GB/T 41772-2022 信息技術(shù) 生物特征識別 人臉識別系統(tǒng)技術(shù)要求（正式版）

ICS35.240.15信息技術(shù)生物特征識別人臉識別系統(tǒng)技術(shù)要求國家市場監(jiān)督管理總局國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會IGB/T41772—2022 Ⅲ 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語和定義 1 3 35.1系統(tǒng)架構(gòu) 35.2業(yè)務(wù)流程 4 56.1視圖采集 56.2視圖解析 5 5 66.5決策 6 66.7應(yīng)用開放接口 6 77.1樣本質(zhì)量 77.2人臉檢測 87.3人臉注冊 87.4人臉識別 87.5響應(yīng)時間 9附錄A(規(guī)范性)活體檢測 ⅢGB/T41772—2022本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識別專利的責(zé)任。本文件由全國信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(SAC/TC28)提出并歸口。本文件起草單位：上海商湯智能科技有限公司、中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院、云從科技集團(tuán)股份有飛股份有限公司、上海依圖網(wǎng)絡(luò)科技有限公司、螞蟻科技集團(tuán)股份有限公司、深圳市騰訊計算機(jī)系統(tǒng)有安部第三研究所、福州數(shù)據(jù)技術(shù)研究院有限公司、同方威視技術(shù)股份有限公司、中興通訊股份有限公司、北京集創(chuàng)北方科技股份有限公司、浙江大華技術(shù)股份有限公司、聯(lián)想中天科技有限公司、青島海信網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司、京東科技控股股份有限公司、北京京東尚科信息技術(shù)有限公司、廈門市美亞柏科信息股份有限公司、杭州宇泛智能科技有限公司、羅克佳華科技集團(tuán)股份有限公司、北京曙光易通技術(shù)有測試技術(shù)研究院、廣東中科臻恒信息技術(shù)有限公司、中國汽車工程研究院股份有限公司、新大陸數(shù)字技術(shù)股份有限公司、福建海景科技開發(fā)有限公司、北京清微智能科技有限公司、北京小米移動軟件有限公1GB/T41772—2022信息技術(shù)生物特征識別人臉識別系統(tǒng)技術(shù)要求1范圍2規(guī)范性引用文件GB/T28826.2信息技術(shù)公用生物特征識別交換格式框架第2部分：生物特征識別注冊機(jī)構(gòu)2GB/T41772—20223.6人臉參考facereference注：人臉參考類型的選擇和使用與應(yīng)用相關(guān)，具體規(guī)定見GB/T35273、GB/T40660。3.7人臉參考標(biāo)識符facereferenceidentifier指向人臉參考數(shù)據(jù)庫中的人臉參考數(shù)據(jù)記錄的指針。3.8人臉探針faceprobe輸入到算法并與人臉參考進(jìn)行比對的人臉樣本或人臉特征項的集合。注：人臉探針類型的選擇和使用與應(yīng)用相關(guān)，具體規(guī)定見GB/T35273、GB/T40660。3.9人臉驗證faceverification將所產(chǎn)生的人臉探針與給定的已存儲的人臉參考進(jìn)行比對(1:1比對),以確認(rèn)用戶是否為所聲明的身份的一種人臉識別應(yīng)用方式。3.10人臉辨識faceidentification將所產(chǎn)生的人臉探針與已存儲的指定范圍內(nèi)的所有人臉參考進(jìn)行比對(1:N比對),以確認(rèn)用戶3.11人臉樣本符合人臉識別應(yīng)用指定條件的適應(yīng)度的度量。3.12檢驗采集到的樣本質(zhì)量是否符合人臉識別應(yīng)用指定條件的過程。3.13隨著相似度的增加而增加的比對得分。3.14錯誤接受率falseacceptancerate3.15錯誤拒絕率falserejectionrate3.16錯誤接受辨識率false-positiveidentificationrate3GB/T41772—2022人臉辨識中，錯誤拒絕數(shù)量占正確接受數(shù)量與錯誤拒絕數(shù)量之和的比例。注：活體檢測是呈現(xiàn)攻擊檢測的子集。FAR錯誤接受率(FalseAcceptanceRate)FRR錯誤拒絕率(FalseRejectionRate)FPIR錯誤接受辨識率(False-positiveIdentificationRate)FNIR錯誤拒絕辨識率(False-negativeIdentificationRLDFAR活體檢測錯誤接受率(LivenessDetectionFalseAcceptanceRate)LDFRR活體檢測錯誤拒絕率(LivenessDetectionFalseRejectionRate)人臉抓拍人證核驗人臉檢索人臉聚檔其他應(yīng)用應(yīng)用開放接口采集子系統(tǒng)視圖解析人臉檢測人臉跟蹤屬性檢測二二=二二活體檢測比對了系統(tǒng)管理子系統(tǒng)比對了系統(tǒng)設(shè)置閥值人驗驗證人驗驗證1:1比對接口配置決策決策!其他管理!必選兒-]可選人臉識別系統(tǒng)4GB/T41772—2022的任何子過程。1)人臉注冊數(shù)據(jù)庫：用于注冊數(shù)據(jù)的存儲；2)實時采集數(shù)據(jù)庫：用于采集數(shù)據(jù)的存儲。1)人臉驗證模式：人臉探針和指定的人臉參考進(jìn)行比對(1:1比對),輸出一個相似度得分；2)人臉辨識模式：人臉探針和部分或全部的人臉參考進(jìn)行比對(1:N比對),輸出多個相似3)權(quán)限管理：設(shè)置不同角色的操作權(quán)限等；5)用戶管理：存儲或刪除用戶的人臉參考等注冊信息；6)其他管理：控制工作環(huán)境和非生物特征數(shù)據(jù)的存儲、在視圖采集時或采集后向用戶提供反a)人臉注冊：1)啟動人臉注冊過程；4)將該用戶的數(shù)據(jù)記錄存儲在人臉注冊數(shù)據(jù)庫；b)人臉識別：1)啟動人臉識別過程；2)采集人臉圖像或視頻；3)將人臉探針與一個或多個人臉參考進(jìn)行比對；4)依據(jù)系統(tǒng)策略及相似度得分，對人臉識別提供決策結(jié)果；5)將決策結(jié)果傳輸?shù)饺四樧R別應(yīng)用；5GB/T41772—2022c)人臉更新：l)啟動人臉更新過程；3)結(jié)束更新過程，記錄日志。d)人臉注銷：1)啟動人臉注銷過程；2)根據(jù)人臉注銷策略，在人臉注冊數(shù)據(jù)庫中刪除或匿名化與待注銷用戶關(guān)聯(lián)的全部數(shù)據(jù)；6功能要求a)自動判別采集對象位置，依據(jù)采集對象身高和距離自動調(diào)節(jié)采集設(shè)備b)采集對象為身體機(jī)能差異人群時，提供語音提示和/或字體大小調(diào)節(jié)等功能。a)應(yīng)能進(jìn)行人臉檢測；b)應(yīng)能進(jìn)行人臉特征項提?。籧)應(yīng)對樣本進(jìn)行質(zhì)量判斷并給出判斷結(jié)果，對質(zhì)量判斷未通過的人臉樣本可提示重新采集；a)支持人臉參考存儲到人臉注冊數(shù)據(jù)庫，并返回人臉參考標(biāo)識符，其中人臉注冊符合6.3.4的b)每個用戶的人臉參考對應(yīng)唯一人臉參考標(biāo)識符；d)支持人臉參考標(biāo)識符查詢操作，并確認(rèn)人臉參考標(biāo)識符及對應(yīng)人臉參考是否有效。6.3.2當(dāng)人臉參考存儲在人臉識別系統(tǒng)外(例如用戶令牌)時，人臉識別系統(tǒng)應(yīng)能獲取并使用人臉參考。6.3.3若非必要目的，人臉識別系統(tǒng)不應(yīng)存儲實時采集數(shù)據(jù)。當(dāng)人臉識別系統(tǒng)具備實時采集數(shù)據(jù)存儲a)應(yīng)支持人臉探針存儲到實時采集數(shù)據(jù)庫；b)應(yīng)支持實時采集數(shù)據(jù)的查詢和刪除等。a)應(yīng)支持現(xiàn)場注冊或非現(xiàn)場注冊；b)應(yīng)支持人臉樣本批量注冊；c)宜滿足單個用戶注冊多張人臉樣本的需求；6GB/T41772—2022d)宜支持不同圖像源的人臉注冊，例如實時采集相片或已存儲的相片e)可支持一種或多種采集設(shè)備采集的人臉樣本；a)應(yīng)將獲取的人臉特征項與人臉注冊數(shù)據(jù)庫中的人臉特征項進(jìn)行比對，并計算相似度得分；c)宜具備異常情況判定及處理功能。注1:相似度得分一般為0～100的實數(shù)，得分越低表示人臉特征越不相似，得分越高表示人臉特征越相似。注2:異常情況包括但不限于比對失敗和導(dǎo)出失敗等。6.5決策a)人臉驗證：1)若與人臉參考比對的相似度得分大于指定的閾值，則應(yīng)判斷該人臉探針與人臉參考匹配，2)應(yīng)向管理子系統(tǒng)輸出相似度得分和決策結(jié)果。b)人臉辨識：1)若與所有人臉參考比對的相似度得分都小于指定的閾值，則應(yīng)判斷該人臉探針不與任意2)若與多個人臉參考比對的相似度得分大于指定的閾值，則應(yīng)取人臉探針與相似度得分最4)應(yīng)向管理子系統(tǒng)輸出相似度得分和決策結(jié)果。c)在確定人臉識別決策結(jié)果前，人臉識別系統(tǒng)應(yīng)允許用戶按照決策策略中設(shè)定的次數(shù)進(jìn)行嘗試。a)閾值設(shè)置：注：供應(yīng)商給出相似度閾值、質(zhì)量判斷閾值與識別性能指標(biāo)的映射關(guān)系供用戶參考。f)其他管理：可對決策子系統(tǒng)輸出的決策結(jié)果和/或相似度得分做備等應(yīng)按照GB/T28826.2的規(guī)定進(jìn)行登記。提供的服務(wù)包括但不限于：7GB/T41772—2022注冊樣本質(zhì)量應(yīng)符合表1的要求，待識別樣本質(zhì)量宜符合要求注冊人臉樣本配合式待識別樣本非配合式待識別樣本人臉大小兩眼瞳間距≥60像素≥55像素≥40像素清晰度高斯模糊運動模糊拉普拉斯方差姿態(tài)水平轉(zhuǎn)動角—10°~10—20°~20°—45°~45俯仰角—10°~10°—15°~15°—20°~25°傾斜角—10°~10°—15°~15°—25°~25°完整度幾何失真眉毛可見度眼睛可見度鼻子可見度嘴巴可見度面頰皮膚可見度保真度化妝和修圖情況未化妝修圖未化妝修圖未化妝修圖光照均勻性無光斑和陰陽臉無光斑和陰陽臉無光斑和陰陽臉整體亮暗無過曝和欠曝?zé)o過曝和欠曝?zé)o過曝和欠曝灰度級256級256級256級灰度動態(tài)范圍(85～200灰度值占比)表情表情類別中性中性或微笑中性或微笑眼睛睜閉自然睜開自然睜開自然睜開嘴巴張合自然閉合自然閉合或微張自然閉合或微張注1:人臉姿態(tài)的定義見GB/T35678—2017中3.3。注2:人臉樣本整體模糊程度的計算見GB/T33767.5—2018中7.4.7。注3:特殊應(yīng)用中使用的人臉樣本(例如居民身份證數(shù)字相片、護(hù)照數(shù)字相片等)質(zhì)量要求參考相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)定。注4:特殊應(yīng)用中(例如戴口罩人臉識別)使用的人臉樣本不需要符合本文件中關(guān)于人臉完整度的規(guī)定。8GB/T41772—2022人臉檢出率應(yīng)不低于90%。人臉誤檢率應(yīng)不大于5%。注1:人臉檢出率為人臉檢測結(jié)果中正確檢測為人臉圖像的數(shù)量占人臉圖像總數(shù)的比例。注2:人臉誤檢率為人臉檢測結(jié)果中非人臉圖像數(shù)占檢出圖像總數(shù)的比例。當(dāng)注冊樣本質(zhì)量符合表1要求時，人臉注冊失敗率應(yīng)小于1%。注：人臉注冊失敗率為注冊失敗的樣本數(shù)量與注冊樣本總數(shù)的比例。7.4人臉識別表2人臉驗證性能指標(biāo)系統(tǒng)性能級別性能指標(biāo)應(yīng)用示例參考測試數(shù)據(jù)庫規(guī)模一級當(dāng)FAR為十萬分之一時，F(xiàn)RR≤2%高鐵、機(jī)場人證核驗等萬量級當(dāng)FAR為一百萬分之一時，F(xiàn)RR≤3%二級當(dāng)FAR為一千萬分之一時，F(xiàn)RR≤1%支付級人臉驗證等十萬量級當(dāng)FAR為一億分之一時，F(xiàn)RR≤2%注：有些應(yīng)用需要正確識別率指標(biāo)，即正確接受的數(shù)量占正確接受數(shù)量與錯誤拒絕數(shù)量之和的比例。正確識別驗證，正確識別率=1-FRR。7.4.2人臉辨識人臉辨識性能指標(biāo)要求如下：a)當(dāng)配合式應(yīng)用待識別樣本質(zhì)量符合表1中“配合式待識別樣本”的要求，非配合式應(yīng)用待識別樣本質(zhì)量符合表1中“非配合式待識別樣本”的要求，且當(dāng)人臉辨識只確認(rèn)唯一候選者時，F(xiàn)PIR和FNIR應(yīng)符合表3的規(guī)定。b)當(dāng)人臉辨識需要給出k位(k為整數(shù)，k≥2)候選者列表時，前k位命中率性能要求根據(jù)具體的應(yīng)用需求進(jìn)行確認(rèn)。注：前k位命中率(topkhitrate)是指在人臉辨識測試中，相同人比對得分位于前k位內(nèi)且得分超過閾值的人臉探針數(shù)量占人臉探針總數(shù)量的比例。人臉探針均有唯一人臉參考匹配。當(dāng)k=1時，稱為首位命中率，也可稱為正確識別率。9GB/T41772—2022表3人臉辨識性能指標(biāo)系統(tǒng)類型性能級別性能指標(biāo)應(yīng)用示例參考測試數(shù)據(jù)庫規(guī)模配合式應(yīng)用無當(dāng)FPIR為千分之一時，F(xiàn)NIR≤5%人臉門禁等十萬量級當(dāng)FPIR為萬分之一時，F(xiàn)NIR≤10%非配合式應(yīng)用一級當(dāng)FPIR為千分之一時，F(xiàn)NIR≤10%人員檔案等萬量級當(dāng)FPIR為萬分之一時，F(xiàn)NIR≤15%二級當(dāng)FPIR為千分之一時，F(xiàn)NIR≤5%動態(tài)報警系統(tǒng)等萬量級當(dāng)FPIR為萬分之一時，F(xiàn)NIR≤10%率有時也被稱作召回率、通過率、首位命中率等，根據(jù)具體應(yīng)用選擇合適的術(shù)語，并用百分比表示。對于人臉辨識，正確識別率=1-FNIR。7.5響應(yīng)時間人臉識別系統(tǒng)響應(yīng)時間要求如下：a)人臉驗證時，人臉識別系統(tǒng)平均響應(yīng)時間應(yīng)不大于2s;b)人臉辨識時，人臉識別系統(tǒng)平均響應(yīng)時間宜不大于2s。注：人臉識別系統(tǒng)響應(yīng)時間指從系統(tǒng)采集端人臉采集完成到系統(tǒng)返回識別結(jié)果的時間。A.1假體攻擊類型A.1.1概述假體攻擊類型包括但不限于二維假體攻擊和三維假體攻擊。A.1.2二維假體攻擊二維假體攻擊類型包括但不限于如下內(nèi)容。a)二維靜態(tài)紙質(zhì)圖像攻擊，需要考慮的因素如下：b)二維靜態(tài)電子圖像攻擊，需要考慮的因素如下：c)二維動態(tài)圖像攻擊，需要考慮的因素如下：●二維動態(tài)圖像類型：錄制視頻、合成視頻等；●設(shè)備類型：移動終端、微型計算機(jī)等；A.1.3三維假體攻擊三維假體攻擊類型包括但不限于如下內(nèi)容。a)三維面具攻擊，需要考慮的因素如下：b)三維頭模攻擊，需要考慮的因素如下：A.2活體檢測性能要求活體檢測性能指標(biāo)包括LDFAR和LDFRR。GB/T41772—2022活體檢測性能指標(biāo)計算方法及要求如下。a)計算方法如下：1)