IEEE 2945-2023
Стандарт IEEE для технических требований к распознаванию лиц
- Стандартный №
- IEEE 2945-2023
- Дата публикации
- 2023
- Разместил
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Последняя версия
- IEEE 2945-2023
- сфера применения
-
Обзор стандарта технологии распознавания лиц IEEE 2945-2023
IEEE Std 2945-2023 является первым стандартом технологии распознавания лиц, разработанным Комитетом по стандартам искусственного интеллекта компьютерного общества IEEE и официально утвержденным 15 февраля 2023 года. Этот стандарт предоставляет всеобъемлющую техническую архитектуру и подробные технические требования к системам распознавания лиц, включая спецификации функциональности, производительности и безопасности.
Предпосылки разработки стандартов и технологической эволюции
С широким распространением технологии распознавания лиц в сфере безопасности, финансов, интеллектуальных устройств и других областях потребность в стандартизации становится все более насущной. Разработка стандарта IEEE 2945 знаменует собой важную веху в переходе технологии распознавания лиц от лабораторных исследований к промышленному применению. Процесс разработки стандарта полностью учитывал технические требования различных сценариев применения, балансируя технологический прогресс с практической осуществимостью.
Стандартные размеры Основное содержимое Технические показатели Ценность приложения Архитектура системы 7 подсистем Модульная конструкция Повышение совместимости системы Функциональные требования 8 основных функций Требования к целостности Обеспечение надежности системы Требования к производительности 6 показателей производительности Количественные критерии оценки Основа объективного сравнения Требования безопасности Многоуровневая защита Возможности защиты от атак Защита конфиденциальности
Архитектура системы и рабочие процедуры
Стандарт определяет полную техническую архитектуру системы распознавания лиц, состоящую из семи основных подсистем: подсистема получения изображений/видео, подсистема анализа изображений/видео, подсистема хранения, подсистема сравнения, подсистема принятия решений, подсистема управления и открытые интерфейсы приложений.
Подробная функциональность основных подсистем
Подсистема получения изображений/видео поддерживает устройства получения видимого света, невидимого света и 3D, а также обладает возможностями интеллектуального позиционирования, способными автоматически настраивать оптическую систему или перемещать устройство получения с помощью механических устройств.
Подсистема анализа изображений/видео должна поддерживать такие функции, как обнаружение лиц, извлечение признаков и оценка качества. Она должна поддерживать обнаружение «живости» и другие меры обнаружения атак, а также может поддерживать обнаружение атрибутов, таких как пол, возраст и прическа.
Подсистема хранения разделена на базу данных регистрации лиц и базу данных сбора в реальном времени. Ссылка на лицо каждого пользователя должна соответствовать уникальному идентификатору ссылки на лицо и поддерживать операции добавления, удаления, изменения данных и запроса.
Функциональные требования: углубленный анализ
Функция сбора лиц
Система должна иметь возможности сбора лиц и выводить изображения или видео лиц. Для особых групп, таких как пожилые люди, должны быть предусмотрены вспомогательные функции, такие как голосовые подсказки и подсказки с крупным шрифтом, чтобы продемонстрировать стандартный гуманистический уход.
Управление хранением данных
Стандарт предъявляет строгие требования к хранению данных: система должна поддерживать несколько методов регистрации, включая регистрацию на месте и удаленную регистрацию, а также пакетную регистрацию и регистрацию нескольких образцов одним пользователем. Для сбора данных в реальном времени система не должна иметь функцию хранения, если это не требуется для приложений распознавания лиц.
Тип хранилища Содержимое данных Требования к управлению Меры безопасности База данных регистрации Ссылка на лицо Управление уникальным идентификатором Контроль доступа, зашифрованное хранилище Библиотека сбора данных в реальном времени Датчик лица Временное хранилище, регулярная очистка Шифрование передачи, разделение разрешений
Требования к производительности и технические показатели
Требования к качеству образца
Стандарт подробно определяет требования к качеству для образцов лиц, включая несколько измерений, таких как размер лица, четкость, осанка, целостность, точность и освещение. Если взять в качестве примера зарегистрированные образцы лиц, межглазное расстояние должно быть ≥ 60 пикселей, размытие по Гауссу должно быть < 0,24, а горизонтальный угол поворота должен быть от -10° до 10°.
Производительность распознавания лиц
Для верификации лиц (сравнение 1:1) стандарт устанавливает три уровня производительности. Если взять в качестве примера Уровень I, при FAR = 1/100 000 FRR должен быть ≤ 2%; при FAR = 1/1 000 000 FRR должен быть ≤ 3%. Размер тестовой базы данных должен достигать 10 000 человек.
Производительность обнаружения живучести
Для 2D-атак, когда LDFRR = 1%, LDFAR должен быть ≤ 2%; для атак с 3D-маской при том же LDFRR LDFAR должен быть ≤ 4%; для атак с 3D-моделью головы LDFAR должен быть ≤ 5%.
Требования к безопасности и защита конфиденциальности
Требования к безопасности системы
Стандарт требует принятия мер безопасности для обеспечения того, чтобы только авторизованные абоненты могли вызывать систему распознавания лиц. Для повышения безопасности должны быть реализованы проверки целостности или предотвращение внедрения кода, а также должны быть предоставлены возможности аудита журналов.
Защита безопасности подсистем
Каждая подсистема предъявляет определенные требования к безопасности: подсистема сбора данных должна предотвращать атаки воспроизведения и подмены; подсистема анализа должна использовать доверенные алгоритмы; подсистема сравнения должна использовать доверенные серверы; и подсистема хранения должна реализовывать такие меры, как разделение данных и контроль доступа к базе данных.
Защита персональных данных
Стандарт явно требует, чтобы защита персональных данных соответствовала требованиям ISO/IEC 24745:2022, что отражает его сильный акцент на конфиденциальности персональных данных.
Рекомендации по внедрению и руководство по применению
Рекомендации по проектированию системы
На этапе проектирования системы рекомендуется принять модульную архитектуру для облегчения независимых обновлений и обслуживания каждой подсистемы. В то же время следует учитывать масштабируемость системы, чтобы зарезервировать место для будущего технологического развития.
Стратегия оптимизации производительности
Для различных сценариев применения следует принимать соответствующие стратегии оптимизации производительности. Для приложений с высокими требованиями к безопасности следует выбирать уровни производительности уровня I или уровня II; для приложений, чувствительных к времени отклика, следует рассмотреть меры ускорения сравнения.
Ключевые моменты реализации безопасности
Во время реализации следует уделить особое внимание безопасности передачи данных, безопасности хранения и контролю доступа. Рекомендуется многоуровневая стратегия защиты безопасности, включая комплексную защиту на уровнях устройства, сети, приложения и данных.
Анализ типичного случая применения
В качестве примера рассмотрим приложения распознавания лиц в финансовой отрасли: проектирование системы должно отвечать как высоким требованиям безопасности, так и требованиям к пользовательскому опыту. На этапе регистрации качество выборки должно быть обеспечено в соответствии со стандартными требованиями; на этапе проверки порог схожести должен динамически корректироваться на основе уровня риска; а с точки зрения защиты безопасности следует использовать комбинацию таких технологий, как обнаружение жизнеспособности и мультимодальная биометрия.
Перспективы разработки стандарта
IEEE 2945-2023, как первый всеобъемлющий технический стандарт в области распознавания лиц, оказывает важную техническую поддержку развитию отрасли. В связи с непрерывным развитием технологий и расширением сфер применения ожидается дальнейшее совершенствование стандарта, особенно в плане кроссплатформенной совместимости, поддержки периферийных вычислений и этики искусственного интеллекта.
Внедрение данного стандарта будет способствовать стандартизированной разработке технологий распознавания лиц, обеспечит техническую основу для оценки качества продукции, межсистемной совместимости и отраслевого надзора, а также будет иметь большое значение для содействия здоровому и упорядоченному развитию всей цепочки отрасли распознавания лиц.
IEEE 2945-2023 Ссылочный документ
- IEEE Std 2945-2023 Стандарт IEEE для технических требований к распознаванию лиц*， 2023-03-27 Обновление
- ISO/IEC 24745:2022 Информационная безопасность, кибербезопасность и защита конфиденциальности — Биометрическая защита информации
IEEE 2945-2023 История
- 2023 IEEE 2945-2023 Стандарт IEEE для технических требований к распознаванию лиц
