In ambito biometrico, la maggior parte delle persone parla di False Acceptance Rate (FAR) (cioè, qual è la possibilità che due campioni di diversi individui corrispondano).
La biometria del DNA e dell'iride, ad esempio, ha un FAR molto basso. Tuttavia, ho trovato che è molto difficile trovare numeri sul False Rejection Rate (FRR) (cioè, qual è la possibilità che due campioni dello stesso individuo non corrispondano).
Ora, in particolare riguardo all'iris biometrico, la distanza di Hamming (HD) viene spesso utilizzata per distinguere tra campioni di iris della stessa persona e campioni di iris di una persona diversa. Si può guardare all'HD come misura di probabilità che le sequenze di fase per due campioni di iris potrebbero non essere d'accordo in una certa percentuale (l'HD) dei loro bit. È stato studiato che l'impostazione di un HD pari a 0,27 manterrà una probabilità di corrispondenza errata di 10 ^ -6 per un database di 1 milione di modelli di diaframma diversi (John Daugman).
È una buona cosa che la probabilità di falsa corrispondenza, o il falso tasso di accettazione, sia estremamente bassa. Quello che mi chiedo è, come si può dedurre l'altro tasso, il tasso di rifiuto falso, dall'HD (se possibile a tutti). Quindi, ho preso una figura semplificata dell'HD (vedi sotto, fonte ), e come potete vedere, in questa figura esiste una perfetta distinzione tra l'HD di iridi della stessa persona (a sinistra) e l'HD di iridi di diverse persone (a destra). Diciamo che questa perfetta distinzione avviene con un HD di 0,33. Posso (in questa figura, quando si imposta un HD di 0,33), supporre che sia il tasso di accettazione falso sia il tasso di rifiuto falso siano 0?
Seno,qualcunopuòindicarmideglistudi/ricercheincuièstatostudiatoilFRRdiirisscans?Adesempioin
In definitiva, sto cercando di completare la seguente tabella. Il FAR è già lì, ma ho anche bisogno di conoscere il FRR (tabella basata su questo documento ):
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