GB/T38427.1-2019
生物特征识别防伪技术要求第1部分：人脸识别
Technicalrequirementsforanti-counterfeitviabiometrics—Part1:Facerecognition
- 中国标准分类号（CCS）A90
- 国际标准分类号（ICS）13.310
- 实施日期2020-07-01
- 文件格式PDF
- 文本页数12页
- 文件大小834.66KB
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生物特征识别防伪技术要求第1部分：人脸识别
国家标准 GB/38427.1一2019 生物特征识别防伪技术要求 第 部分:人脸识别 Techniealrequirementsfo”anti-eounterfeit viabiometricS- Part1:Facerecognition 2019-12-31发布 2020-07-01实施 国家市场监督管理总局 发布 国家标涯花管理委员会国家标准
GB;/T38427.1一2019 目 次 前言 范围 2 规范性引用文件 3 术语和定义 流程 4.1核验流程 4.2辨识流程 5 制作过程 5.l通用要求 5.2视读相片 5.3机读相片 5,4关联相片 6 应用过程 6.1目标人采集 6.2视读相片采集 防伪分级 7.1相片防伪级别 7.2应用安全级别 7.3防伪强度级别
GB;/T38427.1一2019 前 言 GB/T38427《生物特征识别防伪技术要求》目前分为以下4个部分 第1部分:人脸识别; 第2部分:指纹识别; 第3部分:虹膜识别; 第4部分:测试方法
本部分为GB/T38427的第1部分
本部分按照GB/T1.1一2009给出的规则起草
本部分由全国防伪标准化技术委员会(SAC/TC218)提出并归口
本部分起草单位;公安部第一研究所、多维身份识别与可信认证技术国家工程实验室、北京中盾安 信科技发展有限公司、北京远鉴科技股份有限公司,北京舜天龙兴信息技术有限公司、证件防伪公安部 重点实验室,重庆中科云从科技有限公司、上海依图网络科技有限公司,四川远鉴科技有限公司国家防 伪工程技术研究中心,楚天龙股份有限公司、深圳国信汇金信息技术有限公司、深圳阜时科技有限公司 山东新北洋信息技术股份有限公司,维融科技股份有限公司、北京汉王智远科技有限公司、四川川大智 胜软件股份有限公司
本部分主要起草人:田强、赵宇航、李军、胡泊、林江恒、李龙杰、全尾、宛根训、孔彦、张缄、吴崛、 李志远、朱龙、尤新革,郎彦锐、刘俊宏、魏伟,莫良华、陶鹏、黄磊、张建伟
GB;/T38427.1一2019 生物特征识别防伪技术要求 第1部分:人脸识别 范围 GB/T38427的本部分规定了生物特征识别中人脸识别的流程、制作和应用过程以及防伪级别等 技术要求
本部分适用于采用人脸识别技术防伪产品的制作与应用 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的
凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文 件
凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件
GB/T35678一2017公共安全人脸识别应用图像技术要求 GA/T893一2010安防生物特征识别应用术语 术语和定义 GB/T35678一2017,.GA/T893一2010界定的以及下列术语和定义适用于本文件
3.1 两眼间距spaeebetwe eentw0eyes 人脸图像中用像素数量表示的两眼中心之间的距离
[[GB/T35678一2017,定义3.1] 3.2 灰度化iagegray 将彩色图像转化为灰度图像的过程
[GB/T35678一2017,定义3.2] 3.3 姿态p0se 人脸相对于采集设备在三维空间的角度,人脸三维坐标系采用右手笛卡尔坐标系,如图1所示
在 -幅完全正面脸的图像中,三维坐标系的原点是鼻的尖端
俯仰角(P),水平转动角(Y)和倾斜角R 分别指代人脸相对于空间三个方向坐标轴的旋转角度
俯仰角围绕
轴旋转,顺时针旋转为工轴正方 向,逆时针旋转为
轴负方向;水平转动角围绕》轴旋转,顺时针旋转为》轴正方向,递时针旋转为 y轴负方向;倾斜角围绕轴旋转,顺时针旋转为:轴正方向,逆时针旋转为:轴负方向
[GB/T356782017,定义3.3]
GB/T38427.1一2019 水平转动伯 Yaw 俐仰角 Ptch) 倾斜角 (RolD) 图1人脸的姿态 3.4 错误接受率falseacceptancerate;FAR 认假率 将来自非同一人的样本误认为来自同一人的比率,按式(1)计算 FAR ×100% 式中 非同一人样本比对认作同一人的次数; 非同一人样本比对的总次数
注1，错误接受率是生物特征验证系统的识别精度指标之 注2:改写GA/T893一2010,定义3.1.28
3.5 rate;FRR 错误拒绝率falserejeection 拒真率 将来自同一人的样本误认作来自非同一人的比率,按式(2)计算
×100% FRR= 式中 -同一人样本比对认作非同一人的次数 C--同一人样本比对的总次数
注1:错误拒绝率是生物特征验证系统的识别精度指标之 注2;改写GA/T8932010,定义3.1.29
3.6 机读相片maehinereadablefacialimage 证卡票券等载体存储的数字人脸图像 3.7 视读相片visiblefacial iage 在证卡票券等载体表面的人脸图像
GB;/T38427.1一2019 3.8 关联相片referencefacialimmage 证卡票券等载体外部的,包括(但不限于)服务器和本地硬盘等介质中存储的、与机读相片或视读相 片相关联的数字人脸图像
3.9 源数据soureedata 在采用人脸识别技术进行防伪的产品制作过程中,产生的用于身份识别的基准数据
注包括机读相片,视读相片和关联相片
3.10 目标数据targetdata 在采用人脸识别防伪技术进行目标人身份识别过程中,现场采集的目标人的数字人脸图像
3.11 防伪强度anti-counterfeitapability 生物特征识别技术防伪的能力 流程 4.1核验流程 采用人脸识别技术进行证卡票券的核验流程如图2所示
源数据采集 源数据特征提取 特征比对 --敛性核阶 目标数据特征提取 目标数据采集 图2核验流程 人脸核验流程包括 源数据采集:获取源数据,根据不同应用场景,可包括视读相片、机读相片或关联相片中的任意 a -种或几种; b 源数据特征提取:提取源数据的人脸特征; 目标数据采集;现场采集核验数据,即目标数据 目标数据特征提取;提取目标数据的人脸特征; d e 特征比对:将源数据特征和目标数据特征进行特征比对,得到相似度得分; -致性核验;根据相似度得分进行目标人身份和源数据人身份的一致性核验
4.2辨识流程 采用人脸识别技术进行目标人身份的辨识过程包括源数据人库和目标数据辨识,源数据人库流程 如图3所示,目标数据辨识流程如图4所示
GB/T38427.1一2019 源数据采集 源数据特征提取 源数据特征入库 图3源数据入库流程 源数据人库具体流程包括 源数据采集;获取源数据,根据不同应用场景,可包括视读相片、机读相片或关联相片中的一种 a 或几种; b 源数据特征提取;提取源数据的人脸特征; 源数据特征人库:将源数据人库,产生人脸特征辨识底库
c 目标数据采集 目标数据特征提取 源数据特征库查询 身份辨识 图4目标数据辨识流程 人脸辨识具体流程包括 目标数据采集;现场采集目标辨识数据,即目标人相片; a 目标数据特征提取提取目标数据的人脸特征 b 源数据特征库查询:将目标数据特征和源数据特征底库中的源数据特征进行比对,得到相似度 得分; 身份辨识;根据相似度得分进行目标人在源数据库中的身份辨识 d 5 制作过程 5.1通用要求 证卡票券等产品制作时源数据采用的人脸图像应满足以下要求 被采集者近期拍摄的彩色相片,图像应为人脸相片,相片背景宜为单色 a b)人脸区域应完整,无遮挡,光线均匀; c 表情中性或微笑,眼睛自然睁开,嘴唇自然闭合 d 无浓妆,被采集者不佩戴饰物(宗教、医疗和文化需要时,覆盖物不应遮挡脸部或造成阴影) 物理载体印刷图像、数字载体内部数据以及关联数据应同源,不应使用对图像质量影响较大的 后期处理手段 人脸水平转动角应在士10"以内,俯仰角应在士10"以内,倾斜角应在士10"以内
5.2视读相片 5.2.1相片尺寸 相片尺寸宽度应大于或等于21mm,宜大于或等于26mm;相片高度应大于或等于26mm,宜大于 或等于32mm
5.2.2分辨率 载体相片宜彩色，打印/印刷分辨率应大于或等于300DPI
GB;/T38427.1一2019 5.2.3脸部区域 人脸完整.轮廓和五官清晰、色彩均匀、亮度均匀,对比度适中,脸部无阴影
两眼间距应大于或等 于10mm,宜大于或等于15mm. 5.2.4几何失真 相片应无失真、变形,几何失真应小于或等于5%范围
5.2.5物理防伪 相片表面宜具备包括并不局限于覆膜、水印、钢印、盖章等物理防伪措施
5.3机读相片 5.3.1两眼间距 两眼间距应大于或等于60像素,宜大于或等于90像素
5.3.2图像格式 人脸图像格式宜为BMPJPEGJPEG2000和PNG中的任一种 5.3.3亮度对比度 图像亮度均匀,对比度适中,脸部无阴影、无过曝光、无欠曝光 5.3.4几何失真 脸部比例应符合实际比例,无人眼可辨的几何失真
几何失真包括但不限于 脸部长度失真; aa b)脸部宽度失真; 脸部球形失真
c 5.3.5清晰度 图像清晰锐利,无人眼可辨的模糊失真
模糊失真包括但不限于 镜头散焦模糊; a b 高斯模糊 c 运动模糊; d)噪声模糊
5.3.6数字防伪 图像宜采用数字水印技术添加防伪信息
添加的数字防伪信息,应能在图像经过缩放、格式变换、 亮度调节等常规操作后仍具备鲁棒性
5.4关联相片 5.4.1存储内容 存储内容应包括
GB/T38427.1一2019 人脸图像; a b) 姓名、编号等身份信息; 拍摄时间
c 宜包括 人脸图像中提取的人脸特征信息 a b)拍摄地点位置(经度、纬度,可溯源设备代码等信息
5.4.2两眼间距 两眼间距应大于或等于60像素,宜大于或等于120像素
5.4.3图像格式 人脸图像格式宜为BMPJPEGJPEG,2000和PNG中的任一种
5.4.4亮度对比度 图像亮度均匀,对比度适中,脸部无阴影、无过曝光、无欠曝光
5.4.5几何失真 脸部比例应符合实际比例,无人眼可辨的几何失真
几何失真包括但不限于 脸部长度失真 a b 脸部宽度失真; 脸部球形失真
c 5.4.6清晰度 图像清晰锐利,无人眼可辨的模糊失真
模糊失真包括但不限于 镜头散焦模糊; a b 高斯模糊; c 运动模糊; 噪声模糊
5.4.7加密 人脸图像、人脸特征等数据宜采用国产密码算法进行加密传输及存储 5.4.8数字防伪 人脸图像宜采用数字水印技术添加防伪信息
添加的数字防伪信息,应能在图像经过缩放、格式变 换、亮度调节等常规操作后仍具备鲁棒性
6 应用过程 6.1目标人采集 6.1.1活体检测 目标人现场照片采集过程中宜采用活体检测技术抵御假体攻击
GB;/T38427.1一2019 6.1.2图像格式 人脸图像格式宜为BMP,JPEGJPEG2000和PNG中的任一种
若图像为灰度图时,图像灰度级 宜为256级
6.1.3遮挡 遮挡物应不遮挡眉毛、眼睛、嘴巴、鼻子、下巴、额头,耳朵及脸部轮廓等
6.1.4两眼间距 两眼间距应大于或等于60像素,宜大于或等于90像素
6.1.5姿态 人脸水平转动角应在士30'以内,俯仰角应在士20'以内,倾斜角应在士30'以内
6.1.6脸部区域 人脸完整,轮和五官清晰,无浓妆,图像脸部区域应无编辑修改性处理
无人眼可辨的几何失真 和模糊失真
6.2视读相片采集 6.2.1图像格式 证卡表面采集图像格式宜为BMP,JPEGJPEG2000和PNG中的任一种
若图像为灰度图时,图 像灰度级宜为256级
6.2.2脸部区域 人脸区域完整,轮廓和五官清晰色彩均匀、亮度均匀,无过曝光或欠曝光,对比度适中脸部无 阴影
6.2.3 两眼间距 两眼间距应大于或等于60像素,宜大于或等于90像素
6.2.4失真 采集时证卡表面应无遮挡,相片应无失真,变形,几何失真应小于或等于5%范围 6.2.5光照 光照均匀,采集相片应无反光,无过曝光和欠曝光
防伪分级 7.1相片防伪级别 按照制作环节中,对人脸相片是否采用防伪措施,把相片防伪级别从高到低分为A,B,C三级,分级 方法详见表1
GB/T38427.1一2019 表1相片防伪分级表 防伪级别 序号 防伪措施 A级 B级 c级 视读相片物理防伪 机读相片数字防伪 3项全部采用防伪措施其中2项采用防伪措施其中1项采用防伪措施 关联相片数字防伪 7.2应用安全级别 在采用人脸识别技术核验时,可以对视读相片、机读相片或关联相片中的一种或几种进行核验
根 据是否对这三种相片都进行核验,将核验的级别从高到低分为A,BC三级,分级方法详见表2
表2应用安全分级表 应用安全级别 序号 核验数据源 A级 B级 C级 视读相片 使用任意2项数据源应用 使用任意1项数据源应用 机读相片 使用3项数据源应用核验 核验 核验 关联相片 7.3防伪强度级别 7.3.1核验防伪强度级别 错误拒绝率(FRR)在5%条件下,根据错误接受率(FAR)将防伪强度从高到低分为A,B,C三级 分级方法详见表3
表3核验防伪强度分级表 序号 防伪强度级别 分级条件 A级 FRR在5%条件下,FAR小于0.001% FRR在5%条件下,FAR大于或等于0.001%,FAR小于0.01% B级 c级 FRR在5%条件下,FAR大于或等于0.01%,FAR小于0.1% 7.3.2辨识防伪强度级别 在样本总量为10000人、错误拒绝率(FRR)在5%条件下,根据错误接受率(FAR)将辨识应用的 人脸识别性能从高到低分为A,B,c三级,分级方法详见表4
GB;/T38427.1一2019 表4辨识防伪强度分级表 序号 防伪强度级别 分级条件 FRR在5%条件下,FAR小于1.0% A级 B级 FRR在5%条件下,FAR大于或等于1.0%,FAR小于5.0% C级 FRR在5%条件下,FAR大于或等于5.0%,FAR小于10.0%
生物特征识别防伪技术要求第1部分：人脸识别GB/T38427.1-2019
随着科技的不断进步，生物特征识别技术在防伪领域中得到了广泛应用。其中，人脸识别作为一种非接触式生物特征识别技术，被越来越多地关注和采用。
GB/T38427.1-2019《生物特征识别防伪技术要求第1部分：人脸识别》是我国对于人脸识别技术的标准化规范。该标准涵盖了人脸图像采集、处理、比对等方面的要求，旨在确保人脸识别技术的稳定性、可靠性和安全性。
在防伪领域中，人脸识别技术被广泛应用于身份认证、访客管理、考勤打卡等方面。例如，在企业内部，可以利用人脸识别技术来实现员工的考勤打卡和门禁控制；在公共场所，可以利用人脸识别技术来实现访客登记和安保监管。
除了GB/T38427.1-2019标准外，国际上也有一些关于人脸识别技术的标准和规范。例如ISO/IEC 19794-5:2011《信息技术 - 生物特征识别 - 面部图像 - 第5部分：图像格式》和ISO/IEC 24713:2006《信息技术 - 生物特征识别 - Performancetesting and reporting】等标准。
总之，生物特征识别防伪技术已经成为现代社会防伪的重要方法之一，而人脸识别作为其中的一种技术，其标准化发展将有助于提高技术的可靠性和安全性，并促进其更广泛地应用于各个领域。
