Acurácia
Introdução
Motores biométricos são utilizados para calcular um nível de similaridade entre duas biometrias do mesmo tipo, chamado de score, e depois aplicado a um limite, chamado de threshold, específico da aplicação para se chegar na decisão de match (mesmo indivíduo) ou non-match (indivíduos diferentes).
Nesta decisão, dois erros podem acontecer:
False match: também chamado de falso-positivo, ocorre quando biometrias de indivíduos distintos são comparadas e o score de similaridade calculado é superior ao threshold estabelecido, resultando na decisão erronea de match.
False non-match: conhecido também como falso-negativo, ocorre quando biometrias do mesmo indivíduo são comparadas e o score de similaridade calculado é inferior ao threshold estabelecido, resultando na decisão erronea de non-match.
| Mesma pessoa | Pessoas diferentes | |
|---|---|---|
| Match | true match | false match |
| Non-match | false non-match | true non-match |
A acurácia é então medida/calculada a partir da probabilidade desses erros acontecerem, e as métricas a seguir são amplamente utilizadas para se avaliar motores biométricos:
- FMR(t): ou False Match Rate é a probabilidade de um falso match acontecer para um dado limite. Também é chamado de FAR, ou False Acceptance Rate.
- FNMR(t): ou False Non-Match Rate é a probabilidade de um falso non-match acontecer para um dado limite.
- TAR(t): ou True Acceptance Rate é a probabilidade de um true match acontecer para um dado limite.
Motor facial
Atualmente nosso motor possui uma assertividade de aproximadamente 99,4% de TAR, calculado com base no benchmark padrão Labeled Faces in the Wild, para uma taxa de 1e-3 de FAR (aceites incorretos). Isso quer dizer que, a cada 200 tentativas de autenticação verdadeira, nós aceitaremos 199, e, ao mesmo tempo, a cada 1000 tentativas de autenticação falsa, nós deixaremos passar 1.
Motor impressão digital
Em avaliação.