生体認証システムのパフォーマンス

生体認証システムのメーカーは、実際の動作環境で達成するのが実際に難しい高いシステム性能を主張しています。考えられる理由は、制御された環境設定で行われたテスト、ハードウェアの制限などです。

たとえば、音声認識システムは静かな環境でのみ効率的に機能し、顔認識システムは照明条件が制御されていれば問題なく機能し、候補者は指紋スキャナーで指をきれいに適切に置くようにトレーニングできます。

ただし、実際には、このような理想的な条件は、ターゲットの動作環境では利用できない場合があります。

パフォーマンス測定

生体認証システムのパフォーマンス測定は、False Reject Rate（FRR）およびFalse Accept Rate（FAR）と密接に関連しています。

*FRR* は、* Type-Iエラー*またはFalse Non Match Rate（FNMR）とも呼ばれ、正当なユーザーがシステムによって拒否される可能性を示します。

*FAR* は、* Type-IIエラー*またはFalse Match Rate（FMR）と呼ばれ、システムによって受け入れられる虚偽のIDクレームの可能性を示します。

理想的な生体認証システムは、FARとFRRの両方でゼロ値を生成することが期待されています。それはすべての本物のユーザーを受け入れ、すべての偽のIDクレームを拒否する必要があることを意味しますが、これは実際には達成できません。

*FAR* と *FRR* は互いに反比例しています。 FARが改善されると、FRRは低下します。 *高いFRRを提供する生体認証システムは、高いセキュリティを保証します*。 FRRが高すぎる場合、システムはライブサンプルを何度も入力する必要があるため、効率が低下します。

現在の生体認証技術の性能は理想からはほど遠い。したがって、システム開発者は、セキュリティ要件に応じて、これら2つの要素のバランスを保つ必要があります。