Windows Hello 生物特徵辨識需求
瞭解生物特徵辨識設備的硬體需求,例如 IR 相機和指紋辨識器,以支援Windows Hello。
詞彙
詞彙 | 定義 |
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False 接受率 (FAR) | 代表生物特徵辨識識別解決方案驗證未經授權的人員實例數目。 這通常以指定母體大小中的實例數目比率表示,例如 100,000 中的 1。 這也可以以出現的百分比表示,例如 0.001%。 這被視為是與生物識別演算法安全性有關的最重要的測量。 |
True 接受率 (TAR) | 代表生物特徵辨識識別解決方案正確驗證授權使用者的實例數目。 這通常以百分比表示。 一律會保留 True 接受率和 False 拒絕率的總和為 1。 |
誤判拒絕率 (FRR) | 代表生物特徵辨識識別解決方案無法正確驗證授權使用者的實例數目。 通常以百分比表示,實際接受率和錯誤拒絕率的總和為 1。 |
信賴度 | 宣告的 FAR 信賴度代表驗證宣告的 FAR 時所執行之分析的健全性。 視目標或宣告的 FAR 和目標使用案例的重要性而定,信賴等級可能會有所不同。 |
生物特徵辨識範例 | 這是指執行驗證作業所需的完整生物特徵辨識範例。 例如,需要單一指紋才能執行驗證。 |
生物特徵辨識詐騙 | 這是指生物特徵辨識樣本的綜合複本。 |
指紋辨識器需求
大型區域感應器 (160 x160 圖元以上的感應器矩陣,且 DPI 為 320 或更新) :
- FAR < 0.001%。
- 具有反詐騙或即時偵測 < 的有效真實世界 FRR 10%。
- 呈現攻擊防禦措施是一項需求。
小型區域感應器 (小於 160x160 的感應器矩陣,且 DPI 為 320 或更新) :
- FAR < 0.002%。
- 具有反詐騙或即時偵測 < 的有效真實世界 FRR 10%。
- 呈現攻擊防禦措施是一項需求。
撥動感應器:
- FAR < 0.002%。
- 具有反詐騙或即時偵測 < 的有效真實世界 FRR 10%。
- 反詐騙量值是一項需求。
臉部特徵辨識需求
- FAR < 0.001%。
- TAR > 95%。
附錄
在宣告的 FAR 中驗證特定信賴等級所需的比較數目如下所示:
# of Unique Comparisons = C = 1/((1-Conf)) × 1/((FAR))
其中 FAR 是所需的 False 接受率, 而 Conf 是所需的信賴度。
例如,在信賴度為 96% 的所需 FAR 為 0.001% 時:
# of Unique Comparisons = C = 1/((1-0.96)) × 1/((0.00001))
C = 25 × 100,000
C = 2,500,000
在此情況下,需要 2,500,000 個比較,才能達到所宣告 FAR 所需的信賴度。
若要判斷要收集以達成這些比較的唯一生物特徵辨識樣本數目,可以使用下列公式:
# of Comparisons = n!/2(n-2)!
C = n(n-1)/2
∴ n^2-n = 2C
其中 n 是唯一生物特徵辨識樣本的數目。
在n^2 >>n的情況下,上述公式可以簡化為:
n^2 ≈ 2C
∴ n ≈ √2C
繼續上述範例,所需的唯一生物特徵辨識樣本數目如下:
n ≈ √(2×2,500,000)
n ≈ 2,236.1
這表示需要大約 2,237 個唯一生物特徵辨識樣本,才能驗證所宣告 FAR 的信賴度。