Windows Hello 生物识别要求
了解有关生物识别设备的硬件要求,例如用于支持 Windows Hello 的 IR 相机和指纹读取器。
术语
术语 | 定义 |
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错误接受率 (FAR) | 表示生物识别解决方案验证未授权人员的实例数。 这通常用实例数在给定人口规模中的比率来表示,比如 1 比 100,000。 这也可以表示为发生百分比,例如:0.001%。 该算法非常重要,因为它涉及生物识别算法的安全性。 |
正确接受率 (TAR) | 表示生物识别解决方案正确验证授权用户的实例数。 这通常以百分比表示。 始终认为"正确接受率"和"错误拒绝率"的总和为 1。 |
错误拒绝率 (FRR) | 表示生物识别解决方案无法正确验证授权用户的实例数。 通常用百分比表示,正确接受率和错误拒绝率的总和为 1。 |
置信度 | 声明的 FAR 的置信度表示在验证声明的 FAR 时执行的分析的可靠性。 根据目标或声明的 FAR 以及目标用例的重要性,置信度可能会有所不同。 |
生物识别样本 | 这是指执行验证操作所需的完整生物识别样本。 例如,执行验证需要单个指纹。 |
生物识别欺骗 | 这是指生物识别样本的合成副本。 |
指纹读取器要求
大面积传感器(传感器矩阵为 160x160 像素或更高,dpi 为 320 或更高):
- FAR < 0.001%。
- 使用反欺骗或活动检测的有效实际 FRR < 10%。
- 演示攻击防御措施是一项要求。
小面积传感器(传感器矩阵小于 160x160 像素,dpi 为 320 或更高):
- FAR < 0.002%。
- 使用反欺骗或活动检测的有效实际 FRR < 10%。
- 演示攻击防御措施是一项要求。
轻扫传感器:
- FAR < 0.002%。
- 使用反欺骗或活动检测的有效实际 FRR < 10%。
- 需要采取反欺骗措施。
面部特征识别要求
- FAR < 0.001%。
- TAR > 95%。
附录
下面显示了在声明的 FAR 中验证特定置信度所需的比较次数:
# of Unique Comparisons = C = 1/((1-Conf)) × 1/((FAR))
其中 FAR是所需的错误接受率,Conf 是所需的置信度。
例如,所需 FAR 为 0.001%,置信度为 96% :
# of Unique Comparisons = C = 1/((1-0.96)) × 1/((0.00001))
C = 25 × 100,000
C = 2,500,000
在这种情况下,需要进行 2,500,000 次比较,才能在声明的 FAR 中达到所需的置信度。
若要确定为实现这些比较而收集的唯一生物识别样本 n 的数量,可以使用以下公式:
# of Comparisons = n!/2(n-2)!
C = n(n-1)/2
∴ n^2-n = 2C
其中 n 是唯一生物识别样本的数量。
在 n^2>>n 的情况下,可以将上述公式简化为:
n^2 ≈ 2C
∴ n ≈ √2C
继续上面的示例,所需的唯一生物识别样本数为:
n ≈ √(2×2,500,000)
n ≈ 2,236.1
这意味着,需要大约 2,237 个唯一生物识别样本来验证声明的 FAR 的置信度。