photo-1476242906366-d8eb64c2f661.jpg

При построении Архитектуры биометрической системы необходимо:

Сформулировать цель и задачи системы

Определить параметры верификации или идентификации пользователей

Определиться с терминологией, понятиями и базовыми требованиями к системе

 

Виды Аутентификации:

Для постановки бизнес-задач по системной интеграции или адаптации программных решений с использованием биометрических систем необходимо четко осознавать базовые особенности требуемой архитектуры и понимать разницу и смысл необходимых терминов: 

Аутентификация (Authentication)

Верификация 

(Verification)

Идентификация 

(Identification)

Аутентификация (Authentication) - это базовый термин, означающий Верификацию (Verification) или Идентификацию (Identification)

(важно понимать разницу терминов, так как от этого зависит принятие правильного решения при конфигурации и построении системы!)

Верификация

«Я Дейв?»

101101001101

100101101001

111010011001

101101011100

101101001101

100101101001

111010011001

101101011100

1:1 сравнение (matching)

FAR = FMR

101101001101

100101101001

111010011001

101101011100

011001001011

110100010110

100101101001

011010001101

101101001101

100101101001

111010011001

101101011100

100100011010

101011001011

011010111000

110110011101

110101011011

111010011010

001000111000

010110110101

010001111010

101010101110

011010101100

110100100111

1:N сравнение (matching)

FAR = 1-(1-FMR)  = NxFMR  

N

Идентификация

«Кто Я?»

  • FAR - False Acceptable Rate: коэффициент ложного пропуска, вероятность ложной идентификации, то есть вероятность того, что система биоидентификации по ошибке признает подлинность пользователя, не зарегистрированного в системе

  • FMR - False Match Rate: вероятность того, что система неверно сравнивает входной образец с несоответствующим шаблоном в базе данных. 

Зачастую, в рамках обсуждения проекта потребители говорят - нам необходима идентификация (1:N) (т.е. выборка 1 из множества), при этом требования архитектуры проекта требуют введение верификации (1:1) (т.е. выборка один к одному).  

Также зачастую потребители понимают различие между идентификацией и верификацией, однако при планировании архитектуры просят использовать идентификацию, при этом легко доступен второй фактор, позволяющий ввести принцип верификации посредством второго фактора: имя, номер покупателя, номер пациента, номер прав, номер паспорта, СНИЛС, ИНН, номер ID сотрудника компании или номер телефона. 

 

Проблема многих биометрических систем в том, что идентификация при хранении более чем 8000 паттернов потребует особой программной архитектуры и зачастую, по принципам скорости сверки, применения серверных мощностей уступает принципу верификации. Уникальность же технологии венозной идентификации IRED, разработанной нашей компанией для корпорации HITACHI в том, что наша технологическая платформа самих устройств, поиска шаблонов, сверки и идентификации, на данный момент, самая защищенная и скоростная в мире (мы выделяем принципы FVIE/FVID).


 

Верификация:

Номер сотрудника

Биометрический паттерн

Привязано к ID сотрудника

Клиентское приложение

программный модуль

       Hitachi

       сверка

Поиск номера сотрудника

Выборка биометрического 

паттерна 

Отправка биометрического

паттерна в Hitachi Matcher

Да/Нет

Биометрический паттерн

Биометрическое сканирование

Клиентское приложение

программный модуль

       Hitachi

       сверка

Поиск по биометрическому

паттерну

Биометрический паттерн

Биометрический паттерн

Биометрический паттерн

Биометрический паттерн

Запрос Hitachi Matcher на полученный образ вен пальца и поиск совпадения

Да/Нет

Идентификация:
 

Глоссарий:

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 

ABIS - Automated Biometric Identification System: 
Generic term sometimes used in the biometrics community to discuss a biometric system.

  • Автоматизированная система биометрической идентификации:

Общий термин, который иногда используется в биометрическом сообществе для описания биометрической системы.

Accuracy: A catch-all phrase for describing how well a biometric system performs. The actual statistic for performance will vary by task (verification, open-set identification (watchlist), and closed-set identification).

  • Точность: универсальный термин для описания того, насколько хорошо работает биометрическая система. Фактическая статистика производительности будет зависеть от задачи (проверка, идентификация открытого набора (список наблюдения) и идентификация закрытого набора).

 

  • Closed-set Identification (Закрытая идентификация) - относится к биометрической задаче, в которой известно, что неопознанный человек находится в базе данных биометрических характеристик, и система пытается определить его / ее личность.

 

  • Open-set Identification (Открытая идентификация) - при открытой идентификации нет гарантии, что запись биометрических данных человека содержится в существующем наборе биометрических данных в базе данных организации.

Activate Users: Активировать пользователей.

Add Users To Pool: Добавить пользователей в Массив данных.

AFIS - Automated Fingerprint Identification System: A highly specialized biometric system that compares a submitted fingerprint record (usually of multiple fingers) to a database of records, to determine the identity of an individual. AFIS is predominantly used for law enforcement, but is also being used for civil applications (e.g. background checks for soccer coaches, etc).

  • AFIS - Автоматическая система идентификации по отпечатку пальца: высокоспециализированная биометрическая система, которая сравнивает отправленную запись отпечатка пальца (обычно нескольких пальцев) с базой данных записей, чтобы определить личность человека. AFIS в основном используется для правоохранительных органов, но также используется для гражданских приложений.

Algorithm: A limited sequence of instructions or steps that tells a computer system how to solve a particular problem. A biometric system will have multiple algorithms, for example: image processing, template generation, comparisons, etc.

  • Алгоритм: ограниченная последовательность инструкций или шагов, которые сообщают компьютерной системе, как решить конкретную проблему. Биометрическая система будет иметь несколько алгоритмов, например: обработка изображений, создание шаблонов, сравнение и т.д.

 

API - Application Programming Interface: Formatting instructions or tools used by an application developer to link and build hardware or software applications.

  • API - Программный интерфейс приложения (интерфейс прикладного программирования): инструкции или инструменты форматирования, используемые разработчиком приложения для связывания и создания аппаратных или программных приложений.

  • API - по сути - набор классовпроцедурфункцийструктур или констант, которыми одна компьютерная программа может взаимодействовать с другой программой. Обычно входит в описание какого-либо интернет-протокола (например, RFC), программного каркаса (фреймворка) или стандарта вызовов функций операционной системы. Часто реализуется отдельной программной библиотекой или сервисом операционной системы. Используется программистами при написании всевозможных приложений.

Asynchronous JavaScript object model:

  • Асинхронная объектная модель JavaScript.

 

Attempt: The submission of a single set of biometric sample to a biometric system for identification or verification. Some biometric systems permit more than one attempt to identify or verify an individual.

  • Попытка считывания (Сканирование): отправка одного набора биометрических образцов в биометрическую систему для идентификации или проверки. Некоторые биометрические системы допускают более одной попытки идентифицировать или проверить личность.

Authentication: 

In biometrics, “authentication” is sometimes used as a generic synonym for verification.

  • В биометрии «аутентификация» иногда используется как общий синоним проверки данных пользователя.

Authorization code: код авторизации

BC - Biometric Consortium: An open forum to share information throughout government, industry, and academia.

  • BC - Биометрический консорциум: открытый форум для обмена информацией в правительстве, промышленности и академических кругах.

Bank (data) – Массив данных.

Behavioral Biometric Characteristic: A biometric characteristic that is learned and acquired over time rather than one based primarily on biology. All biometric characteristics depend somewhat upon both behavioral and biological characteristic. Examples of biometric modalities for which behavioral characteristics may dominate include finger or palm position when being scanned, signature recognition and keystroke dynamics.

  • Поведенческая биометрическая характеристика: биометрическая характеристика, которая определяется и формулируется с течением времени, а не основывается главным образом на биологии. Все биометрические характеристики в некоторой степени зависят как от поведенческих, так и от биологических характеристик. Примеры биометрических модальностей, для которых могут доминировать поведенческие характеристики, включают положение пальца или руки при биометрическом сканировании, распознавание подписи и динамику нажатия клавиш.

Benchmarking: The process of comparing measured performance against a standard, openly available, reference.

  • Бенчмаркинг: процесс сравнения измеренной производительности со стандартным, общедоступным эталоном.

Binning: Process of parsing (examining) or classifying data in order to accelerate and/or improve biometric matching.

  • Биннинг: процесс синтаксического анализа (изучения) или классификации данных для ускорения и / или улучшения биометрического сопоставления.

BioAPI – Biometrics Application Programming Interface: Defines the application programming interface and service provider interface for a standard biometric technology interface. The BioAPI enables biometric devices to be easily installed, integrated or swapped within the overall system architecture.

  • BioAPI - интерфейс прикладного программирования биометрии: определяет интерфейс прикладного программирования и интерфейс поставщика услуг для стандартного интерфейса биометрической технологии. BioAPI позволяет легко устанавливать, интегрировать или заменять биометрические устройства в общей архитектуре системы.

Biological Biometric Characteristic: A biometric characteristic based primarily on an anatomical or physiological characteristic, rather than a learned behavior. All biometric characteristics depend somewhat upon both behavioral and biological characteristic. Examples of biometric modalities for which biological characteristics may dominate include finger vein pattern fingerprint and hand vein pattern geometry.

  • Биологические биометрические характеристики: биометрические характеристики, основанные в первую очередь на анатомических или физиологических характеристиках, а не на приобретенном поведении. Все биометрические характеристики в некоторой степени зависят как от поведенческих, так и от биологических характеристик. Примеры биометрических модальностей, для которых биологические характеристики могут доминировать, включают рисунок вен пальца, отпечаток пальца и рисунок вен руки.

Biometric Data: A catch-all phrase for computer data created during a biometric process. It encompasses raw sensor observations, biometric samples, models, templates and/or similarity scores. Biometric data is used to describe the information collected during an enrollment, verification, or identification process, but does not apply to end user information such as user name, personal information and access authorizations.

  • Биометрические данные: универсальный термин для компьютерных данных, созданных в ходе биометрического процесса. Он включает необработанные данные сенсорного сканирования, биометрические образцы, модели, шаблоны и / или результаты оценки сходства. Биометрические данные используются для описания информации, собранной во время процесса регистрации, проверки или идентификации, но не применяются к информации конечного пользователя, такой как имя пользователя, личные данные и авторизация доступа.

Biometric Sample: Information or computer data obtained from a biometric sensor device. Examples are images of a face or fingerprint.

  • Биометрический образец: информация или компьютерные данные, полученные от устройства биометрического датчика. Образцы - изображения лица или отпечатка пальца.

Biometric System: Multiple individual components (such as sensor, matching algorithm, and result display) that combine to make a fully operational system. A biometric system is an automated system capable of:
1. Capturing a biometric sample from an end user
2. Extracting and processing the biometric data from that sample
3. Storing the extracted information in a database
4. Comparing the biometric data with data contained in one or more reference references
5. Deciding how well they match and indicating whether or not an identification or verification of identity has been achieved.
A biometric system may be a component of a larger system.

  • Биометрическая система: несколько отдельных компонентов (таких как датчик, алгоритм сопоставления и отображение результатов), которые в совокупности составляют полностью работоспособную систему. Биометрическая система - это автоматизированная система, способная:
    1. Получать биометрические шаблоны у конечного пользователя.
    2. Извлекать и обрабатывать биометрические данные из этого образца.
    3. Сохранять извлеченные данные в базе данных.
    4. Сравнение биометрических данных с данными, содержащимися в одной или нескольких справочных источниках.
    5. Определение того, насколько хорошо они совпадают, и указание того, была ли проведена идентификация или проверка личности.

Биометрическая система может быть компонентом более крупной системы.

Biometrics: A general term used alternatively to describe a characteristic or a process.
As a characteristic:
A measurable biological (anatomical and physiological) and behavioral characteristic that can be used for automated recognition.
As a process:
Automated methods of recognizing an individual based on measurable biological (anatomical and physiological) and behavioral characteristics.

  • Биометрия: общий термин, используемый в качестве альтернативы для описания характеристики или процесса.

В качестве характеристики:

Измеримые биологические (анатомические и физиологические) и поведенческие характеристики, которые можно использовать для автоматического распознавания.

Как процесс:

Автоматизированные методы распознавания человека на основе измеримых биологических (анатомо-физиологических) и поведенческих характеристик.

Capture: The process of collecting a biometric sample from an individual via a sensor.

  • Сканирование: процесс сбора биометрической данных шаблона у человека с помощью датчика.

Capture enrolment template: Захват шаблона при Регистрации.

CBEFF - Common Biometric Exchange File Format: A standard that provides the ability for a system to identify, and interface with, multiple biometric systems, and to exchange data between system components.

  • CBEFF - Общий формат файла обмена биометрическими данными: стандарт, который предоставляет системе возможность идентифицировать и взаимодействовать с несколькими биометрическими системами, а также обмениваться данными между компонентами системы.

CER - Crossover Error Rate: (See EER - Equal Error Rate)

  • CER - частота перекрестных ошибок: (см. EER - Equal Error Rate)

Challenge Response: A method used to confirm the presence of a person by eliciting direct responses from the individual. Responses can be either voluntary or involuntary. In a voluntary response, the end user will consciously react to something that the system presents. In an involuntary response, the end user's body automatically responds to a stimulus. A challenge response can be used to protect the system against attacks.

  • Ответ на вызов: метод, используемый для подтверждения присутствия человека путем получения прямых ответов от него. Ответы могут быть как произвольными, так и непроизвольными. В добровольном ответе конечный пользователь сознательно отреагирует на то, что предлагает система. При непроизвольной реакции тело конечного пользователя автоматически реагирует на раздражитель. Ответ на запрос может использоваться для защиты системы от атак.

Claim of Identity: A statement that a person is or is not the source of a reference in a database. Claims can be positive (I am in the database), negative (I am not in the database) or specific (I am end user 123 in the database).

  • Подтверждение идентичности: заявление о том, что человек является или не является источником ссылки в базе данных. Претензии могут быть положительными (я в базе данных), отрицательными (я не в базе данных) или конкретными (я конечный пользователь 123 в базе данных).

Closed-set Identification: A biometric task where an unidentified individual is known to be in the database and the system attempts to determine his/her identity.

  • Закрытая идентификация Относится к биометрической задаче, в которой известно, что неопознанный человек находится в базе данных биометрических характеристик, и система пытается определить его / ее личность.

CMC - Cumulative Match Characteristic: A method of showing measured accuracy performance of a biometric system operating in the closed-set identification task. Templates are compared and ranked based on their similarity. The CMC shows how often the individual’s template appears in the ranks (1, 5, 10, 100, etc.), based on the match rate. A CMC compares the rank (1, 5, 10, 100, etc.) versus identification rate.

  • CMC - кумулятивная характеристика соответствия: метод демонстрации измеренных показателей точности биометрической системы, работающей в закрытой задаче идентификации. Шаблоны сравниваются и ранжируются на основе их сходства. CMC показывает, как часто шаблон человека появляется в рейтингах (1, 5, 10, 100 и т.д.), в зависимости от коэффициента соответствия. CMC сравнивает ранг (1, 5, 10, 100 и т.д.) со скоростью идентификации.

Comparison: Process of comparing a biometric reference with a previously stored reference or references in order to make an identification or verification decision.

  • Сравнение: процесс сравнения биометрического эталона с ранее сохраненным эталоном или ссылками, чтобы принять решение об идентификации или верификации.

Cooperative User: An individual that willingly provides his/her biometric to the biometric system for capture. Example: A worker submits his/her biometric to clock in and out of work.

  • Кооперативный пользователь: человек, который охотно предоставляет свои биометрические данные биометрической системе для сканирования. Пример: работник отправляет свои биометрические данные, чтобы приходить и уходить с работы.

Covert: An instance in which biometric samples are being collected at a location that is not known to bystanders. An example of a covert environment might involve an airport checkpoint where face images of passengers are captured and compared to a watchlist without their knowledge.

  • Скрытый: случай, когда биометрические образцы собираются в месте, неизвестном посторонним. Пример скрытой среды может включать контрольно-пропускной пункт аэропорта, где изображения лиц пассажиров фиксируются и сравниваются со списком наблюдения без их ведома.

D-Prime (D’): A statistical measure of how well a system can discriminate between a signal and a non-signal.

  • D-Prime (D ’): статистическая мера того, насколько хорошо система может различать сигнал и отсутствие сигнала.

Database: A collection of one or more computer files. For biometric systems, these files could consist of biometric sensor readings, templates, match results, related end user information, etc.

  • База данных: набор из одного или нескольких компьютерных файлов. Для биометрических систем эти файлы могут состоять из показаний биометрических датчиков, шаблонов, результатов сопоставления, связанной информации о конечном пользователе и т.д.

DB - Data base: База данных.

Decision: The resultant action taken (either automated or manual) based on a comparison of a similarity score (or similar measure) and the system’s threshold.

  • Решение: принятое в результате действие (автоматическое или ручное), основанное на сравнении показателя сходства (или аналогичного показателя) и порогового значения системы.

Delete Users From Pool: Удалить пользователей из Массива данных.

Delete From Pool: Удалить из Массива данных.

 

Detection and Identification Rate: The rate at which individuals, who are in a database, are properly identified in an open-set identification (watchlist) application.

  • Показатель обнаружения и идентификации: скорость, с которой люди, которые находятся в базе данных, правильно идентифицируются в приложении открытой идентификации (списке наблюдения).

 

Detection Error Trade-off (DET) Curve: A graphical plot of measured error rates. DET curves typically plot matching error rates (false non-match rate vs. false match rate) or decision error rates (false reject rate vs. false accept rate).

  • Кривая компенсации ошибок обнаружения (DET): Графическая инфографика измеренных коэффициентов ошибок. Кривые DET обычно отображают частоту ошибок сопоставления (частота ложных несовпадений и частота ложных совпадений) или коэффициенты ошибок принятия решений (частота ложных отказов и частота ложных одобренных значений).

 

Difference Score: A value returned by a biometric algorithm that indicates the degree of difference between a biometric sample and a reference.

  • Оценка разницы: значение, возвращаемое биометрическим алгоритмом, которое указывает степень различия между биометрическим образцом и эталоном.

 

EMS (Electro-Magnetic sensitivity) – Электро-магнитная чувствительность

Eavesdropping: Surreptitiously obtaining data from an unknowing end user who is performing a legitimate function. An example involves having a hidden sensor co-located with the legitimate sensor.

  • Подслушивание: тайное получение данных от ничего не подозревающего конечного пользователя, выполняющего законную функцию. В качестве примера можно привести скрытый датчик, расположенный рядом с официально установленным датчиком.

 

EER - Equal Error Rate: A statistic used to show biometric performance, typically when operating in the verification task. The EER is the location on a ROC or DET curve where the false accept rate and false reject rate (or one minus the verification rate {1-VR}) are equal. In general, the lower the equal error rate value, the higher the accuracy of the biometric system. Note, however, that most operational systems are not set to operate at the “equal error rate” so the measure’s true usefulness is limited to comparing biometric system performance. The EER is sometimes referred to as the “Crossover Error Rate.”

  • EER - Equal Error Rate: статистика, используемая для отображения биометрических характеристик, обычно при выполнении задачи проверки. EER - это место на кривой ROC или DET, где частота ложных приемов и частота ложных отклонений (или единица минус частота проверки {1-VR}) равны. В целом, чем ниже значение равного коэффициента ошибок, тем выше точность биометрической системы. Обратите внимание, что большинство операционных систем не настроены на работу с «равным коэффициентом ошибок», поэтому истинная полезность этого показателя  ограничивается сравнением производительности биометрических систем. EER иногда называют «коэффициентом ошибок кросс-верификации».

Enable sub template:

  • Запустить саб-шаблон.

Encryption: The act of transforming data into an unintelligible form so that it cannot be read by unauthorized individuals. A key or a password is used to decrypt (decode) the encrypted data.

  • Шифрование: преобразование данных в неразборчивую форму, чтобы их не могли прочитать посторонние лица. Ключ или пароль используются для расшифровки (декодирования) зашифрованных данных.

End User: The individual who will interact with the system to enroll, to verify, or to identify.

  • Конечный пользователь: человек, который будет взаимодействовать с системой для регистрации, проверки или идентификации.

Enrollment: The process of collecting a biometric sample from an end user, converting it into a biometric reference, and storing it in the biometric system’s database for later comparison.

  • Регистрация: процесс сбора биометрического образца от конечного пользователя, преобразования его в биометрический эталон и сохранения в базе данных биометрической системы для последующего сравнения.

Extension: Расширение.

Extraction: The process of converting a captured biometric sample into biometric data so that it can be compared to a reference.

  • Извлечение: процесс преобразования захваченного биометрического образца в биометрические данные, чтобы его можно было сравнить с эталоном.

Face Recognition: A biometric modality that uses an image of the visible physical structure of an individual’s face for recognition purposes.

  • Распознавание лиц: биометрический метод, который использует изображение видимой физической структуры лица человека для целей распознавания.

False Alarm Rate: A statistic used to measure biometric performance when operating in the open-set identification (sometimes referred to as watchlist) task. This is the percentage of times an alarm is incorrectly sounded on an individual who is not in the biometric system’s database (the system alarms on Frank when Frank isn’t in the database), or an alarm is sounded but the wrong person is identified (the system alarms on John when John is in the database, but the system thinks John is Steve).

  • Значения ложных сигналов тревоги: статистика, используемая для измерения биометрических характеристик при работе в открытой задаче идентификации (иногда называемой списком наблюдения). Это процент случаев, когда сигнал тревоги подается неверно для человека, которого нет в базе данных биометрической системы (система срабатывает на Фрэнке, когда Фрэнка нет в базе данных), или когда подается сигнал тревоги, но определяется не тот человек (система выдает сигнал Джону, когда Джон находится в базе данных, но система считает, что Джон - это Стив).

False Match Rate: A statistic used to measure biometric performance when. Similar to the False Acceptance Rate (FAR).

  • Частота ложных совпадений: статистика, используемая для измерения биометрических характеристик, когда. Подобно коэффициенту ложного принятия (FAR).

False Non-Match Rate: A statistic used to measure biometric performance. Similar to the False Reject Rate (FRR), except the FRR includes the Failure To Acquire error rate and the False Non-Match Rate does not.

  • Частота ложных несоответствий: статистика, используемая для измерения биометрических характеристик. Аналогично частоте ложных отклонений (FRR), за исключением того, что FRR включает частоту ошибок при обнаружении ошибок, а частота ложных несоответствий - нет.

FAR - False Acceptance Rate: A statistic used to measure biometric performance when operating in the verification task. The percentage of times a system produces a false accept, which occurs when an individual is incorrectly matched to another individual’s existing biometric. Example: Frank claims to be John and the system verifies the claim.

  • FAR - False Acceptance Rate: статистика, используемая для измерения биометрических характеристик при выполнении задачи проверки. Процент случаев ложного принятия системой, когда одно лицо неправильно сопоставлено с существующими биометрическими данными другого человека. Пример: Фрэнк утверждает, что он Джон, и система проверяет заявку.

 

Feature(s): Distinctive mathematical characteristic(s) derived from a biometric sample; used to generate a reference.

  • Характеристики: отличительные математические характеристики, полученные из биометрического образца; используется для создания ссылки.

FRR - False Rejection Rate: A statistic used to measure biometric performance when operating in the verification task. The percentage of times the system produces a false reject. A false reject occurs when an individual is not matched to his/her own existing biometric template. Example: John claims to be John, but the system incorrectly denies the claim.

  • FRR - False Rejection Rate: статистика, используемая для измерения биометрических характеристик при выполнении задачи проверки. Процент случаев ложного отклонения системой. Ложный отказ происходит, когда человек не соответствует его / ее существующему биометрическому шаблону. Пример: Джон утверждает, что он Джон, но система ошибочно отклоняет это утверждение.

FTA - Failure to Acquire: Failure of a biometric system to capture and/or extract usable information from a biometric sample.

  • FTA - Failure to Acquire: Неспособность биометрической системы собрать и / или извлечь полезную информацию из биометрического образца.

FTE - Failure to Enroll: Failure of a biometric system to form a proper enrollment reference for an end user. Common failures include end users who are not properly trained to provide their biometrics, the sensor not capturing information correctly, or captured sensor data of insufficient quality to develop a template.

  • FTE - Отказ от регистрации: отказ биометрической системы сформировать надлежащую ссылку для регистрации для конечного пользователя. К типичным сбоям относятся конечные пользователи, которые не обучены должным образом предоставлять свои биометрические данные, датчик не собирает информацию правильно или полученные данные датчика недостаточного качества для разработки шаблона.

FVT - Finger Verification Template: 

  • (Шаблон рисунка вен) идентификатор/

FVIE API CALL FROM C#: 

  • FVIE API вызов из С#          

Gait: An individual’s manner of walking. This behavioral characteristic is in the research and development stage of automation.

  • Походка: индивидуальная походка. Эта поведенческая характеристика находится на стадии исследования и разработки автоматизации.

GalleryThe biometric system’s database, or set of known individuals, for a specific implementation or evaluation experiment.

  • Галерея: база данных биометрической системы или набор известных лиц для конкретного эксперимента по внедрению или оценке.

Get Flash ROM: 

  • Получить информацию о статусе FlashROM

Get FVIE Version: 

  • Получить Версию FVIE.

Get Identify Metrics: 

  • Получить идентификационную метрику.

Get Identify Performance: 

  • Получить статус Идентификации.

Get Request Logs:   

  • Получить логи Запроса.             

Get Pool User Count: 

  • Получить количество пользователей Массива данных.

 

Get Pools For User: 

  • Получить Массивы данных для пользователя.

Hamming Distance: The number of non-corresponding digits in a string of binary digits; used to measure dissimilarity. Hamming distances are used in many Daugman iris recognition algorithms.

  • Расстояние Хэмминга: количество несоответствующих цифр в строке двоичных цифр; используется для измерения несходства. Расстояния Хэмминга используются во многих алгоритмах распознавания радужной оболочки глаза Даугмана.

Hand Geometry Recognition: A biometric modality that uses the physical structure of an individual’s hand for recognition purposes.

  • Распознавание геометрии руки: биометрический метод, который использует физическую структуру руки человека для целей распознавания.

 

HEX Value: 

  • Шестнадцатеричное значение.    

 

Hitachi USB Finger Vein Biometric Authentication Unit: HITACHI USB устройство биометрической аутентификации на основе рисунка вен пальца.     

Identification: A task where the biometric system searches a database for a reference matching a submitted biometric sample, and if found, returns a corresponding identity. A biometric is collected and compared to all the references in a database. Identification is “closed-set” if the person is known to exist in the database. In “open-set” identification, sometimes referred to as a “watchlist,” the person is not guaranteed to exist in the database. The system must determine whether the person is in the database, then return the identity.

  • Идентификация: задача, при которой биометрическая система ищет в базе данных ссылку, соответствующую представленному биометрическому образцу, и, если она найдена, возвращает соответствующую личность. Биометрические данные собираются и сравниваются со всеми ссылками в базе данных. Идентификация является «закрытой», если известно, что человек существует в базе данных. При «открытой» идентификации, иногда называемой «списком наблюдения», наличие человека в базе данных не гарантируется. Система должна определить, есть ли человек в базе данных, а затем вернуть его личность.

Identification Rate: The rate at which an individual in a database is correctly identified.

  • Уровень идентификации: скорость, с которой человек в базе данных правильно идентифицирован.

Identify against list: Идентифицировать на основе списка.

Identify with filter: Идентифицировать с фильтром.

Instance Management APIs:   Управление "блок - идентификаторами" массивов данных API

Impostor: A person who submits a biometric sample in either an intentional or inadvertent attempt to claim the identity of another person to a biometric system.

  • Самозванец: лицо, которое отправляет биометрический образец-либо намеренно, либо случайно, пытается заявить личность другого человека в биометрическую систему.

INCITS - International Committee for Information Technology Standards: Organization that promotes the effective use of information and communication technology through standardization in a way that balances the interests of all stakeholders and increases the global competitiveness of the member organizations.

  • INCITS - Международный комитет по стандартам информационных технологий: организация, которая способствует эффективному использованию информационных и коммуникационных технологий посредством стандартизации таким образом, чтобы уравновесить интересы всех заинтересованных сторон и повысить глобальную конкурентоспособность организаций-членов.

Indifferent User: An individual who knows his/her biometric sample is being collected and does not attempt to help or hinder the collection of the sample. For example, an individual, aware that a camera is being used for face recognition, looks in the general direction of the sensor, neither avoiding nor directly looking at it.

  • Безразличный пользователь: человек, который знает, что его биометрический образец собирается, и не пытается помочь или помешать сбору образца. Например, человек, зная, что камера используется для распознавания лиц, смотрит в общем направлении датчика, не избегая и не глядя прямо на него.

Infrared: Light that lies outside the human visible spectrum at its red (low frequency) end.

  • Инфракрасный: свет, который находится за пределами видимого человеком спектра в его красном (низкочастотном) конце.

Insert Single User Into Pool: Вставить пользователя в Массив данных.

Insert Into Pool: Вставить в Массив данных.

Instance: "Блок идентификаторов данных". Кастомизированный перевод для передачи группы массивов данных.

ISO - International Organization for Standardization: A non-governmental network of the national standards institutes from 151 countries. The ISO acts as a bridging organization in which a consensus can be reached on solutions that meet both the requirements of business and the broader needs of society, such as the needs of stakeholder groups like consumers and users.

  • ISO - Международная организация по стандартизации: неправительственная сеть национальных институтов стандартов из 151 страны. ISO действует как связующая организация, в которой можно достичь консенсуса по решениям, которые отвечают как требованиям бизнеса, так и более широким потребностям общества, таким как потребности групп заинтересованных сторон, таких как потребители и пользователи.

​JSON (JWT): Веб-токен JSON (JWT) - Интернет-стандарт для создания данных с дополнительной подписью и / или дополнительным шифрованием, полезная нагрузка которых содержит JSON, который утверждает определенное количество запросов. Токены подписываются с использованием личного секрета или открытого / закрытого ключа. Например, сервер может сгенерировать токен с утверждением «зарегистрирован как администратор» и предоставить его клиенту. Затем клиент может использовать этот токен, чтобы доказать, что он вошел в систему как администратор. Токены могут быть подписаны закрытым ключом одной стороны (обычно сервером), чтобы эта сторона могла впоследствии проверить, является ли токен законным. Если другая сторона каким-либо подходящим и заслуживающим доверия способом владеет соответствующим открытым ключом, она также может проверить легитимность токена. Маркеры спроектированы так, чтобы быть компактными, [2] безопасными для URL, [3] и особенно удобными для использования в контексте единого входа (SSO) веб-браузера.

Keystroke Dynamics: A biometric modality that uses the cadence of an individual’s typing pattern for recognition.

  • Динамика нажатия клавиш: биометрический метод, в котором для распознавания используется частота набора текста человеком.

Latent Fingerprint: A fingerprint “image” left on a surface that was touched by an individual. The transferred impression is left by the surface contact with the friction ridges, usually caused by the oily residues produced by the sweat glands in the finger.

  • Скрытый отпечаток пальца: «изображение» отпечатка пальца, оставленное на поверхности, к которой прикоснулся человек. Перенесенный отпечаток остается за счет контакта поверхности с гребнями трения, обычно вызванного масляными остатками, производимыми потовыми железами пальца.

LED P.W.B. Printed wiring board: Светодиодная печатная плата.

Live Capture: Typically refers to a fingerprint capture device that electronically captures fingerprint images using a sensor (rather than scanning ink-based fingerprint images on a card or lifting a latent fingerprint from a surface).

  • Сканирование (Захват) в реальном времени: обычно относится к устройству захвата отпечатков пальцев, которое электронным образом фиксирует изображения отпечатков пальцев с помощью датчика (вместо сканирования изображений отпечатков пальцев на основе чернил на карте или снятия скрытого отпечатка пальца с поверхности).

Liveness Detection: A technique used to ensure that the biometric sample submitted is from an end user. A liveness detection method can help protect the system against some types of spoofing attacks.

  • Обнаружение живучести: метод, используемый для подтверждения того, что отправленный биометрический образец принадлежит конечному пользователю. Метод определения живучести может помочь защитить систему от некоторых типов атак «спуфинга».

Load Pool: Загрузить массив данных.

Match: A decision that a biometric sample and a stored template comes from the same human source, based on their high level of similarity (difference or hamming distance).

  • Соответствие: решение о том, что биометрический образец и сохраненный шаблон получены из одного и того же человеческого источника, на основании их высокого уровня сходства (разницы или расстояния Хэмминга).

Matching: The process of comparing a biometric sample against a previously stored template and scoring the level of similarity (difference or hamming distance). Systems then make decisions based on this score and its relationship (above or below) a predetermined threshold.

  • Сверка (Сопоставление): процесс сравнения биометрического образца с ранее сохраненным шаблоном и оценка уровня сходства (разница или расстояние Хэмминга). Затем системы принимают решения на основе этой оценки и ее отношения (выше или ниже) к заданному порогу.

Metric APIs - Метрические API.                          

Mimic: The presentation of a live biometric measure in an attempt to fraudulently impersonate someone other than the submitter.

  • Мимик: представление действующего биометрического показателя в попытке обманным путем выдать себя за кого-то, кроме отправителя.

Minutia(e) Point: Friction ridge characteristics that are used to individualize a fingerprint image. Minutiae are the points where friction ridges begin, terminate, or split into two or more ridges. In many fingerprint systems, the minutiae (as opposed to the images) are compared for recognition purposes.

  • Контрольная точка(e) Точка: характеристики гребня трения, которые используются для индивидуализации изображения отпечатка пальца. Контрольные точки - это точки, в которых гребни трения начинаются, заканчиваются или разделяются на два или более гребня. Во многих системах отпечатков пальцев мелкие детали (в отличие от изображений) сравниваются для распознавания.

Modality: A type or class of biometric system. For example: face recognition, fingerprint recognition, iris recognition, etc.

  • Модальность: тип или класс биометрической системы. Например: распознавание лиц, распознавание отпечатков пальцев, распознавание радужной оболочки глаза и т.д.

Model: A representation used to characterize an individual. Behavioral-based biometric systems, because of the inherently dynamic characteristics, use models rather than static templates.

  • Модель: изображение, используемое для характеристики человека. Биометрические системы, основанные на поведении, из-за присущих им динамических характеристик используют модели, а не статические шаблоны.

Multimodal Biometric System: A biometric system in which two or more of the modality components (biometric characteristic, sensor type or feature extraction algorithm) occurs in multiple.

  • Мультимодальная биометрическая система: биометрическая система, в которой два или более компонента модальности (биометрическая характеристика, тип датчика или алгоритм извлечения признаков) встречаются во множестве.

Neural Net/Neural Network: A type of algorithm that learns from past experience to make decisions.

  • Нейронная сеть / нейронная сеть: тип алгоритма, который учится на прошлом опыте для принятия решений.

Negative response: Отрицательный ответ.        

NIST - National Institute of Standards and Technology: A non-regulatory federal agency within the U.S. Department of Commerce that develops and promotes measurement, standards, and technology to enhance productivity, facilitate trade, and improve the quality of life. NIST’s measurement and standards work promotes the well-being of the nation and helps improve, among many others things, the nation’s homeland security.

  • NIST - Национальный институт стандартов и технологий: ненормативное федеральное агентство в составе Министерства торговли США, которое разрабатывает и продвигает измерения, стандарты и технологии для повышения производительности, содействия торговле и улучшения качества жизни. Работа NIST по измерениям и стандартам способствует благополучию нации и помогает, среди прочего, улучшить национальную безопасность на родине.

Noise: Unwanted components in a signal that degrade the quality of data or interfere with the desired signals processed by a system.

  • Шум: нежелательные компоненты в сигнале, которые ухудшают качество данных или мешают желаемым сигналам, обрабатываемым системой.

Non-cooperative User: An individual who is not aware that his/her biometric sample is being collected. Example: A traveler passing through a security line at an airport is unaware that a camera is capturing his/her face image.

  • Пользователь, не сотрудничающий в рамках биометрической идентификации: человек, который не знает, что его биометрический образец собирается. Пример: путешественник, проходящий через линию безопасности в аэропорту, не подозревает, что камера фиксирует изображение его лица.

OIDC server: 

  • OIDC сервер

OpenID Connect (OIDC) - это программный промежуточный протокол идентификации, созданный на основе платформы OAuth 2.0. Это позволяет сторонним приложениям проверять личность конечного пользователя и получать базовую информацию профиля пользователя. OIDC использует веб-токены JSON (JWT), которые можно получить с помощью потоков запросов, соответствующих спецификациям OAuth 2.0.

One-to-many (1:N): A phrase used in the biometrics community to describe a system that compares one reference to many enrolled references to make a decision. The phrase typically refers to the identification or watchlist tasks.

  • Один ко многим: термин, используемый в биометрическом сообществе для описания системы, которая сравнивает одну ссылку со многими зарегистрированными ссылками для принятия решения. Эта фраза обычно относится к задачам идентификации или списков наблюдения.

One-to-one (1:1): A phrase used in the biometrics community to describe a system that compares one reference to one enrolled reference to make a decision. The phrase typically refers to the verification task (though not all verification tasks are truly one-to-one) and the identification task can be accomplished by a series of one-to-one comparisons.

  • Один к одному: термин, используемый в биометрическом сообществе для описания системы, которая сравнивает одну ссылку с другой зарегистрированной ссылкой для принятия решения. Эта фраза обычно относится к задаче проверки (хотя не все задачи проверки действительно взаимно однозначны), а задача идентификации может быть выполнена серией однозначных сравнений.

Open-set Identification: Biometric task that more closely follows operational biometric system conditions to 1) determine if someone is in a database and 2) find the record of the individual in the database. This is sometimes referred to as the “watchlist” task to differentiate it from the more commonly referenced closed-set identification.

  • Биометрическая задача, которая более точно соответствует условиям операционной биометрической системы: 1) определить, есть ли кто-то в базе данных и 2) найти запись об этом человеке в базе данных. Это иногда называют задачей «списка наблюдения», чтобы отличить ее от более часто упоминаемой идентификации закрытого набора.

  • Открытая идентификация – это принцип идентификации, при котором нет гарантии, что запись биометрических данных человека содержится в существующем наборе биометрических данных в базе данных организации.

Operational Evaluation: One of the three types of performance evaluations. The primary goal of an operational evaluation is to determine the workflow impact seen by the addition of a biometric system.

  • Оперативная оценка: один из трех типов оценки эффективности. Основная цель оперативной оценки - определить влияние на рабочий процесс добавления биометрической системы.

Overt: Biometric sample collection where end users know they are being collected and at what location. An example of an overt environment is the US-VISIT program where non-U.S. citizens entering the United States submit their fingerprint data.

  • Вертикальный сбор: сбор биометрических образцов, когда конечные пользователи знают, что они собираются и в каком месте. Примером является программа US-VISIT, в рамках которой неамериканские граждане, въезжающие в Соединенные Штаты, предоставляют свои данные отпечатков пальцев.

Performance: A catch-all phrase for describing a measurement of the characteristics, such as accuracy or speed, of a biometric algorithm or system.

  • Производительность: универсальная фраза для описания измерения таких характеристик, как точность или скорость, биометрического алгоритма или системы.

PIN - Personal Identification Number: A security method used to show “what you know”. Depending on the system, a PIN could be used to either claim or verify a claimed identity.

  • ПИН - персональный идентификационный номер: метод безопасности, используемый для демонстрации того, «что вы знаете». В зависимости от системы ПИН-код может использоваться для подтверждения или подтверждения заявленной личности.

Pixel: A picture element. This is the smallest element of a display that can be assigned a color value.

  • Пиксель: элемент изображения. Это наименьший элемент дисплея, которому можно присвоить значение цвета.

Pool: 

  • Массив данных

Population: The set of potential end users for an application.

  • Население: набор потенциальных конечных пользователей приложения.

PPI - Pixels Per Inch: A measure of the resolution of a digital image. The higher the PPI, the more information is included in the image, and the larger the file size.

  • PPI - Pixels Per Inch: Мера разрешения цифрового изображения. Чем выше PPI, тем больше информации включается в изображение и тем больше размер файла.

Probe: The biometric sample that is submitted to the biometric system to compare against one or more references in the gallery.

  • Зонд: биометрический образец, который отправляется в биометрическую систему для сравнения с одним или несколькими ссылками в галерее.

Recognition: A generic term used in the description of biometric systems (e.g. face recognition or iris recognition) relating to their fundamental function. The term “recognition” does not inherently imply the verification, closed-set identification or open-set identification (watchlist).

  • Распознавание: общий термин, используемый в описании биометрических систем, относящийся к их основной функции. Термин «распознавание» по своей сути не подразумевает верификацию, идентификацию закрытого набора или идентификацию открытого набора (список наблюдения).

Record: The template and other information about the end user (e.g. name, access permissions).

  • Запись: шаблон и другая информация о конечном пользователе (например, имя, права доступа).

Reference: The biometric data stored for an individual for use in future recognition. A reference can be one or more templates, models or raw images.

  • Ссылка: биометрические данные, хранящиеся для человека для использования в будущем распознавании. Ссылка может быть одним или несколькими шаблонами, моделями или необработанными изображениями.

Registration APIs: 

  • Зарегистрировать API.

Relying party: 

  • Может иметься ввиду «проверяющая сторона».

Resolution: The number of pixels per unit distance in the image. Describes the sharpness and clarity of an image.

  • Разрешение: количество пикселей на единицу расстояния в изображении. Описывает резкость и четкость изображения.

RFID - Radio Frequency Identification: Technology that uses low-powered radio transmitters to read data stored in a transponder (tag). RFID tags can be used to track assets, manage inventory, authorize payments, and serve as electronic keys. RFID is not a biometric.

  • RFID - радиочастотная идентификация: технология, использующая маломощные радиопередатчики для чтения данных, хранящихся в транспондере (метке). RFID-метки могут использоваться для отслеживания активов, управления запасами, авторизации платежей и служить в качестве электронных ключей. RFID не является биометрическим.

RAM (ОЗУ):

  • ​​Память временного хранения.

 

ROC - Receiver Operating Characteristics: A method of showing measured accuracy performance of a biometric system. A verification ROC compares false accept rate vs. verification rate. An open-set identification (watchlist) ROC compares false alarm rates vs. detection and identification rate.

  • ROC - Рабочие характеристики приемника: метод демонстрации измеренных характеристик точности биометрической системы. ROC проверки сравнивает частоту ложного принятия и скорость проверки. ROC с открытой идентификацией (список наблюдения) сравнивает частоту ложных тревог с частотой обнаружения и идентификации.

ROM (ПЗУ): Это форма постоянного хранения.

Scenario Evaluation: One of the three types of performance evaluations. The primary goal of a scenario evaluation is to measure performance of a biometric system operating in a specific application.

  • Оценка сценария: один из трех типов оценки эффективности. Основная цель оценки сценария - измерить производительность биометрической системы, работающей в конкретном приложении.

Scanning area: Зона сканирования.

Segmentation: The process of parsing the biometric signal of interest from the entire acquired data system. For example, finding individual finger images from a slap impression.

  • Сегментация: процесс анализа интересующего биометрического сигнала из всей системы собранных данных. Например, поиск отдельных изображений пальцев по отпечатку пощечины.

1:N sequential fusion authentication:

  • 1:N последовательная синтез-аутентификация по принципу поиска 1 из множества

Sensor: Hardware found on a biometric device that converts biometric input into a digital signal and conveys this information to the processing device.

  • Датчик: Аппаратный элемент биометрического устройства, которое преобразует биометрические данные в цифровой сигнал и передает эту информацию на устройство обработки.

Sensor Aging: The gradual degradation in performance of a sensor over time.

  • Старение сенсора: постепенное ухудшение характеристик сенсора с течением времени.

Signature Dynamics: A behavioral biometric modality that analyzes dynamic characteristics of an individual’s signature, such as shape of signature, speed of signing, pen pressure when signing, and pen-in-air movements, for recognition.

  • Динамика подписи: поведенческая биометрическая модальность, которая анализирует динамические характеристики подписи человека, такие как форма подписи, скорость подписания, давление пера при подписании и движения пера в воздухе, для распознавания.

Shutdown: Отключение.

Similarity Score: A value returned by a biometric algorithm that indicates the degree of similarity or correlation between a biometric sample and a reference.

  • Оценка сходства: значение, возвращаемое биометрическим алгоритмом, которое указывает степень сходства или корреляции между биометрическим образцом и эталоном.

Skimming: The act of obtaining data from an unknowing end user who is not willingly submitting the sample at that time. An example could be secretly reading data while in close proximity to a user on a bus.

  • Скимминг: процесс получения данных от ничего не подозревающего конечного пользователя, который не отправляет образец добровольно в это время. Примером может быть тайное чтение данных в непосредственной близости от пользователя в автобусе.

Slap Fingerprint: Fingerprints taken by simultaneously pressing the four fingers of one hand onto a scanner or a fingerprint card. Slaps are known as four finger simultaneous plain impressions.

  • Групповой образ отпечатков нескольких пальцев: отпечатки пальцев, полученные при одновременном нажатии четырьмя пальцами одной руки на сканер или карту отпечатков пальцев. Пощечины известны как одновременные простые оттиски четырьмя пальцами.

Spoofing: The ability to fool a biometric sensor into recognizing an illegitimate user as a legitimate user (verification) or into missing an identification of someone that is in the database.

  • Спуфинг: возможность обмануть биометрический датчик, чтобы он распознал нелегитимного пользователя как законного пользователя (проверка) или пропустил идентификацию кого-то, что есть в базе данных.

Submission: The process whereby an end user provides a biometric sample to a biometric system.

  • Подача: процесс, при котором конечный пользователь предоставляет биометрический образец биометрической системе.

Sub-template: Саб-шаблон

Template data: Данные шаблона.

Technology Evaluation: One of the three types of performance evaluations. The primary goal of a technology evaluation is to measure performance of biometric systems, typically only the recognition algorithm component, in general tasks.

  • Оценка технологии: один из трех типов оценки производительности. Основная цель оценки технологии - измерить производительность биометрических систем, обычно это только компонент алгоритма распознавания, в общих задачах.

Template: A digital representation of an individual’s distinct characteristics, representing information extracted from a biometric sample. Templates are used during biometric authentication as the basis for comparison.

  • Шаблон: цифровое представление отличительных характеристик человека, представляющее информацию, извлеченную из биометрического образца. Шаблоны используются при биометрической аутентификации в качестве основы для сравнения.

Threat: An intentional or unintentional potential event that could compromise the security and integrity of the system.

  • Угроза: намеренное или непреднамеренное потенциальное событие, которое может поставить под угрозу безопасность и целостность системы.

Threshold: A user setting for biometric systems operating in the verification or open-set identification (watchlist) tasks. The acceptance or rejection of biometric data is dependent on the match score falling above or below the threshold. The threshold is adjustable so that the biometric system can be more or less strict, depending on the requirements of any given biometric application.

  • Порог: настройка пользователя для биометрических систем, работающих в задачах проверки или открытой идентификации (список наблюдения). Принятие или отклонение биометрических данных зависит от того, падает ли счет матча выше или ниже порогового значения. Порог регулируется так, что биометрическая система может быть более или менее строгой, в зависимости от требований любого конкретного биометрического приложения.

Throughput Rate: The number of biometric transactions that a biometric system processes within a stated time interval.

  • Пропускная способность: количество биометрических транзакций, которые биометрическая система обрабатывает за указанный интервал времени.

Token: A physical object that indicates the identity of its owner. For example, a smart card.

  • Токен: физический объект, который указывает личность его владельца. Например, смарт-карта.

True Accept Rate: A statistic used to measure biometric performance when operating in the verification task. The percentage of times a system (correctly) verifies a true claim of identity. For example, Frank claims to be Frank and the system verifies the claim.

  • Правдивый показатель одобрения верификации: статистика, используемая для измерения биометрических характеристик при выполнении задачи проверки. Процент раз, когда система (правильно) проверяет истинное заявление о личности. Например, Фрэнк утверждает, что он Фрэнк, и система проверяет его.

True Reject Rate: A statistic used to measure biometric performance when operating in the verification task. The percentage of times a system (correctly) rejects a false claim of identity. For example, Frank claims to be John and the system rejects the claim.

  • Правдивый показатель отказа верификации: статистика, используемая для измерения биометрических характеристик при выполнении задачи проверки. Процент случаев, когда система (правильно) отклоняет ложное утверждение личности. Например, Фрэнк утверждает, что он Джон, и система отклоняет это требование.

Type I Error: An error that occurs in a statistical test when a true claim is (incorrectly) rejected. For example, John claims to be John, but the system incorrectly denies the claim.

  • Ошибка типа I: ошибка, которая возникает в статистическом тесте, когда истинное утверждение (ошибочно) отклоняется. Например, Джон утверждает, что он Джон, но система ошибочно отклоняет это утверждение.

Type II Error: An error that occurs in a statistical test when a false claim is (incorrectly) not rejected. For example: Frank claims to be John and the system verifies the claim.

  • Ошибка типа II: ошибка, которая возникает в статистическом тесте, когда ложное утверждение (ошибочно) не отклоняется. Например: Фрэнк утверждает, что он Джон, и система проверяет его.

Uncooperative User: An individual who actively tries to deny the capture of his/her biometric data. Example: A detainee mutilates his/her finger upon capture to prevent the recognition of his/her identity via fingerprint.

  • Не сотрудничающий пользователь: человек, который активно пытается отрицать захват своих биометрических данных. Пример: задержанный калечит свой палец при поимке, чтобы не опознать его / ее личность по отпечатку пальца.

Unique request identifier: Уникальный идентификатор запроса.

 

Update Running Config: Обновить запущенную конфигурацию.

Update Into Pool: Обновить запущенную конфигурацию.

User: A person, such as an administrator, who interacts with or controls end users’ interactions with a biometric system.

  • Пользователь: человек, например администратор, который взаимодействует или контролирует взаимодействие конечных пользователей с биометрической системой.

User Computer: Пользователь компьютера.

Value: Значение.

VeinID Five: Технология биометрической верификации на основе инфракрасного сканирования рисунка вен четырех пальцев (кроме большого) на основе камер стандартных ПК, ноутбуков, телефонов и других гаджетов.

Verification: A task where the biometric system attempts to confirm an individual’s claimed identity by comparing a submitted sample to one or more previously enrolled templates.

  • Проверка: задача, при которой биометрическая система пытается подтвердить заявленную личность человека путем сравнения представленного образца с одним или несколькими ранее зарегистрированными шаблонами.

Verification Rate: A statistic used to measure biometric performance when operating in the verification task. The rate at which legitimate end-users are correctly verified.

  • Показатель верификации: статистика, используемая для измерения биометрических характеристик при выполнении задачи проверки. Скорость правильной проверки законных конечных пользователей.

Vulnerability: The potential for the function of a biometric system to be compromised by intent (fraudulent activity); design flaw (including usage error); accident; hardware failure; or external environmental condition.

  • Уязвимость: возможность нарушения работы биометрической системы умышленно (мошенническая деятельность); недостаток архитектуры (в том числе ошибка использования); несчастный случай; аппаратный сбой; или внешние условия окружающей среды.

Watchlist: A term sometimes referred to as open-set identification that describes one of the three tasks that biometric systems perform. Answers the questions: Is this person in the database? If so, who are they? The biometric system determines if the individual’s biometric template matches a biometric template of someone on the watchlist. The individual does not make an identity claim, and in some cases does not personally interact with the system whatsoever.

  • Список наблюдения: термин, который иногда называют открытой идентификацией, описывает одну из трех задач, которые выполняют биометрические системы. Отвечает на вопросы: есть ли этот человек в базе данных? Если да, то кто они? Биометрическая система определяет, совпадает ли биометрический шаблон человека с биометрическим шаблоном кого-то из списка наблюдения. Человек не претендует на личность, а в некоторых случаях вообще не взаимодействует с системой лично.

Web application: 

  • Cетевое приложение.

WSQ - Wavelet Scalar Quantization: A compression standard algorithm that is used for the exchange of fingerprints within the criminal justice community. It is used to reduce the data size of images.

  • WSQ - вейвлет-скалярное квантование: стандартный алгоритм сжатия, который используется для обмена отпечатками пальцев в сообществе уголовного правосудия. Он используется для уменьшения размера данных изображений.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

© Advent Bank Solutions - официальный партнер корпорации HITACHI в РФ и странах СНГ - Сайт является демонстрационным, просим использовать ПК с экраном от 1920x1080 и больше - Основной портал группы команий - www.advent-systems.com