ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ И МЕТРОЛОГИИ

ГОСТР

ИСО/МЭК 29794-6— 2018

Информационные технологии БИОМЕТРИЯ

Качество биометрического образца

Часть 6

Данные изображения радужной оболочки глаза

(ISO/IEC 29794-6:2015, Information technology — Biometric sample quality — Part 6: Iris image data, IDT)

Издание официальное

Предисловие

1    ПОДГОТОВЛЕН Некоммерческим партнерством «Русское общество содействия развитию биометрических технологий, систем и коммуникаций» (Некоммерческое партнерство «Русское биометрическое общество») и Федеральным государственным унитарным предприятием «Всероссийский научно-исследовательский институт стандартизации и сертификации в машиностроении» (ВНИИНМАШ) на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии стандарта, указанного в пункте 4. при консультативной поддержке Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» (МГТУ им. Н.Э. Баумана)

2    ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 098 «Биометрия и биомониторинг»

3    УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 29 ноября 2018 г. № 1039-ст

4    Настоящий стандарт идентичен международному стандарту ИСО/МЭК 29794-6:2015 «Информационные технологии. Качество биометрического образца. Часть 6. Данные изображения радужной оболочки глаза» (ISO/1EC 29794-6:2015 «Information technology — Biometric sample quality — Part 6: Iris image data», IDT).

Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного стандарта для приведения в соответствие с ГОСТ Р 1.5-2012 (пункт 3.5).

При применении настоящего стандарта рекомендуется использовать вместо ссылочных международных стандартов соответствующие им национальные и межгосударственный стандарты, сведения о которых приведены в дополнительном приложении ДА.

Дополнительные сноски в тексте стандарта, выделенные курсивом, приведены для пояснения текста оригинала

5    ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

6    Некоторые элементы настоящего стандарта могут быть объектами патентных прав. Международная организация по стандартизации (ИСО) и Международная электротехническая комиссия (МЭК) не несут ответственности за установление подлинности каких-либо или всех таких патентных прав

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ «О стандартизации в Российской Федерации». Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе «Национальные стандарты», а официальный текст изменений и поправок — в ежемесячном информационном указателе «Национальные стандарты». В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты». Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (wmv gost.ru)

© ISO. 2015 — Все права сохраняются ©Стандартинформ. оформление. 2018

Настоящий стандарт не может быть полностью или частично воспроизведен, тиражирован и распространен в качестве официального издания без разрешения Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии II

1) вычисляют разложение в ряд Фурье N равномерно распределенных угловых выборок данных радиального градиента на границе {г₍₍} для значений о от 0 до N- 1 в интервале [0.2л].

Множество М дискретных коэффициентов Фурье {CJ. к- 0.....М - 1. где М « N. получают из по

следовательности данных {г₍₎} по формуле

2) вычисляют PUPIL_BOUNDARY_CIRCULARITY как

Вышеприведенные расчеты должны включать только неокклюдированные пиксели на границе между РОГ и зрачком. М — число коэффициентов ряда Фурье, которое определяет степени свободы модели формы. М должно иметь значение 17 для определения истинной границы зрачка с соответствующей точностью [2].

Примечание — В случае действительно круглой границы все частотные коэффициенты, большие по значению, чем DC (нулевой член С₀), в этом ряду Фурье будут равны 0, a Cq/ZV будет радиусом этой идеальной окружности В тех случаях, когда частотные компоненты, большие по значению, чем ОС. имеют ненулевые коэффициенты, граница является некрутой Суммарный модуль показывает это отклонение от округлости.

6.2.4.4 Диапазон значений/порог

PUPIL_BOUNDARY_CIRCULARITY будет иметь значение 100 для окружности и значение в диапазоне (0,100) в остальных случаях.

Примечание — Отклонение от округлости зрачка таза, изображение которого необходимо получить, может быть врожденным и, следовательно, не может быть исправлено

6.2.5 Использование градаций серого

6.2.5.1 Описание

GREY_SCALE_UTILISATION анализирует значения пикселей изображения РОГ для представления распределения значений интенсивности части изображения, содержащей РОГ. Изображение РОГ должно иметь динамический диапазон, включающий в себя 256 уровней серого; значение интенсивности должно занимать как минимум 8 битов, причем минимум 6 битое должны содержать полезную информацию. «Недоэкспонированное» изображение будет иметь слишком мало пикселей с высоким значением интенсивности, а «переэкслонированное» изображение — слишком много. Высокое значение данной метрики качества указывает на правильно экспонированное изображение с хорошо распределенными значениями интенсивности.

6 2.5.2 Единицы измерения

GREY_SCALE_UTILISATION измеряют в битах.

6.2.5.3 Метод расчета

Для каждого уровня серого, присутствующего на изображении, вычисляют вероятность р, его появления. Таким образом, р, — это отношение общего числа пикселей со значением уровня серого / к общему числу пикселей на изображении. Энтропию Н гистограммы пикселей в битах определяют по формуле

н = -5>,-|од₂р,--

Примечание — Когда х -* 0 и х1од₂х -* 0. значения пикселей, которые никогда не встречаются на изображении, могут не учитываться при вычислении энтропии.

6.2.5 4 Диапазон значений/порог

Энтропия гистограммы пикселей должна иметь значение 6 битов или более.

Примечание — В случае если изображение РОГ имеет недопустимое значение GREY_SCALE_UTIUZATION. могут быть проведены дополнительные попытки получения изображения РОГ, возможно, после удаления постороннего источника света Если проблема сохраняется, можно использовать другую камеру Как правило, увеличение освещенности или замена камеры на другую, с более высоким качеством, может способствовать увеличению значения GREY SCALE UTILIZATION

6.2.6    Радиус РОГ

6.2.6.1    Описание

IRIS_RADIUS — это радиус окружности, аппроксимирующей границу между РОГ и склерой.

Примечание — Среднее значение радиуса РОГ человека составляет 5.9 мм с диапазоном значений от

5,1 до 6.5 мм (10)

6.2.6    2 Единицы измерения IRIS_RADIUS измеряют в пикселях.

6.2.6.3    Метод расчета

IRIS_RADIUS вычисляют как радиус окружности, аппроксимирующей границу между РОГ и склерой. Примечание — Данную метрику качества рассчитывают после сегментации

6.2.6    4 Диапазон значений/порог

IRIS_RADIUS должен иметь значение как минимум 80 пикселей для РОГ человека с наименьшим возможным радиусом 5.1 мм.

6.2.7    Расширение зрачка

6.2.7.1    Описание

PUPIL_IRIS_RATIO отражает степень расширения или сужения зрачка.

6 2.7.2 Единицы измерения

PUPIL_IRIS_RATIO является безразмерной величиной.

6.2.7.3    Метод расчета PUPIL_IRIS_RATIO вычисляют как

PUPIL_RADIUS вычисляют как радиус окружности, аппроксимирующей границу зрачка. DC (нулевой член Cq) в разложении границы зрачка в ряд Фурье (6.2.4.3) дает значение радиуса зрачка.

IRIS_RADIUS вычисляют в соответствии с 6.2.6.3.

Примечание — Данную метрику качества рассчитывают после сегментации

6.2.7.4 Диапазон значений/порог

PUPIL_IRIS_RATIO должен иметь значение от 20 до 70.

Примечания

1    Это единственная метрика качества, для которой не применяется правило, что чем больше значение метрики качества, тем выше качество изображения

2    В случае если значение PUPIL_IRIS_RATIO находится вне допустимого диапазона значений, после регулировки уровня освещенности для уменьшения или увеличения степени расширения зрачка могут быть проведены дополнительные попытки получения изображения РОГ

6.2.8 Концентричность РОГ и зрачка

6.2.8.1    Описание

IRIS_PUPIL_CONCENTRICITY отражает степень нахождения центра зрачка и центра РОГ в одной точке.

Примечание — Зрачок и РОГ никогда не расположены точно концентрично Сильно выраженное отклонение от концентричности может вызывать ошибку сегментации И наоборот, сильно выраженная измеренная неконцентричность может указывать на ошибку сегментации

6.2.8.2    Единицы измерения

IRIS_PUPIL_CONCENTRICITY является безразмерной величиной.

6.2.8.3    Метод расчета

IRIS_PUPIL_CONCENTRICITY вычисляют как отношение евклидова расстояния между центром РОГ и центром зрачка к радиусу РОГ в соответствии с формулой

100 max

где (X_ins, Y_ins) и (Хрцр*;, Ypupii — координаты центра РОГ и центра зрачка соответственно. Примечание — Данную метрику качества рассчитывают после сегментации

6.2.8    4 Диапазон значений/порог

IRIS_PUPIL_CONCENTRICITY должен иметь значение 90 или более.

Примечание — Некомцентричность РОГ и зрачка может быть врожденной для глаза, изображение которого необходимо получить, и в этом случае не может быть исправлена Может быть проведена дополнительная попытка получения изображения после того, как субъекту сбора биометрических данных будет предложено взглянуть прямо в камеру и широко открыть глаза.

6.2.9    Достаточность отступов

6.2.9.1    Описание

MARGIN_ADEQUACY численно оценивает степень, в которой часть изображения, содержащая РОГ, центрирована относительно краев всего изображения. Максимальное значение данной метрики качества должно соответствовать требованиям ИСО/МЭК 19794-6:2011 к значениям отступов.

6.2.9.2    Единицы измерения

MARGIN_ADEQUACY является безразмерной величиной.

6.2.9.3    Метод расчета

Существует четыре различных значения отступа: LEFT_MARGIN. RIGHT_MARGIN. UP_MARGIN и DOWN_MARGIN.

Значения отступов вычисляют в соответствии с формулами

X*. - IRIS RADIUS

LM = -2£-=-.

IRIS_RADIUS

IMAGE_WIDTH-(X_(ru + IRIS_RADIUS)

RM —................. ............... ,

IRIS_RADIUS

IMAGE_HEIGTH - (Y^ + IRIS_RADIUS)

”    IRIS_RADIUS

Ь) Изображение РОГ. где LEFT_MARGIN и UP_MARGIN имеют недостаточные значения

Рисунок 2 — Примеры изображений РОГ с достаточными и недостаточными отступами

6.2.9    4 Диапазон значений/порог

MARGIN_ADEQUACY должен иметь значение больше 80.

Примечания

1    Значение метрики качества 100 означает, что все четыре значения отступов соответствуют требованиям, установленным в ИСО/МЭК 19794-6:2011. а именно, что отступ от границы РОГ к ближайшему краю изображения данной РОГ должен быть не менее 0,6!RIS_RADIUS в горизонтальном направлении и 0.2IRIS_RADIUS в вертикальном направлении,

2    В случае если изображение РОГ имеет недопустимое значение MARGIN_ADEQUACY, тогда может быть проведена дополнительная попытка получения изображения РОГ после того, как субъекту сбора биометрических данных будет предложено взглянуть прямо в камеру

6.2.10    Резкость

6.2.10.1    Описание

SHARPNESS отражает степень фокусировки изображения (3). (5). (6). [7]. Резкость вычисляют как функцию спектра мощности после фильтрации с использованием оператора лапласиан гауссиана.

6.2.10.2    Единицы измерения

SHARPNESS является безразмерной величиной.

6.2.10.3    Метод расчета

Вычисление резкости изображения определяют мощностью, получаемой при фильтрации изображения с использованием ядра лапласиан гауссиана (стандартное отклонение гауссиана равно 1,4).

1) Ядро свертки (F) определяют как

0 1 1	2	2	2	1 1	0
1 2 4	5	5	5	4 2	1
1 4 5	3	0	3	5 4	1
2 5 3 -	-12	-24		12 3 5	2
2 5 0 -	-24	40		24 0 5	2
2 5 3 -	-12	-24		12 3 5	2
1 4 5	3	0	3	5 4	1
1 2 4	5	5	5	4 2	1
0 1 1	2	2	2	1 1	0

2)    если 1(х. у) — интенсивности пикселей изображения, то взвешенную сумма /(х. у) по F вычисляют для каждой четвертой строки и столбца /(х. у). Обозначим /_F(x, у) для представления результата после фильтрации. Таким образом

IF (*• У) = Х?.-4 X 4^;(^{Х +} 1' У ⁺ »^F(^{/ + 5}- > ^{+ 5})^VX € |t5 ... Wj у € 11.5 ... Л],

где w и /j — ширина и высота /(х. у) соответственно;

3)    вычисляют сумму квадратов (ss) 1р(х, у)

“ ⁼ Z vxytl_F(x.,)'F (*-Уf^:

4) вычисляют мощность 1р{х, у) через ss

power = ss/(w_F h_F),

где w_F и hp — ширина и высота /^<х. у) соответственно;

5) вычисляют значение SHARPNESS через мощность

SHARPNESS = 100 —,

powor² + с²

где значение с было выбрано эмпирически и равно 1 800 000.

6.3 Рекомендуемые метрики качества изображения РОГ, рассчитанные для одного изображения

6.3.1    Подъем фронтального взгляда

6.3.1.1    Описание

FRONTAL_GAZE_ELEVATION отражает в относительных единицах, насколько подъем взгляда отклоняется от идеального направления взгляда, то есть полностью находящегося на одной оси с камерой.

Подьем взгляда представляет собой угол между оптической осью глаза и оптической осью камеры в вертикальной плоскости, измеренный в градусах по абсолютной величине (без знака).

Примечания

1    На рисунке 3 представлены примеры изображений РОГ. расположенной на оси и вне оси камеры

2    Угол подъема взгляда может принимать значения в диапазоне от О⁵ до 90°

6.3.1.2    Единицы измерения

FRONTAL_GAZE-ELEVATION является безразмерной величиной.

6.3.1.3    Метод расчета

FRONTAL GAZE-ELEVATION вычисляют как

100.

Примечание — Возможный метод оценки угла подъема взгляда приведен в [2].

6.3.1.4 Диапазон значений/порог

Теоретический допустимый диапазон значений FRONTAL_GAZE_ELEVATION составпяет от 0 до 100, где 0 — наихудшее значение, а 100 — наилучшее.

FRONTAL_GAZE-ELEVATION имеет значение 100 в случае, когда угол подъема взгляда равен 0° (то есть он расположен на одной оси с камерой).

Примечание — В случае если изображение РОГ имеет недопустимое значение FRONTAL_GAZE_ ELEVATION, тогда может быть проведена дополнительная попытка получения изображения РОГ после того, как субъекту сбора биометрических данных будет предложено взглянуть прямо в камеру

6.3.2 Азимут фронтального взгляда

6.3.2.1    Описание

FRONTAL_GAZE_AZIMUTH отражает в относительных единицах, насколько азимут взгляда отклоняется от идеального направления взгляда, то есть полностью находящегося на одной оси с камерой. Азимут взгляда представляет собой угол между оптической осью глаза и оптической осью камеры в горизонтальной плоскости, измеренный в градусах по абсолютной величине (без знака).

Примечания

1    На рисунке 4 представлены примеры изображений РОГ, расположенной на оси и вне оси камеры

2    Азимут взгляда представляет собой горизонтальную составляющую угла поворота взгляда относительно положения камеры Эта мера включает в себя как углы поворота головы относительно фронтального положения, так и углы отклонения взгляда относительно головы

3    Азимут взгляда может принимать значения в диапазоне от 0° до 90°.

4    Комплексный подход к определению направления взгляда не предназначен для репрезентативной оценки возможных трудностей сегментации РОГ из-за нефронтального положения головы Следовательно, два изображения с одинаковым значением FRONTAL_GAZE_AZIMUTH, но значительно отличающиеся друг от друга углом наклона головы вперед или назад от фронтального положения (что приводит к различным значениям FRONTAL_ GAZE_ELEVATION). могут по-разному сегментироваться, и/или для них могут быть использованы разные алгоритмы сравнения

6.3.2.2    Единицы измерения

FRONTAL_GAZE_AZIMUTH является безразмерной величиной.

6.3.2.3    Метод расчета

FRONTAL_GAZE_AZIMUTH вычисляют как

oyogazo_azimuth 90

Примечания

1    Эллиптическая форма зрачка может указывать на то. что получено внеосевое изображение Поэтому метод определения FRONTAL_GAZE_AZIMUTH может быть основан на оценке удлинения и ориентации данного эллипса

2    Возможный метод оценки азимута взгляда приведен в (2).

6.3.2.4 Диапазон значений/порог

Теоретический допустимый диапазон значений FRONTAL_GAZE_AZIMUTH составляет от 0 до 100, где 0 — наихудшее значение, а 100 — наилучшее.

FRONTAL_GAZE_AZIMUTH имеет значение 100 в случае, когда азимут взгляда равен 0° (то есть он расположен на одной оси с камерой).

Значение метрики качества 0 соответствует значению азимута взгляда 90^е. что недостижимо.

Примечание — В случае если изображение РОГ имеет недопустимое значение FRONTAl_GAZE_ AZIMUTH, тогда может быть проведена дополнительная попытка получения изображения после того, как субъекту сбора биометрических данных будет предложено взглянуть прямо в камеру

а)Нейтральное положение    Ь)Взгляд    влево    с)Взгляд вправо

(высокое качество)    (низкое    качество)    (низкое    качество)

6.3.3 Размытие изображения при движении

6.3.3.1    Описание

MOTION_BLUR отражает степень искажения изображения из-за движения.

6.3.3.2    Метод расчета

Возможный метод представления MOTION_BLUR — это относительная амплитуда и направление движения изображения, измеренные в пикселях, и угол направления движения (значение 0° означает горизонтальное движение).

Примечание — В случае если изображение РОГ имеет недопустимое значение MOTION_BLUR, тогда может быть проведена дополнительная попытка получения изображения РОГ после того, как субъекту сбора биометрических данных будет предложено взглянуть прямо в камеру и оставаться неподвижным

6.4 Метрики качества изображения РОГ, рассчитанные для пары изображений

6.4.1    Общая полезная площадь РОГ

6.4.1.1    Описание

COMMON_USABLE_IRIS_AREA является мерой общей площади РОГ. представленной на обоих сравниваемых изображениях. Область РОГ, фактически используемая для биометрического сравнения, представляет собой пересечение наборов полезных пикселей двух изображений РОГ. Поэтому для пары изображений, подлежащих сравнению, определяется общая полезная площадь РОГ или ее дополнение, площадь РОГ с различными окклюзиями. Оба изображения РОГ должны быть нормированы для коррекции разницы размеров изображений РОГ или степени расширения зрачков.

6.4.1.2    Единицы измерения

COMMON_USABLE_IRIS_AREA является безразмерной величиной.

6.4.1.3    Метод расчета

COMMON_USABLE_IRIS_AREA вычисляют как

|w(jWs^ (г, 0 + Ф) nN^iris^ (г,0)))| P(|/V(ff7S^,l) (f.0 + Ф))|.|м(lDS<²* (г.в})|)

где 0 и Ф — углы поворота РОГ. которые учитывают при расчете, потому что сравниваемые изображения РОГ обычно получены под разными углами поворота;

|N (.)| — число полезных пикселей нормированного изображения РОГ;

F (.) —общее число пикселей нормированного изображения РОГ без окклюзий, которое определяется стандартизированным форматом, используемым для обоих сравниваемых изображений РОГ.

6.4.2    Постоянство степени расширения зрачка

6.4.2.1 Описание

DILATION_CONSTANCY отражает схожесть степени расширения зрачка в двух сравниваемых изображениях РОГ, Данную метрику качества следует использовать только на этапе сравнения.

6.4.2    2 Единицы измерения

DILATION_CONSTANCY является безразмерной величиной.

6.4.2.3 Метод расчета DILATION_CONSTANCY вычисляют как

1ОО-тах(оЮ.0*²>)

ЮО-тЦо^О^)'

где D*¹) и с№ — значения PUPIL_IRIS_RATIO первого и второго изображений РОГ, как определено в 6.2.7.3. Примечания

1 Эта формула может быть скорректирована в терминах радиуса РОГ и радиуса зрачка двух изображений

DILATION CONSTANCY =

где первый член в произведении представляет собой отношение радиальных толщин, а второй член является коэффициентом масштабирования получаемого изображения камерой, при условии что анатомически РОГ имеет постоянный размер

2 Логарифм вероятности ложноотрицательной биометрической идентификации подвергают лианеризации с DILATION_CONSTANCY для многих алгоритмов распознавания

6.4.2.4 Диапазон значений/порог

Максимальное значение DILATION_CONSTANCY равняется 100 (идеальное совпадение), а минимальное значение — 80.

Примечания

1    Для типичного значения PUPIL_IRIS_RATIO. равного 36. данный нижний предел подразумевает, что значение PUPIL_IRIS_RATlO другой РОГ должно быть выше 20 или ниже 49

2    Исходя из допустимых значений степени расширения зрачка в диапазоне от 20 до 70, как определено в 6 2 7 4. теоретический нижний предел значений DILATION_CONSTANCY равен 37.

6.4.3 Схожесть освещенности

6.4.3.1    Описание

ILLUMINATION_SIMILARITY представляет собой величину разницы освещенности (если она присутствует) на ларе изображений РОГ от источника света системы получения изображения. Влияние данной метрики качества на эксплуатационные характеристики зависит от чувствительности сегментации или алгоритма распознавания РОГ к разнице в интенсивности освещения при получении изображения и длине волны источника света, при котором были получены изображения во время процесса биометрической регистрации и процесса биометрического распознавания. Таким образом, данная метрика качества обеспечивает совместимость изображений РОГ, когда процесс биометрической регистрации и процесс биометрического распознавания реализуют с использованием различных камер.

6.5 Единый (обобщенный) показатель качества

6.5.1    Общие положения

Метрики качества, определенные в 6.2 и 6.3, могут быть скомбинированы для вычисления одного скалярного обобщенного показателя качества РОГ. который является используемым на практике предиктором ожидаемых эксплуатационных характеристик изображения РОГ. Примерами возможных методов являются метод взвешенных сумм, нейронных сетей или опорных векторов. Наилучшим предиктором эксплуатационных характеристик являются степенные функции, поскольку они позволяют учитывать возможность исключения и уровни значимости. Важность возможности исключения заключается в том, что можно не учитывать некоторые аспекты качества (такие как резкость), компенсируя другие непоправимые дефекты изображения, например сильно окклюдированную РОГ. Линейные комбинации функций регрессии не используют, поскольку они слишком легко допускают неправильные компенсации. Экспоненты степенных функций позволяют учитывать соответствующие уровни значимости метрик качества.

6.5.2    Метод расчета

OVERALL_QUALITY вычисляют следующим образом:

1) каждая из L метрик качества q_r указанных в 6.2 (и 6.3. если данная метрика качества рассчитана), представляют в диапазоне значений (0.1) путем следующего нормирования 14

^ = Q,^2/(Q? + c2),

где Ci — коэффициент, который должен быть выбран для распределения значений по диапазону [0.1]. Данная формула использует значение q, с плавающей запятой до целочисленного округления, необходимого для хранения значений в записи данных о качестве изображения:

2)    вычисляют обобщенный, используемый на практике показатель качества путем комбинации нормированных метрик качества как произведения различных степенных функций

OVERALL _ QUALITY = П^Г'-

где L — это число определенных или рассчитанных метрик качества;

3)    коэффициенты и определяют по нелинейной регрессии, которая максимизирует прогностическую мощность OVERALL_QUALITY.

Примечание — Существует простейший случай всех линейных степеней («^ = 1 для / = 1.....L),    но    он    не

учитывает соответствующие уровни значимости

7 Качество получения изображения РОГ

7.1    Общие положения

Качество получения изображения РОГ включает в себя условия, необходимые для достижения: 1) удовлетворительных значений разрешения и резкости. 2) достаточного контраста РОГ для извлечения информации и создания биометрического контрольного шаблона и 3) позиционирования РОГ субъекта в поле зрения камеры с хорошим фокусом при минимизации или устранении дефектов, таких как блики.

В настоящем разделе определены требования к ковариатам, связанным с проектированием и применением биометрического сканера РОГ и окружающей средой.

Биометрический сканер РОГ позволяет получать изображения высокой информативности, как определено в настоящем стандарте, если помимо соответствия требованиям, изложенным в разделе 7. не менее 900 из 1000 полученных изображений РОГ соответствуют требованиям 6.2. Изображения РОГ должны представлять репрезентативную совокупность пользователей, насколько это возможно.

7.2    Освещенность

7.2.1    Описание

Для источников света ближнего инфракрасного диапазона длина волны должна находиться в диапазоне от 700 до 900 нм.

Примечания

1    См В.7 ИСО/МЭК 19794-6 2011.

2    Точность биометрического распознавания может быть измерена в соответствии с ИСО/МЭК 19795-4:2008

3    Настоящий стандарт не устанавливает требования к использованию источника света видимого диапазона при получении изображения РОГ

7.2.2    Единицы измерения

Спектральный состав освещения является безразмерной величиной.

7.2.3    Метод расчета

Спектральный состав освещения измеряют с использованием спектрометра, разрешение длины волны которого имеет значение 10 нм или выше, а отношение сигнал/шум должно быть 40 дБ или выше, в интервале от 680 до 920 нм.

7.2.4    Диапазон значений/порог

С учетом измеренного спектра мощности Р(А) (7.2.3), следует выполнять следующие условия

В целях безопасности удельная мощность не должна превышать значения максимально допустимой экспозиции, как определено в МКО С 009/Е:2002/МЭК 62471:2006.

7.3 Функция передачи модуляции

7.3.1    Описание

MODULATION_TRANSFER_FUNCTION (ФПМ) — это отношение модуляции изображения к модуляции объекта как функция пространственной частоты. График ФПМ отражает изменение контраста изображения в зависимости от пространственной частоты объекта.

7.3.2    Единицы измерения

ФПМ является безразмерной величиной.

7.3.3    Метод расчета

Измерение ФПМ требует измерения коэффициента передачи контраста синусоидальных тест-объектов, пространственные частоты которых охватывают весь целевой диапазон, который обычно составляет несколько октав пространственно-частотной модуляции в синусоидальных тест-объектах градаций серого. В качестве альтернативы можно использовать тест-объекты прямоугольного сигнала, имеющие диапазон повторяющихся частот (пар линий/мм).

7.3.4    Диапазон значений/порог

Биометрические сканеры РОГ должны позволять получать изображения, ФПМ которых имеет значение более 50 % при частоте 2 пары линий/мм. с использованием соответствующих тест-объектов.

Если используются тест-объекты прямоугольного сигнала (пары линий), соответствующий верхний предел затухания составляет 0,5(4/л), что на 2 дБ меньше затухания при отношении амплитуды прямоугольного сигнала к амплитуде основного компонента Фурье (синусоиды), равном - 201од10(л/4) = 2 дБ. Данная взаимосвязь может быть использована для демонстрации различий между значениями контраста для тестовых объектов прямоугольного сигнала и синусоидальных тест-объектов, только если ФПМ третьей и более высоких гармоник пренебрежимо мала.

Примечание — Информация с высоким значением частоты (более 2 пар линий/мм) имеет практическую значимость при расчете элементов качества, но требования к ФПМ высокочастотных данных в настоящем стандарте не указаны

7.4    Частота пространственной дискретизации

7.4.1    Описание

SPATIAL_SAMPLING_RATE представляет собой меру числа элементов изображения (пикселей) на единицу длины в плоскости объекта или на единицу угла в системе получения изображения.

7.4.2    Единицы измерения

SPATIAL_SAMPLING_RATE измеряют в пикселях/мм.

7.4.3    Метод расчета

SPATIAL_SAMPLING_RATE измеряют как число пикселей на единицу длины (мм) в плоскости объекта.

7.4.4    Диапазон значений/порог

Цифровое изображение РОГ должно иметь значение SPATIAL_SAMPLING_RATE как минимум 15.7 пикселей/мм.

Примечание — Исходя из указанного диапазона значений радиуса РОГ человека от 5,1 до 6,5 мм [15] и выбрав лкщей с наименьшим размером РОГ (то есть радиусом 5.1 мм), получим, что минимальный радиус РОГ составляет 80 пикселей и соответствует минимальной частоте дискретизации 15,7 пикселей/мм

7.5    Оптические искажения

Любой тип оптических искажений, включая сферическую аберрацию, хроматическую аберрацию, астигматизм и кому, которые могут проявляться на изображении РОГ. не должен приводить к значительному ухудшению эксплуатационных характеристик биометрического сканера РОГ.

7.6    Соотношение длин сторон пикселя

7.6.1    Описание

PIXEL_ASPECT_RATIO представляет собой отношение ширины и высоты пикселя прямоугольной формы.

Биометрический сканер РОГ должен позволять получать изображение РОГ, состоящее из пикселей квадратной формы, то есть прямоугольной формы с соотношением длин сторон 1:1.

7.6.2    Единицы измерения

PIXEL_ASPECT_RATIO является безразмерной величиной.

Содержание

1    Область применения..................................................................1

2    Соответствие........................................................................1

3    Нормативные ссылки..................................................................2

4    Термины и определения...............................................................2

5    Сокращения.........................................................................3

6    Метрики качества изображения РОГ.....................................................3

6.1    Общие положения................................................................3

6.2    Обязательные метрики качества изображения РОГ. рассчитанные для одного изображения ... 4

6.3    Рекомендуемые метрики качества изображения РОГ. рассчитанные для одного изображения.....11

6.4    Метрики качества изображения РОГ. рассчитанные для пары изображений................13

6.5    Единый (обобщенный) показатель качества..........................................14

7    Качество получения изображения РОГ .................................................15

7.1    Общие положения...............................................................15

7.2    Освещенность...................................................................15

7.3    Функция передачи модуляции......................................................16

7.4    Частота пространственной дискретизации............................................16

7.5    Оптические искажения............................................................16

7.6    Соотношение длин сторон пикселя.................................................16

7.7    Отношение сигнал/шум датчика....................................................17

8    Запись данных о качестве изображения РОГ.............................................17

8.1    Двоичное кодирование............................................................17

8.2    XML-кодирование ...............................................................20

Приложение А (обязательное) Тестовые утверждения для проведения испытаний на соответствие.....21

Приложение В (справочное) Качество изображения РОГ.....................................22

Приложение ДА (справочное) Сведения о соответствии ссылочных международных стандартов

национальным и межгосударственному стандартам..........................26

Библиография........................................................................27

7.6.3    Метод расчета

PIXEL_ASPECT_RATIO вычисляют как отношение линейной пространственной протяженности N пикселей в горизонтальном направлении к линейной пространственной протяженности N пикселей в вертикальном направлении. Значение N должно быть как можно большим, чтобы минимизировать погрешность измерения.

7.6.4    Диапазон значений/порог

Значение PIXEL_ASPECT_RATIO должно быть в диапазоне между 0.99 и 1.01.

7.7 Отношение сигнал/шум датчика

7.7.1    Описание

Чувствительность камеры представляет собой минимально различимый сигнал, который может быть обнаружен. Чувствительность камеры всегда ограничена шумом датчика, например шумом при считывании изображения, фотонным шумом и артефактами, связанными с драйверами устройства.

7.7.2    Единицы измерения

SENSOR_SIGNAL_TO_NOISE_RATIO измеряют в дБ.

7.7.3    Метод расчета

Шум датчика следует оценивать путем получения изображения однородного тест-объекта или интегрирующей сферы, которые обеспечивают равномерную интенсивность изображения. Тест-объект должен иметь значения коэффициента модуляции и коэффициент отражения, аналогичные РОГ. Допустимое значение коэффициента отражения РОГ находится в диапазоне от 12 до 15 %. Значение signal_to_noise_ratio, дБ. рассчитывают как 201од(ц7гт), где ц — выборочные средние значения интенсивности. ап — стандартное отклонение значений интенсивности, цип рассчитывают для локальной области площадью не менее 16 пикселей по горизонтали и 16 пикселей по вертикали.

Примечание — Неравномерность в области анализируемого изображения будет приводить к заниженной оценке отношения сигнал/шум

7.7.4    Диапазон значений/порог

SENSOR_SIGNAL_TO_NOISE_RATIO в области изображения глаза должен иметь значение, большее или равное 36 дБ.

Примечание — В [4J установлено, что допустимое значение SENSOR_SIGNAL_TO_NOISE_RATlO должно быть больше 36 дБ Значение 36 дБ было получено при допущении, что в основном на изображении представлены шумы квантования и что используется только 6 из 8 битов (6 • 6 дБ = 36 дБ).

8 Запись данных о качестве изображения РОГ

8.1 Двоичное кодирование

Двоичная запись о качестве изображения РОГ должна содержать значения данных в формате, представленном в таблице 1.

Значение каждого показателя качества на основе метрик качества, определенных в 6.2, 6.3 и 6.5, если он рассчитан, должно быть закодировано в 5-байтовом блоке «Качество», как определено в ИСО/МЭК 19794-1:2011 и ИСО/МЭК 29794-1.

Первый байт 5-байтового блока «Качество» должен содержать значение показателя качества.

Второй и третий байты должны содержать идентификатор биометрической организации ЕСФОБД, алгоритм которой был использован для вычисления показателя качества. Идентификатором биометрической организации ЕСФОБД, назначенным для ИСО/МЭК СТК 1/ПК 37 «Биометрия», является 257 или 0x0101; он должен быть использован только в том случае, если для вычисления значений стандартных метрик качества, описанных в 6.2, 6.3 и 6.5, применена утвержденная ИСО/МЭК СТК 1/ПК 37 «Биометрия» эталонная реализация.

Четвертый и пятый байты должны содержать числовой идентификатор метрики качества, которая была вычислена для данного представления. Идентификаторы для стандартных метрик качества изображения РОГ принимают значения от 1 до 15. как описано в таблице 2.

Идентификатором биометрической организации ЕСФОБД. назначенным для ИСО/МЭК СТК 1/ПК 37 «Биометрия», является 257, и он зарегистрирован МАБИ¹.

Введение

Оценка качества биометрического образца путем расчета метрик качества может быть использована дпя прогнозирования результирующей точности биометрического распознавания в рамках конкретной биометрической системы. Правильное применение метрик качества может расширить функциональность биометрической системы. Например, они могут обеспечить обратную связь о целостности собранных биометрических данных в процессе биометрической регистрации или биометрической идентификации.

Настоящий стандарт определяет термины и количественные методы, имеющие практическую значимость для оценки качества изображений радужной оболочки глаза, и возможности их использования для принятия решений о биометрическом совпадении с высокой степенью достоверности.

В ИСО/МЭК 19784-1 и ИСО/МЭК 19785-1 определены запись данных о качестве и допустимый диапазон значений показателя качества изображений радужной оболочки глаза на основании информации о качестве. В ИСО/МЭК 19794-6 включено справочное приложение, устанавливающее требования к субъекту сбора биометрических данных, и приведены рекомендации по качеству изображения радужной оболочки глаза. Однако данные международные стандарты не устанавливают специфические требования к количественной оценке метрик качества изображения радужной оболочки глаза или их интерпретации. Настоящий стандарт устанавливает обязательные требования к допустимым диапазонам значений ковариат в случаях, когда получены точные эмпирические данные для обоснования данных диапазонов значений. В остальных случаях допустимые диапазоны значений ковариат определены как необязательные.

Настоящий стандарт имеет следующую структуру. Первые пять разделов определяют область применения, соответствие, нормативные ссылки, термины и определения и сокращения. В разделе 6 приведен набор метрик качества для оценки качества изображений радужной оболочки глаза. Некоторые из этих метрик качества определены как обязательные, так как их влияние на вероятность биометрического распознавания оценено количественно, а другие — только как справочные, так как их использование может предоставить полезную информацию для дальнейших этапов распознавания в биометрической системе. Некоторые из метрик качества, опредепенных в разделе 6, используют для анализа одиночных изображений, тогда как другие применимы для оценки информативности пары изображений для взаимного сравнения.

В разделе 7 представлено руководство для изготовителей биометрических сканеров радужной оболочки глаза, в котором определены параметры качества, которые должны быть использованы для получения приемлемых изображений радужной оболочки глаза.

В разделе 8 определено кодирование записи данных о качестве изображения радужной оболочки глаза.

В приложении А приведены тестовые утверждения для проведения испытаний на соответствие.

В приложении В приведена информация о ковариатах изображения радужной оболочки глаза.

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Информационные технологии БИОМЕТРИЯ Качество биометрического образца Часть 6

Данные изображения радужной оболочки глаза

Information technology Biometrics Biometric sample quality Part 6. Iris image data

Дата введения — 2019—08—01

1    Область применения

Настоящий стандарт устанавливает:

-    методы количественной оценки качества изображений радужной оболочки глаза (далее — РОГ);

-    обязательные требования к программному и аппаратному обеспечению для получения изображений РОГ;

-    обязательные требования к программному и аппаратному обеспечению для вычисления информативности изображений РОГ;

-    термины и определения для количественной оценки качества изображений РОГ;

-    стандартизованные методы кодирования данных о качестве изображения РОГ.

Определение эксплуатационных характеристик алгоритмов оценки качества изображений РОГ

выходит за рамки применения настоящего стандарта.

2    Соответствие

Изображение РОГ имеет достаточную информативность, если измерения, определенные в 6.2.1.3.

6.2.2.3.    6.2.3.3 и 6.2.4 3. удовлетворяют требованиям к диапазону допустимых значений/порогов. установленным в 6.2.1.4, 6.2.2 4. 6.2.3.4 и 6.2.4 4.

Пара изображений РОГ имеет достаточную информативность, если она удовлетворяет требованиям 6.4 В частности, изображения РОГ должны удовлетворять требованиям к диапазону допустимых значений/порогов, установленным в 6.4.2.4. полученным методом расчета, установленным в 6 4 2.3.

Запись данных о качестве изображения РОГ удовлетворяет требованиям настоящего стандарта, если ее структура и значения данных отвечают требованиям раздела 8 к формату обмена биометрическими данными, а метрики качества вычислены с использованием методов, указанных в 6.2.1.3.6.2.2.3.

6.2.3.3 и 6.2.4. Соответствие требованиям раздела 8 реализует полное соответствие требованиям уровня 1 и уровня 2, определенным в приложении А ИСО/МЭК 19794-1:2011. Соответствие требованиям

6.2.1.3,    6.2.2.3.6.2.3.3 и 6.2.4 удовлетворяет соответствие требованиям уровня 3, определенного в приложении А ИСО/МЭК 19794-1:2011.

Биометрический сканер РОГ соответствует настоящему стандарту, если он отвечает требованиям раздела 7.

Расчет информативности изображения РОГ должен соответствовать требованиям 6.2. в частности следует использовать методы расчета, описанные в 6.2.1.3. 6.2.2.3, 6.2.3.3 и 6.2 4 Расчет информативности пары изображений должен быть выполнен в соответствии с требованиями 6 4. в частности должны использоваться методы расчета, описанные в 6.4.1.3 и 6.4.2.3.

Издание официальное

Если одна или несколько метрик качества, определенных в настоящем стандарте, имеют недопустимое (низкое) значение, необходимо повторно провести попытку получения изображения РОГ субъекта. Попытки получения изображения РОГ следует повторять до тех пор. пока:

-    не получено полностью соответствующее требованиям изображение РОГ;

-    не установлено, что повторные попытки получения биометрических данных не могут обеспечить достаточное значение метрик качества (например, правильную биометрическую регистрацию) в рамках ограниченного времени данного приложения. В этом случае выбирают одно наиболее приемлемое изображение РОГ и сохраняют как наилучший возможный вариант.

3    Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты. Для датированных ссылок применяют только указанное издание ссылочного стандарта. Для недатированных ссылок применяют последнее издание ссылочного стандарта, включая все изменения к нему:

ISO/IEC 19794-1 2011. Information technology — Biometric data interchange formats — Part 1: Framework (Информационные технологии. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 1. Структура)

ISO/IEC 19794-6:2011, Information technology — Biometric data interchange formats — Part 6: Iris image data (Информационные технологии Форматы обмена биометрическими данными. Часть 6. Данные изображения радужной оболочки глаза)

ISO/IEC 29794-1, Identification cards — Biometric sample quality — Part 1: Framework (Информационные технологии. Качество биометрического образца. Часть 1. Структура)

4    Термины и определения

В настоящем стандарте применены термины по ИСО/МЭК 19794-6:2011 и ИСО/МЭК 29794-1, а также следующие термины с соответствующими определениями.

4.1    ковариата (covariate): Переменная или параметр, который либо непосредственно, либо при взаимодействии с другими ковариатами влияет на точность биометрического распознавания изображения РОГ.

Примечания

1    В качестве синонимов используют термины «переменная», «независимая переменная» и «параметр качества».

2    Точность допускается определять с точки зрения вероятности ложноотрицательной биометрической идентификации, вероятности ложноположительной биометрической идентификации, вероятности ложного несовпадения, вероятности ложного совпадения, вероятности отказа биометрической регистрации или вероятности отказа получения биометрических данных

4.2    дефокусировка (defocus): Ухудшение качества изображения из-за расположения РОГ вдоль оптической оси камеры вне плоскости или поверхности наилучшего фокуса, что. как правило, приводит к снижению резкости (размытости) и уменьшению контрастности изображения.

4.3    глубина резкости (depth of field): Диапазон расстояний, связанный с входной апертурой биометрического сканера РОГ. в котором изображение РОГ имеет наилучшее качество по отношению к фокусу.

4.4    центр РОГ (iris centre): Центр окружности, проходящей по границе между РОГ и склерой.

4.5    радиус РОГ (iris radius): Радиус окружности, проходящей по границе между РОГ и склерой.

4.6    метрика (metric): Количественная оценка ковариаты с использованием установленного метода.

4.7    модуляция (modulation): Форма сигнала с максимальным, max. и минимальным, min. значением. которая рассчитывается по формуле 100 (max - min)/(max + min). %.

4.8    функция передачи модуляции (modulation transfer function): Отношение модуляции изображения к модуляции объекта на заданных пространственных частотах.

4.9    нормированное изображение (normalised image): Часть изображения, содержащая РОГ. представленная в полярной системе координат, в которой радиальная координата, находящаяся между внутренней и внешней границами РОГ. вдоль любого углового луча, проведенного из центра РОГ, нормируется и принимает значение между 0 и 1 с целью обеспечения инвариантности обеих координат к размеру РОГ, а также к степени расширения зрачка.

4.10    центр зрачка (pupil centre): Центр окружности, проходящей по границе между РОГ и зрачком.

Примечание — Такое определение дает более надежную оценку положения центра зрачка по сравнению с определением по ИСО/МЭК 19794-6 2011, поскольку оно менее чувствительно к окклюзии на границе между

РОГ и зрачком В ИСО/МЭК 19794-6 2011 центр зрачка определен как среднее арифметическое значение координат всех пикселей, лежащих на границе зрачка и РОГ

4.11    сегментация (segmentation): Процесс определения на изображении, содержащем РОГ, границы между зонами, содержащими и не содержащими видимые ткани РОГ.

Примечание — Этот процесс предшествует локализации РОГ и, как правило, сопровождается кадрированием или скрытием областей, которые не являются тканями РОГ

4.12    частота пространственной дискретизации (spatial sampling rate): Число элементов изображения (пикселей) на единицу длины в плоскости объекта или на единицу угла в системе формирования изображения.

5    Сокращения

В настоящем стандарте применено следующее сокращение:

ФПМ — функция передачи модуляции (Modulation Transfer Function).

6    Метрики качества изображения РОГ

6.1 Общие положения

В настоящем разделе установлены требования к оценке качества изображения РОГ (6.2 и 6.3) и пары изображений РОГ, которые сравниваются (6.4). Метрики качества изображения, рассчитанные для одиночного изображения (далее — метрики качества), используют с целью определения пригодности полученного изображения для биометрического сравнения. Метрики качества изображения, рассчитанные для пары изображений (далее — взаимные метрики качества), имеют практическую значимость для обеспечения достоверности результата сравнения двух изображений. Взаимные метрики качества показывают, как разница между ковариатами двух изображений РОГ влияет на ожидаемые результаты сравнения.

В 6 2 определены нормативные требования к качеству изображения РОГ достаточной информативности. Метрики качества, определенные в 6.2, упорядочены с точки зрения их влияния на вероятность ошибки биометрического распознавания (11); при этом в первую очередь указана та метрика качества, которая оказывает наибольшее влияние на эксплуатационные характеристики процесса биометрического распознавания.

В 6.3 определены рекомендуемые требования к качеству изображения РОГ Приведенные метрики качества влияют на точность биометрического распознавания, но либо их влияние на точность биометрического распознавания, либо методы их вычисления не были количественно проверены на надежность или совместимость. Таким образом, данные метрики качества не являются обязательными в рамках настоящего стандарта.

В 6.4 определены требования к взаимным метрикам качества, включая единицы измерения, метод расчета и допустимый диапазон значений взаимных метрик качества двух изображений РОГ, которые сравнивают.

Обязательные или рекомендуемые требования к значениям или границам диапазона, установленные в 6.2.1.4. 6.2.2 4, 6.2.3.4. 6.2.4 4 и 6.4.2 4, основаны на эмпирических исследованиях (11]. [12]. Если одна или несколько метрик качества, определенных в настоящем стандарте, имеют недопустимое (низкое) значение, необходимо повторно провести попытку получения изображения РОГ субъекта. Попытки получения изображения РОГ следует повторять до тех пор. пока:

-    не получено полностью соответствующее требованиям изображение РОГ; или

-    не установлено, что повторные попытки получения биометрических данных не могут обеспечить достаточное значение метрик качества (например, правильную биометрическую регистрацию) в рамках ограниченного времени данного приложения. В этом случае выбирают одно наиболее приемлемое изображение РОГ и сохраняют как наилучший возможный вариант.

Примечание — В 621 4, 6 2 24.62 34.6 2 4 4. 6 3.1.4 и 6 3.2 4 приведено руководство оператору, проводящему биометрическую регистрацию, как исправить данную проблему

В приложении В приведена информация о ковариатах изображения РОГ, которые влияют на качество изображения и. следовательно, на точность биометрического распознавания. В приложении В приведены различия между ковариатами. основанными на неизменных параметрах, зависящих от конструкции биометрического сканера РОГ или его работы (В 2). и ковариатами субъекта сбора биометрических данных (В.З).

6.2 Обязательные метрики качества изображения РОГ, рассчитанные для одного

изображения

6.2.1    Полезная площадь РОГ

6.2.1.1    Описание

USABLE_IRIS_AREA представляет часть изображения РОГ, которая не закрыта веками, ресницами или бликами. USABLE_IRIS_AREA рассчитывают как зону без окклюзий между двумя окружностями — проходящей по границе между РОГ и склерой и проходящей по границе между РОГ и зрачком. %.

Цветные контактные линзы скрывают ткани РОГ. поэтому их необходимо снимать при получении изображений РОГ.

Примечания

1    На рисунке 1 показаны примеры изображений РОГ с различными окклюзиями

2    Полезная площадь РОГ. рассчитанная для одного изображения, обеспечивает необходимую информативность изображения Поэтому процесс биометрической регистрации субъекта сбора биометрических данных должен быть нацелен на максимизацию данной ковариаты для соответствующего субъекта Между тем оценка общей полезной площади РОГ двух изображений РОГ, которые сравнивают, также имеет практическую значимость, поскольку область изображения, используемая для биометрического сравнения, состоит из областей, которые не имеют окклюзий ни в одном изображении См 6 4 1.

6.2.1.2    Единицы измерения

USABLE_IRIS_AREA является безразмерной величиной.

6.2.1.3    Метод расчета

USABLE_IRIS_AREA вычисляют после сегментации РОГ и обнаружения всех окклюдированных пикселей в части изображения с РОГ. для чего выполняют следующую процедуру:

1)    аппроксимируют границу между РОГ и склерой и границу между РОГ и зрачком двумя окружностями;

2)    рассчитывают число пикселей между этими двумя окружностями Л/_1П5;

3)    рассчитывают число пикселей между этими двумя окружностями, закрытыми веками, ресницами или бликами N_occJude<f,

4)    вычисляют USABLE_IRIS_AREA как

(l--1-100.

V ^NoccMed /

Примечание — Области РОГ, закрытые ресницами, могут быть исключены путем применения пороговой обработки к гистограмме пикселей сегментированной части изображения с РОГ между обнаруженными веками (2J.

а) Ресницы    Ь)Веко    с)    Оправа    очков    d)    Блики Рисунок 1 — Примеры изображений РОГ с различными окклюзиями 6.2.1.4 Диапазон значений/порог USABLE_IRIS_AREA должен иметь значение 70 или больше (11). Необходимо обнаруживать наличие артефактов, таких как цветные контактные линзы. В случае их обнаружения соответствующая информация должна быть занесена в запись данных о качестве, а при вычислении значения USABLE_IRIS_AREA они должны быть рассмотрены как окклюзии (шаг 3 в 6.2.1.3). Примечание — В случае если изображение РОГ имеет недопустимое значение USABLE_IRIS_AREA, могут быть проведены дополнительные попытки получения изображения РОГ после того, как субъекту сбора биометрических данных будет предложено открыть шире глаза, поднять длинные ресницы и смотреть прямо в камеру

6.2.2 Контраст между РОГ и склерой

6.2.2.1    Описание

IRIS_SCLERA_CONTRAST отражает характеристики изображения на границе между РОГ и склерой. Достаточный контраст между РОГ и склерой необходим во многих реализациях алгоритмов сегментации РОГ. Низкое или недостаточное значение контраста может привести к невозможности обработки изображения РОГ при извлечении биометрических признаков.

Примечания

1    Внутренний показатель контраста между РОГ и склерой варьируется для различных РОГ На контраст между РОГ и склерой на изображении влияют как внутренний показатель контраста, так и внешние условия, такие как длина волны источника света и другие характеристики устройства сбора биометрических данных

2    Данная метрика качества отличается от GREY_SCALE_UTILISATION

6.2.2.2    Единицы измерения

IRIS_SCLERA_CONTRAST является безразмерной величиной, %.

6.2.2.3    Метод расчета

IRIS_SCLERA_CONTRAST рассчитывают следующим образом:

1)    аппроксимируют границу между РОГ и склерой и границу между РОГ и зрачком двумя окружностями;

2)    нормируют координаты таким образом, чтобы значение радиуса границы между РОГ и склерой равнялось 1,0;

3)    выбирают все пиксели в кольце, внешний радиус которого равен 0.9. а внутренний радиус находится на середине между границей между РОГ и зрачком и границей между РОГ и склерой, которые не закрыты веками, ресницами, бликами или границами жестких контактных линз. Обозначают их пикселями РОГ;

4)    задают iris_value в качестве медианы пикселей РОГ;

5)    выбирают все пиксели, которые не закрыты веками, ресницами или бликами, в кольце с внутренним радиусом 1,1 и внешним радиусом 1.2. Обозначают их пикселями склеры;

6)    задают sclera_value в качестве медианы пикселей склеры:

7)    вычисляют IRIS_SCLERA_CONTRAST как

0, если pupil_value > iris_value или pupil_value > sdera_value

| sclera_ value - iris_ value \ sclera_ value + iris_ value - 2 pupH_ value

Примечание — Данный расчет может быть выполнен, даже если аппроксимирующие окружности неконцентрические

Расчет значения pupil_value приведен в 6.2.3.3.

6.2.2.4 Диапазон значений/порог

IRIS_SCLERA_CONTRAST должен иметь значение больше 5.

Примечание — В случае если изображение РОГ имеет недопустимое значение IRIS_SCLERA_CONTRAST. могут быть проведены дополнительные попытки получения изображения РОГ, возможно, после удаления постороннего источника света Если проблема сохраняется, можно использовать другую камеру Как правило, увеличение освещенности или замена камеры на другую, с более высоким качеством, может способствовать увеличению значения IRIS_SCLERA_CONTRAST

6.2.3 Контраст между РОГ и зрачком

6.2.3.1 Описание

IRIS_PUPIL_CONTRAST отражает характеристики изображения на границе между РОГ и зрачком. Достаточный контраст между РОГ и зрачком необходим во многих реализациях алгоритмов сегментации РОГ. Низкое или недостаточное значение контраста может привести к невозможности обработки изображения РОГ при извлечении биометрических признаков.

Примечания

1 Внутренний показатель контраста между РОГ и зрачком варьируется для различных РОГ На контраст между РОГ и зрачком на изображении влияют как внутренний показатель контраста, так и внешние условия, такие как длина волны источника света и другие характеристики устройства сбора биометрических данных

2    Внутренний показатель контраста может отличаться у изображений РОГ, освещенной источником света видимого диапазона, и изображений РОГ. освещенной источником света ближнего инфракрасного диапазона

3    Данная метрика качества отличается от GREY_SCALE_UTILISATlON

6.2.3.2    Единицы измерения

IRIS_PUPIL_CONTRAST является безразмерной величиной.

6.2.3.3    Метод расчета

IRIS_PUPIL_CONTRAST рассчитывают следующим образом:

1)    аппроксимируют границу между РОГ и зрачком и границу между РОГ и склерой двумя окружностями;

2)    нормируют координаты таким образом, чтобы значение радиуса границы между РОГ и зрачком равнялось 1.0;

3)    выбирают все пиксели внутри окружности радиусом 0.8. которые не закрыты веками, ресницами или бликами. Обозначают их пикселями зрачка;

4)    задают pupil_value в качестве медианы пикселей зрачка;

5)    выбирают все пиксели в кольце, внутренний радиус которого равен 1.1. а внешний радиус находится на середине между границей между РОГ и зрачком и границей между РОГ и склерой, которые не закрыты веками, ресницами, бликами или границами жестких контактных линз. Обозначают их пикселями РОГ;

6)    задают iris_value в качестве медианы пикселей РОГ;

7)    вычисляют

₄. lib's value - pipit value{

weberratio = ■—----

20 + pupil_value

8)    вычисляют IRIS_PUPIL_CONTRAST как

wcbcrratio 0.75 + weber ratio

Примечания

1    Ресницы могут закрывать зрачок, как показано на рисунке 1 а)

2    Если зрачок черного цвета, тогда значение контраста Михельсона IRIS_PUPIL_CONTRAST всегда будет 100 % Поэтому более информативно нормированное значение контраста Вебера

6 2.3 4 Диапазон значений/лорог

IRIS_PUPIL_CONTRAST должен иметь значение 30 или больше.

Примечание — В случае если изображение РОГ имеет недопустимое значение IRIS_PUPIL_CONTRAST, тогда могут быть проведены дополнительные попытки получения изображения РОГ, возможно, после удаления постороннего источника света Если проблема сохраняется, можно использовать другую камеру Как правило, увеличение освещенности или замена камеры на другую, с более высоким качеством, может способствовать увеличению значения IRIS_PUPIL_CONTRAST.

6.2.4 Округлость границы зрачка

6.2    4.1 Описание

PUPIL_BOUNDARY_CIRCULARITY отражает округлость границы между РОГ и зрачком.

Примечания

1    Отклонение от округлости границы между РОГ и зрачком может повлиять на точность сегментации Влияние данной метрики качества на эксплуатационные характеристики зависит от чувствительности алгоритма сегментации к отклонению от округлости границы между РОГ и зрачком

2    Отклонение от округлости может быть вызвано либо естественным анатомическим изменением, либо нефронтальным взглядом, либо и тем и другим

3    Определенные заболевания или лечение могут вызывать сильное отклонение зрачка от округлости

6.2.4.2    Единицы измерения

PUPIL_BOUNDARY_CIRCULARITY является безразмерной величиной.

6.2.4.3    Метод расчета

PUPIL_BOUNDARY_CIRCULARITY рассчитывают как суммарный модуль (сумма квадратов коэффициентов) действительной и мнимой частей разложения границы зрачка в ряд Фурье по радиусу как функции угла поворота вокруг центра. В частности (2):

1

Международная ассоциация биометрии и идентификации (International &ometncs + Identity Association. IBIA)

17