。FRR和FAR有時被用來評價一個指紋識別系統(tǒng)的性能，其實(shí)這并不貼切。指紋識別系統(tǒng)的性能除了受指紋算法的影響外，指紋采集設(shè)備的性能對FRR和FAR的影響也是不能忽視的。


　　FRR通俗叫法是拒真率的意思，標(biāo)準(zhǔn)稱謂是 FNMR（False Non-Match Rate 不匹配率）。可以通俗的理解為“把應(yīng)該相互匹配成功的指紋當(dāng)成不能匹配的指紋”的概率。對指紋算法的性能測量是在給定指紋庫的情況下進(jìn)行測量的。用于測量的指紋庫一般由FVC（國際指紋識別算法大賽）組織者給定。FVC在作指紋識別算法性能測試時，并無外界指紋輸入，是使用標(biāo)準(zhǔn)的指紋圖像庫來測試的。所以 FNMR是在沒有連接指紋采集設(shè)備的情況下得出的測試值。本節(jié)的其它參數(shù)也都是在這一前提下得出的。


　　假定


　　對于指紋識別算法來講，在指紋庫確定的情況下，其匹配失敗率FNMR是一定的。當(dāng)指紋庫發(fā)生變化，其FNMR也會有變化。所以國際上是以FVC公布的指紋庫為統(tǒng)一的測試庫，在該測試庫中測試出來的FNMR結(jié)果作為衡量指紋算法性能的標(biāo)準(zhǔn)參考。


　　FAR一般稱為認(rèn)假率，其標(biāo)準(zhǔn)稱謂是FMR（False Match Rate 錯誤匹配率）。FMR是用來評估指紋識別算法性能的最重要參數(shù)?？梢酝ㄋ椎睦斫鉃椤鞍巡粦?yīng)該匹配的指紋當(dāng)成匹配的指紋”的概率。


　　同樣以前段中的指紋庫為例。把庫中的每個指紋，與除自己之外的其它所有指紋進(jìn)行匹配，匹配的總次數(shù)，即3x99x3x100=89100次。理論情況下，匹配成功次數(shù)為6x100=600次，匹配失敗次數(shù)應(yīng)為89100-600=88500次。假定由于指紋算法性能的原因，把本應(yīng)該匹配失敗的判為匹配成功，若假定這種錯誤次數(shù)為100次。則錯誤接受率 FAR為100/89100=0.11%。匹配失敗次數(shù)是因判定相似的條件嚴(yán)格程度而變化的。當(dāng)匹配成功的篩選條件，即門限值提高時，FAR會降低。


　　FAR也與指紋庫相關(guān)。所以在FVC大賽中，有4個指紋庫用于測試，并取平均值。其中有一個指紋庫是人工生成的，以排除采集設(shè)備不同導(dǎo)致的指紋圖像質(zhì)量不同對算法效能的影響。


　　在同一個指紋庫中，對同一個算法來講，需要設(shè)定一個閾值，作為判定相似的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)相似度大于這個閾值時，表示匹配成功，否則表示匹配失敗。FNMR是隨閾值增大而增大的，即判定相似的門檻值越高，則真的指紋判定為假的機(jī)率越大。反之，FMR是隨閾值增大而減小的，即隨著判定相似度的門檻值越高，把假的指紋判定為真的概率會越小。FAR與FRR成反比。根據(jù)2004年FVC大賽測試結(jié)果，一般當(dāng)FMR是1/1000量級時，FNMR是5/100左右。也就是100個手指的指紋庫中，進(jìn)行1000次匹配，有可能發(fā)生一次匹配錯誤，即認(rèn)錯。進(jìn)行100次匹配，有可能出現(xiàn)5次匹配失敗，即不認(rèn)。


　　EER


　　EER（Equal Error Rate）是相等錯誤率的意思。這個參數(shù)一般在普通場合不大使用。EER主要用于評價指紋算法整體效能的指標(biāo)。也就是把FAR、FRR兩個參數(shù)統(tǒng)一為一個參數(shù)，來衡量指紋算法的整體性能。FAR和FRR是同一個算法系統(tǒng)的兩個參數(shù)，把它放在同一個坐標(biāo)中。FAR是隨閾值增大而減小的，FRR是隨閾值增大而增大的。因此它們一定有交點(diǎn)。這個點(diǎn)是在某個閾值下的FAR與FRR等值的點(diǎn)。習(xí)慣上用這一點(diǎn)的值來衡量算法的綜合性能。對于一個更優(yōu)的指紋算法，希望在相同閾值情況下，FAR和FRR都越小越好。


　　把FAR和FRR曲線都向下平移。同時相交點(diǎn)ERR也向下平移。所以EER值越小的時候，表示算法的整體性能越高。


　　由于當(dāng)FRR與FAR相交時對應(yīng)的閾值都很小，也就是說此時的相似度閾值連30%都不到。實(shí)際使用中的閾值至少設(shè)在80%以上，所以EER值并不被用在大眾化場合來描述指紋算法的性能，只是在競賽排名中使用。


　　拒登率


　　拒登率一般使用較少，在指紋識別術(shù)語中，它是一個意思相對比較含糊的詞。在世界指紋算法大賽中，有個參數(shù)叫拒絕注冊率，有時被稱為拒登率，用來衡量指紋識別算法對指紋圖像質(zhì)量的挑剔程度，用REJENROLL。表示。在給定的指紋數(shù)量，如 100枚指紋圖像中，可以成功注冊或稱為建檔的指紋，如果是99，則REJENROLL　＝　1%。對FVC大賽給出的標(biāo)準(zhǔn)指紋庫來講，絕大多數(shù)的指紋算法都可以建檔成功，即REJENROLL　為0.00％。


　　在另外一種場合，拒登率通常被解釋為指紋識別系統(tǒng)（包含指紋采集設(shè)備）不接受指紋注冊的概率。這種情況下，拒絕注冊的因素，除了算法本身的原因外，更多的受指紋采集設(shè)備的成像能力的影響。指紋采集設(shè)備輸出的指紋圖像質(zhì)量越好，指紋識別系統(tǒng)的拒登率越低，指紋采集設(shè)備輸出的指紋圖像質(zhì)量越低，其拒登率越高

總結(jié)

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