路径: 主页 > GB/T > 第222页 > GB/T 33767.1-2025 | 标准编号 | GB/T 33767.1-2025 (GB/T33767.1-2025) | | 中文名称 | 信息技术 生物特征样本质量 第1部分：框架 | | 英文名称 | Information technology - Biometric sample quality - Part 1: Framework | | 行业 | 国家标准 (推荐) | | 中标分类 | L71 | | 国际标准分类 | 35.240.15 | | 字数估计 | 34,352 | | 发布日期 | 2025-08-01 | | 实施日期 | 2026-02-01 | | 旧标准 (被替代) | GB/T 33767.1-2017 | | 发布机构 | 国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会 | GB/T 33767.1-2025: 信息技术 生物特征样本质量 第1部分：框架
ICS 35.240.15
CCSL71
中华人民共和国国家标准
代替GB/T 33767.1-2017
信息技术 生物特征样本质量
第1部分:框架
Part1:Framework
(ISO/IEC 29794-1:2024,IDT)
2025-08-01发布
2026-02-01实施
国 家 市 场 监 督 管 理 总 局
国 家 标 准 化 管 理 委 员 会 发 布
目次
前言 Ⅲ
引言 Ⅴ
1 范围 1
2 规范性引用文件 1
3 术语和定义 1
4 缩略语 4
5 符合性 4
6 生物特征样本质量准则 4
6.1 参考模型 4
6.2 质量层面:品质、保真度、效用 5
6.3 数据质量度量的用例 6
7 数据交换格式字段定义 8
7.1 抽象描述 8
7.2 XML编码 10
7.3 已标记二进制编码 10
8 质量评估算法结果的交换 10
9 质量得分规范化 11
10 成对质量 11
11 评估 12
11.1 概述 12
11.2 误不匹配错误与丢弃方法 12
11.3 误匹配错误与丢弃方法 13
11.4 DET与丢弃方法 14
11.5 样本接受率或丢弃率 14
附录A(资料性) 生物特征质量块编码示例 16
附录B(资料性) 质量评估算法结果的规范化交换示例 17
附录C(资料性) 基于效用的质量得分在样本为基础的系统中的聚合过程 20
附录D(资料性) 计算效用预测性能指标的示例代码 22
参考文献 25
前言
本文件按照GB/T 1.1-2020《标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
本文件为GB/T 33767《信息技术 生物特征样本质量》的第1部分。GB/T 33767已经发布了以
下部分:
---第1部分:框架;
---第4部分:指纹图像数据;
---第5部分:人脸图像数据;
---第6部分:虹膜图像数据;
---第9部分:血管图像数据;
---第14部分:DNA数据。
本文件代替GB/T 33767.1-2017《信息技术 生物特征样本质量 第1部分:框架》,与GB/T 33767.1-
2017相比,除结构调整和编辑性改动外,主要技术变化如下:
a) 在范围中增加了“质量得分的聚合方法”和“质量评估算法效率的评价方法”,并删除了“规定了
生物特征数据交换格式中质量数据字段的格式和位置”(见第1章,2017年版的第1章);
b) 增加了术语和定义“生物特征关联特性”“生物特征效用”“误不匹配错误与丢弃特性”“误匹配
错误与丢弃特性”“原生质量度量”“质量评估算法”“质量分量”“质量度量”(见第3章);
c) 删除了术语和定义“生物特征登录失败”“生物特征登录失败率”“特征”“非固有的”“固有的”
“获取失败率”“操作员”“样本”“源”“效用”(见2017年版的第4章);
d) 术语和定义“质量分数”更改为“质量得分”(见第3章,2017年版的第4章);
e) 增加了缩略语CDF、DET、FMR、QVID(见第4章);
f) 删除了缩略语BIR、XML(见2017年版的第5章);
g) 删除了“通用生物特征识别系统”(见2017年版的第6章);
h) 增加了数据质量度量的用例“以质量为导向的融合”(见6.3.8)、“通过质量得分减少工作量”
(见6.3.10)、“从一系列生物特征样本中选择最佳样本”(见6.3.11);
i) 在数据交换格式字段定义中增加了“抽象描述”(见7.1);
j) 增加了“质量评估算法结果的交换”(见第8章)、“成对质量”(见第10章)、“评估”(见第11章)。
本文件等同采用ISO/IEC 29794-1:2024《信息技术 生物特征样本质量 第1部分:框架》。
本文件做了下列最小限度的编辑性改动:
---增加了附加信息“注4:如果算法供应商在国内生物特征识别注册机构注册,则使用
GB/T 28826.2分配质量评估算法相关的标识符”(见7.1.2)。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归口。
本文件起草单位:北京眼神智能科技有限公司、中国电子技术标准化研究院、联想中天科技有限公
司、山西三友和智慧信息技术股份有限公司、广电运通集团股份有限公司、中国电子技术标准化研究院
华东分院、上海商汤智能科技有限公司、广州广电运通智能科技有限公司、北京建筑大学、北京万里红科
技有限公司、罗克佳华科技集团股份有限公司、中国科学院自动化研究所、长春博立电子科技有限公司、
厦门大学、马上消费金融股份有限公司、广东九联科技股份有限公司、厦门瑞为信息技术有限公司、圣点
世纪科技股份有限公司、太原罗克佳华工业有限公司、北京得意音通技术有限责任公司、盛视科技股份
有限公司、深圳云天励飞技术股份有限公司。
本文件主要起草人:王姝琦、耿力、李伟、席雅芬、苏立伟、宋继伟、彭程、张默男、潘晓光、刘瑶、周扬、
杨春林、张小亮、杨旭、张玮、蒋慧、解永生、武昌浩、曾庆宁、李琦、胡建良、王云龙、张立华、郭茂祖、田启川、
李晓潮、曾定衡、凌俊、何一凡、李学双、董继贤、郑方、苗应亮、王志芳。
本文件及其所替代文件的历次版本发布情况为:
---2017年首次发布为GB/T 33767.1-2017;
---本次为第一次修订。
引 言
生物特征识别中的质量度量标准具有重要价值。本文件旨在为生物特征识别领域提供一个样本质
量度量框架,定义了质量得分的表达、解释和交换方法,为生物特征样本质量评估和评分提供了客观和
定量的依据。本文件为ISO/IEC 19794(所有部分)、ISO/IEC 39794(所有部分)和ISO/IEC 19784-1等
标准中生物特征样本的质量块数据表示和交换提供了规范和指导。
GB/T 33767《信息技术 生物特征样本质量》拟由15个部分构成。
---第1部分:框架。目的在于确立生物特征样本质量准则、质量度量的表达、解释和交换,以及质
量评估算法性能的评价方法。
---第4部分:指纹图像数据。目的在于规定指纹图像质量指标定义及要求、质量分析方法和质量
度量方法。
---第5部分:人脸图像数据。目的在于规定人脸图像质量指标定义及要求、质量分析方法和质量
度量方法。
---第6部分:虹膜图像数据。目的在于规定虹膜图像质量指标定义和量化计算方法、虹膜图像采
集质量要求,以及质量数据记录编码形式。
---第7部分:签名/签字时间序列数据。目的在于规定签名/签字时间序列数据质量指标定义及
要求、质量分析方法和质量度量方法。
---第8部分:指纹骨架数据。目的在于规定指纹骨架数据质量指标定义及要求、质量分析方法和
质量度量方法。
---第9部分:血管图像数据。目的在于规定血管图像质量指标定义及要求、质量分析方法和质量
度量方法。
---第10部分:手形轮廓数据。目的在于规定手形轮廓图像质量指标定义及要求、质量分析方法
和质量度量方法。
---第11部分:签名/签字处理的动态数据。目的在于规定处理后的签名/签字的动态数据质量指
标定义及要求、质量分析方法和质量度量方法。
---第12部分:脸型特性数据。目的在于规定脸型特性数据质量指标定义及要求、质量分析方法
和质量度量方法。
---第13部分:声纹数据。目的在于规定声纹数据质量指标定义及要求、质量分析方法和质量度
量方法。
---第14部分:DNA数据。目的在于规定高通量测序产生的各种DNA数据质量指标定义及要
求、质量分析方法和质量度量方法。
---第15部分:掌纹图像数据。目的在于规定掌纹图像数据质量指标定义及要求、质量分析方法
和质量度量方法。
---第16部分:全身图像数据。目的在于规定全身图像数据质量指标定义及要求、质量分析方法
和质量度量方法。
---第17部分:步态图像序列数据。目的在于规定步态图像序列数据质量指标定义及要求、质量
分析方法和质量度量方法。
本文件还建立了一个评估框架,旨在促进评分工具的使用,这些工具不仅能够鼓励技术创新,还有
助于增强生物特征识别系统的整体效能。虽然GB/T 33767提出的质量评估和评分工具通常是可选
的,但在特定应用配置或实现中可能被确定为必选。这一灵活性确保了标准的广泛适用性,同时允许针
对ISO/IEC 19794(所有部分)和ISO/IEC 39794(所有部分)规定的不同生物特征模式进行适当的
调整。
本文件强调了质量度量与生物特征样本之间的关联,这是质量度量标准化的重要组成部分。第7
章中规定的质量字段被纳入生物特征数据交换格式中,而CBEFF(公用生物特征识别交换格式框架)数
据头的使用则进一步丰富了质量度量的表现形式,即通过CBEFF_BDB_quality(生物特征数据块质量)
表示质量度量。
生物特征样本质量度量的使用益处较多。例如,在注册阶段提供实时质量反馈可以提高生物特征
识别系统的运行效率。此外,质量度量还可以在比对过程中与其他样本或参考数据结合,实现数据融
合,以及在面对低质量样本或呈现攻击时增强系统的防御能力。通过本文件的应用,生物特征识别系统
的设计者和使用者将能够更有效地利用质量度量,从而对系统进行有效分析,识别潜在的问题,并发现
改进性能的机会。
信息技术 生物特征样本质量
第1部分:框架
1 范围
本文件根据需要为任意或所有生物特征样本类型确立了以下内容:
a) 在质量度量的规范和使用中用到的术语和定义;
b) 生物特征质量得分的目的和解释;
c) 以质量评分规范化为目的而推进开发生物特征样本数据集的动力;
d) 质量评估算法结果的交换格式;
e) 质量得分的聚合方法;
f) 质量评估算法效率的评价方法。
本文件不包括以下内容:
a) 规定样本、模块或系统质量得分的最低要求;
b) 质量评估算法的规范化;
c) 用于人工检查的生物特征样本或参考的效用评估。
本文件适用于生物特征样本质量度量的表达、解释和交换,以及质量评估算法效率的评价和质量评
估算法结果的交换,为各种生物特征样本质量的规范化提供指导。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文
件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)......
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