■ 文/國家安全防范報警系統(tǒng)產(chǎn)品質(zhì)量檢驗檢測中心（北京） 張旭東 陳燦燦

關(guān)鍵字：指靜脈識別 算法性能測試

1 引言

相較于其他生物特征識別,手指靜脈識別具有以下優(yōu)勢：1）非接觸式采集。一是手指靜脈圖像不容易受手指表面條件影響，二是非接觸式采集對用戶來說更為方便、衛(wèi)生；2）活體識別。手指靜脈圖像只能采集到活體的指紋；3）高安全性。手指靜脈是人體的內(nèi)部特征,因此難以被盜竊、復(fù)制；4）采集設(shè)備體積小、便于攜帶。 與掌靜脈和手背靜脈采集設(shè)備相比，手指靜脈的采集設(shè)備體積較小，便于攜帶。指靜脈識別不斷深入應(yīng)用到醫(yī)保、社保、司法監(jiān)獄、軍隊、金融、教育等更多身份識別領(lǐng)域。生物特征識別企業(yè)紛紛推出各自的指靜脈識別算法和產(chǎn)品，但眾多算法缺少統(tǒng)一的測試平臺對其算法性能進(jìn)行橫向測評比較，客戶很難組織大規(guī)模的算法評測。本文主要是通過指靜脈測試樣本庫和算法測試平臺對指靜脈算法進(jìn)行識別性能測試，為各廠商及用戶提供測試服務(wù)，為指靜脈識別算法選型提供參考。

2 測試關(guān)鍵問題

2.1 性能測試指標(biāo)

指靜脈算法識別性能測試包括錯誤接受率（FAR）、錯誤拒絕率（FRR)、等錯誤率（EER）和指靜脈識別響應(yīng)時間（T）等共4 項技術(shù)指標(biāo)，以及ROC 或DET 曲線。本文根據(jù)GB /T 35676-2017《公共安全 指靜脈識別應(yīng)用算法識別性能評測方法》中規(guī)定的接口方式和性能參數(shù)，對算法進(jìn)行測試。該標(biāo)準(zhǔn)有兩個核心函數(shù)，其中一個是提取特征函數(shù)，輸入指靜脈圖像，返回該圖像的特征。另一個是特征比對函數(shù)，輸入兩個特征，返回這兩個特征的比對相似度值。

對指靜脈識別算法而言，主要是對兩個采集對象的兩張指靜脈圖片、兩個指靜脈特征或一個指靜脈圖像和一個指靜脈特征進(jìn)行比對，核心是兩個特征進(jìn)行比對后返回兩個特征的比對相似度值。

指靜脈圖像比對分為兩種情況，即同指比對和異指比對。當(dāng)收到同一手指采集的兩張圖片特征時即為同指比對，如果返回相似度值較大，被認(rèn)為是正確的同指比對判斷；如果返回相似度值較低，則可能被判定為是一次錯誤的同指比對。這一方法需要測試樣本庫中具有同一手指的多次采集數(shù)據(jù)，才能保證足夠多的同指比對次數(shù)，對算法同指比對性能進(jìn)行測試。當(dāng)收到兩個不同手指圖像提取的特征時即為異指比對，如果返回的相似度夠大，被認(rèn)為是錯誤的異指比對判斷，如果返回很低的相似度值，則可能認(rèn)為是一次正確的異指比對判斷，這需要測試樣本庫中，有足夠多的不同手指樣本進(jìn)行采集，才能保證足夠多的異指比對次數(shù)，對算法異指比對性能進(jìn)行測試。

通過足夠大的測試樣本庫，對同指和異指進(jìn)行比對測試，記錄每次比對算法返回的相似度值。如果想得到比對結(jié)果到底是接受還是拒絕，需要一個門限值作為標(biāo)尺。對于同指比對，相似度值大于門限值時，認(rèn)為是一次正確比對，相似度值小于門限值時，認(rèn)為一次錯誤比對。對于異指比對，相似度值大于門限值時，認(rèn)為是一次錯誤比對，相似度值小于門限值時，認(rèn)為是一次正確比對。統(tǒng)計不同門限值下的同指比對和異指比錯誤次數(shù)，把錯誤次數(shù)分別除以同指和異指比對總次數(shù)，就得到錯誤拒絕率和錯誤接受率，將門限值作為橫坐標(biāo)，錯誤拒絕率和錯誤接受率作為縱坐標(biāo)就得到兩條曲線即FAR（錯誤接受率）和FRR（錯誤拒絕率）。正常情況下兩條曲線會有一個交點，這個交點就是錯誤接受率和錯誤拒絕率同時最低的錯誤率（EER 等錯誤率），記錄此時的門限值。具體參見圖1、圖2 和圖3。

圖1 FAR/FRR 曲線

圖2 ROC 曲線

圖3 DET 曲線

測試過程中能夠記錄每次特征提取和特征比對所用時間，最后計算出指靜脈識別響應(yīng)時間，即平均特征提取時間和平均特征比對時間之和。

2.2 測試方法研究

對于面對多家算法廠商的測試，需要保證測試內(nèi)容的一致性，例如選取哪些測試樣本，需要哪些測試樣本進(jìn)行比對，包含特征提取任務(wù)和特征比對任務(wù)。為保證公平公正，不同廠商需使用完全一致的特征提取任務(wù)和特征比對任務(wù)，這就要求能夠把特征提取任務(wù)和特征比對任務(wù)保存起來，確保一致。

通過數(shù)據(jù)庫對測試樣本進(jìn)行分類和管理。同時，通過對文件名的解析保存文件多個維度信息，如一枚圖像信息包括：文件保存路徑、人員編號、指位代碼、采集序號、特征文件保存路徑等。此外，可以將生成特征文件保存路徑預(yù)先設(shè)定好后保存在數(shù)據(jù)庫中，特征提取時調(diào)用此數(shù)據(jù)庫保存到對應(yīng)位置，為特征比對做好準(zhǔn)備。

根據(jù)圖像列表可生成特征比對任務(wù)，同指比對相對較少可全部保留，異指比對次數(shù)比同指比對次數(shù)多。通過設(shè)置滑動窗口范圍，在不影響最終結(jié)果的前提下控制異指比對總次數(shù)，使得異指比對次數(shù)與同指比對次數(shù)相當(dāng)，提高測試效率。

特征提取和特征比對是不斷重復(fù)的工作，目前的樣本庫測試，需要比對5 萬次特征提取和50 萬次特征比對，一般算法需要兩天時間完成?？紤]采用多線程進(jìn)行特征提取和特征比對，提高測試效率，要注意線程間協(xié)同，避免競爭或漏掉測試任務(wù)的情況。

通過專業(yè)的matplotlib 庫繪制FAR/FRR、ROC、DET曲線，直觀展示算法識別性能。

3 測試平臺實現(xiàn)

出于快速開發(fā)、支持多線程、圖形化界面、輕松繪制數(shù)據(jù)圖表的考慮，本文采用Python 作為開發(fā)語言，選取支持大量并發(fā)訪問的NoSQL 數(shù)據(jù)庫MongoDB 作為后臺數(shù)據(jù)庫，采用WxPython 開發(fā)圖形化界面，采用ctypes從Python 語言調(diào)用Windows DLL 動態(tài)鏈接庫，采用PyPubSub 實現(xiàn)WxPython 線程間通信進(jìn)行多線程特征提取和比對，采用matplotlib 繪制FAR/FRR 曲線、ROC 曲線和DET 曲線，下面分別詳細(xì)介紹實現(xiàn)方式。

3.1 通過WxPython 實現(xiàn)GUI 界面

一般情況下，Python 程序是命令行程序，不帶圖形化界面，如果需要圖形化界面則要使用專門的庫，并用特定方式編寫代碼。本文選取WxPython作為界面開發(fā)工具，以此實現(xiàn)圖形化界面。

WxPython 是一個專門為Python 編程語言設(shè)計的跨平臺GUI 工具包，由C++ 語言編寫，允許 Python 程序員簡單輕松地創(chuàng)建健壯的、功能強大的圖形用戶界面程序。WxPython 也是開源的，任何人均可免費使用，并且可以查看和修改源代碼。此外，WxPython 是跨平臺的，相同的程序無需修改即可在多個平臺運行。當(dāng)前支持的平臺包括Microsoft Windows、Mac OS X 和 mac OS，以及 Linux 或其他具有 GTK2 或 GTK3 庫的類 Unix 系統(tǒng)。由于編程語言是Python，所以WxPython 程序簡單、易編寫、易理解。

WxPython 是由事件驅(qū)動的，所以界面設(shè)計和后臺功能實現(xiàn)是分開的，通過專用工具wxFormBuilder設(shè)計界面，設(shè)計好每個按鈕的函數(shù)名，用Python 實現(xiàn)函數(shù)的具體功能則可以實現(xiàn)圖形化界面。具體參見圖4。

圖4 WxPython 界面設(shè)計

圖5 為定義按鈕的響應(yīng)函數(shù)，后面分別給出函數(shù)的具體接口定義、代碼片段，但不用在界面代碼中具體實現(xiàn)響應(yīng)函數(shù)。

圖5 事件驅(qū)動

3.2 多線程運行

為了加快測試進(jìn)程可進(jìn)行多線程設(shè)計，在特征提取時，特征比對和結(jié)果計算的緩解采用多線程運行，前臺顯示線程進(jìn)度和正在處理的消息。

WxPython 中通過PySubpub 進(jìn)行線程間通信，實現(xiàn)前臺界面顯示后臺線程進(jìn)度、收發(fā)消息等功能。通過消息訂閱的方式，后臺線程發(fā)送特定消息，前臺通過分發(fā)消息到相應(yīng)處理函數(shù)，處理函數(shù)解析消息具體內(nèi)容，顯示到訂閱消息的控件上。具體參見圖6。

圖6 消息訂閱

如圖7 所示，處理函數(shù)收到消息后，顯示到前臺控件上。多線程提取特征則如圖8 所示。

圖7 處理函數(shù)將信息顯示到前臺控件

圖8 多線程提取特征

3.3 通過ctypes 調(diào)用Windows 動態(tài)鏈接庫

本文實現(xiàn)算法測試平臺參考GA /T 35676 -2017《公共安全 指靜脈識別應(yīng)用 算法識別性能評測方法》附件A中規(guī)定的接口函數(shù)要求，需要受測廠家根據(jù)這個標(biāo)準(zhǔn)提供動態(tài)鏈接庫，測試平臺使用Python 語言調(diào)用有c 或c++編寫生成的動態(tài)鏈接庫，需要用到ctypes 庫，圖9 為具體調(diào)用方法。

圖9 通過ctypes 調(diào)用Windows 動態(tài)鏈接庫

3.4 通過Matplotlib 繪制圖表

在Python中使用數(shù)據(jù)科學(xué)的常用繪圖工具matplotlib繪制數(shù)據(jù)圖表，通過0-1 之間平均分布的1000 個值作為預(yù)設(shè)相似度閾值，計算錯誤拒絕率和錯誤接受率。通過這些數(shù)據(jù)分別繪制FAR/FRR、ROC 和DET 曲線，并計算相等錯誤率和對應(yīng)的相似度閾值，圖10 為最終測試結(jié)果圖。

圖10 根據(jù)計算結(jié)果生成測試結(jié)果

4 結(jié)語

本文通過對指靜脈識別算法性能指標(biāo)測試指標(biāo)和測試方法進(jìn)行研究，提出了一種可行的實現(xiàn)方案；測試平臺在提高測試效率上體現(xiàn)在兩個方面，一是比對次數(shù)可控，通過調(diào)節(jié)參數(shù)控制異指比對次數(shù)調(diào)節(jié)測試時間，二是采用多線程進(jìn)行特征提取和特征比對，切實縮短測試時間，提高測試效率；測試結(jié)果方面能夠繪制三種曲線、計算出相等錯誤率，直觀展示算法性能；測試平臺調(diào)試完成后，項目組將繼續(xù)完善測試樣本庫，形成對算法廠商具有一定挑戰(zhàn)性的測試庫，提高測試權(quán)威性。