GB/T 41786-2022
基本信息
标准号： GB/T 41786-2022
中文名称：公共安全 生物特征识别 术语
标准类别：国家标准(GB)
英文名称：Public security—Biometric recognition—Terminology
标准状态：现行
发布日期：2022-10-12
实施日期：2023-05-01
出版语种：简体中文
下载格式：.pdf .zip
下载大小：20663012
标准分类号
标准ICS号：环保、保健与安全>>13.310犯罪行为防范
中标分类号：综合>>社会公共安全>>A91安全防范报警系统
关联标准
出版信息
出版社：中国标准出版社
页数：48页
标准价格：67.0
相关单位信息
起草人：苏光大、王生进、陈健生、郑方、侯鸿川、刘琳、李子青、雷震、孙哲南、谢剑斌、张大鹏、山世光、韩琥、姚若光、苏楠、刘旸、尹德森、徐伟
起草单位：清华大学、公安部第一研究所、中国科学院自动化研究所、国防科技大学、香港中文大学(深圳)、中国科学院计算技术研究所、西湖大学、广州像素数据技术股份有限公司、深圳市利众信息科技有限公司、北京得意音通技术有限责任公司、上海芯灵科技有限公司
归口单位：全国安全防范报警系统标准化技术委员会(SAC/TC 100)
提出单位：中华人民共和国公安部
发布部门：国家市场监督管理总局 国家标准化管理委员会
标准简介
本文件界定了生物特征识别中的常用术语及其定义。
本文件适用于公共安全领域的生物特征识别，其它领域可参照使用。
标准图片预览
标准内容
ICS13.310
CCSA91
中华人民共和国国家标准
GB/T41786-—2022
公共安全
生物特征识别
Public security-Biometric recognition-Terminology2022-10-12发布
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
2023-05-01实施
规范性引用文件
术语和定义
生物特征识别通用术语
人脸识别专用术语
指纹识别专用术语·
掌纹识别专用术语
指静脉识别专用术语·
掌静脉识别专用术语…
虹膜识别专用术语
声纹识别专用术语
笔迹识别专用术语
步态识别专用术语
其他生物特征识别专用术语
多生物特征识别专用术语
生物特征识别应用安全术语
参考文献
GB/T41786—2022
GB/T41786-—2022
本文件按照GB/T1.1—2020<标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草，
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任本文件由中华人民共和国公安部提出。本文件由全国安全防范报警系统标准化技术委员会（SAC/TC100）归口。本文件起草单位：清华大学、公安部第一研究所、中国科学院自动化研究所、国防科技大学、香港中文大学（深圳）、中国科学院计算技术研究所、西湖大学、广州像素数据技术股份有限公司、深圳市利众信息科技有限公司、北京得意音通技术有限责任公司、上海芯灵科技有限公司。本文件主要起草人：苏光大、王生进、陈健生、郑方、侯鸿川、刘琳、李子青、雷震、孙哲南、谢剑斌、张大鹏、山世光、韩琥、姚若光、苏楠、刘旸、尹德森、徐伟1范围wwW.bzxz.Net
公共安全
生物特征识别术语
本文件界定了生物特征识别中的常用术语及其定义，本文件适用于公共安全领域的生物特征识别其他领域可参照使用2
规范性引用文件
本文件没有规范性引用文件。
术语和定义
生物特征识别通用术语
生物样本biometricsample
利用采集设备获取的生物数据。注1：本文件中“生物“限指人体注2，生物样本，如人脸图像、指纹图像和虹膜图像注3：简称样本。
生物样本采集biometricsamplecapture使用采集设备获取生物样本的过程。3.1.3
生物特征
biometric feature
从样本中获取的用于识别的数字组合或标签。注：简称特征，
模态modality
某种类型的生物特征，
注：如人脸、指纹和声纹特征。3.1.5
汉featureextraction
特征提取
从样本中获取生物特征数据的过程3.1.6
特征比对
feature matching
将生物特征数据与同类型的生物特征数据进行比较的过程。注：简称比对。
GB/T41786—2022
GB/T41786—2022
biometricrecognition
生物特征识别
利用不同人生物特征的差异进行人的身份识别的过程。注：包含生物特征辨认和生物特征确认及其综合的识别3.1.8
生物特征辨认
biometricidentification
用一个输人的生物特征与库中的每一个生物特征进行比对，以确定该输入的生物特征所对应的未知人身份，属于一对多的生物特征识别3.1.9
生物特征确认
biometric verification
用生物特征识别技术检验用户是否为其所提交的身份的过程，属于一对一的生物特征识别。对于未知身份的X，其提交的身份为A，将X的生物特征与身份为A的同类型生物特征进行比对，判断其是否为同一人，
查重duplicatecheck
通过生物特征辨认确定是否存在同一人被注册为不同身份的过程。3.1.11
non-identitycheck
通过生物特征确认，对声称与已注册的人为同一人的人进行同一性验证的过程。3.1.12
生物特征识别系统
biometricrecognitionsystem
实现生物特征识别的系统。
注：分为辨认型生物特征识别系统、确认型生物特征识别系统及综合的识别系统3.1.13
自标集
targetset
个人身份信息明确的特定样本集合。3.1.14
闭集辨认
close-set identification
待识别样本的身份属于目标集，进行生物特征辨认并输出结果，3.1.15
开集辨认
open-set identification
待识别样本的身份不确定是否属于目标集，进行生物特征辨认并输出结果3.1.16
测试样本
testsample
用于测试生物特征识别算法、系统性能的样本。3.1.17
测试集
testset
测试样本组成的集合，
genuine recognition
相同人识别
具有同类生物特征的相同人不同样本的识别2
imposter recognition
冒充者识别
具有同类生物特征的不同人的样本的识别。3.1.20
相似度
similarity
比对的输出结果，代表参与比对的两个生物特征的相似程度，3.1.21
相似度阀值
similarity threshold
用于判定比对结果的相似度数值。注，简称调值、
决策decision
生物特征识别系统依据比对结果所做出的反应注：包括接受、拒绝或报警
enrolment
采集已知人的身份信息与样本、提取特征并存储的过程。3.1.24
注册失败
enrolment failure
不能完成注册。
首选识别率
rank 1 identification rate
生物特征辨认中正确识别结果处于首位的比率。注：
式中：
R—首选识别率：
C待识别样本总数：
C—正确辨认结果处于第一名的样本数3.1.26
前N识别率
rankN identification rate
生物特征辨认中正确识别结果处于前N名的比率注：
×100%
式中：
前N识别率：
正的自然数：
C待识别样本总数：
C,正确辨认结巢处于前N名的样本数。3.1.27
错误辨认拒绝率
falsenegative identificationrate;FNIR生物特征辨认中正确识别结果未处于前N名的比率。GB/T41786—2022
GB/T41786—2022
FNIR=1-R
式中：
前N识别率：
正的自然数
错误辨认接受率
falsepositiveidentificationrate;FPIR生物特征辨认中错误识别结果处于前N名的比率。注：
Ci——待识别样本总数：
C—错误的辨认结果处于前N名的样本数3.1.29
错误接受率
false acceptance rate;FAR
将不同人的样本误认为同一人的比率。注1：也称认假率，
注2，
×100%
式中，
不同人样本比对的总次数
C.—不同人样本比对认作同一人的次数。3.1.30
错误拒绝率
false rejection rate:FRR
将同一人的样本误认为不同人的比率。注1：也称拒真率
注2：
式中，
×100%
同一人样本比对的总次数；
同一人样本比对被认作不同人的次数3.1.31
正确接受率
genuine acceptance rate;GAR
对同一人的样本做出正确识别的比率。注：
GAR=1-FRR
漏报率
missrate
目标集中的样本被认定为在目标集以外的比率。注1：也称漏警率。
注2，
式中：
漏报率：
属于目标集的待识别样本总数：漏报的属于目标集的样本数
虚报率
misshitrate
目标集以外的样本被认定为在目标集中的比率。注1：也称虚警率。
注2：
×100%
式中，
虚报率：
非目标集的待识别样本总数：
误报的非日标集的样本数。
等错误率
equal error rate;EER
GB/T41786—2022
错误接受率和错误拒绝率曲线的相交点所对应的错误率，在该点处错误接受率和错误拒绝率相等（见图1)。
FAR自线
FRR曲线
等错误率
接受者操作特性曲线receiveroperatingcharacteristiccurve：ROCcurve描述错误拒绝率和错误接受率之间的关系的曲线注1：通常以错误接受率为横坐标，以1一错误拒绝率为纵坐标绘制（见图2)注2：简称ROC曲线
ROC曲线示例
GB/T41786-—2022
累计匹配特性曲线
cumulativematch characteristic curve:CMC curve描述前N识别率和数值N之间关系的曲线。注1：通常以N为横坐标，前N识别率为纵坐标绘制。注2：简称CMC曲线
注册失败率
enrolment failure rate
不能完成注册的比率。
=×100%
式中：
EFR——注册失败率：
待注册的已知人的样本总数：
——注册失败的样本数。
数字图像中的点元素·由数字图像中该点的坐标值以及彩色数值或灰度数值表示。3.1.39
图像下采样
image down sampling
一种缩小图像尺寸的操作，
图像上采样
imageup sampling
一种放大图像尺寸的操作。
二维1：1图像
2D1:1image
满足奈奎斯特采样定理的，且X、Y二个维度方向的像素数在单位长度上相等的二维图像3.1.42
三维1：1：1图像
3D1:1:1image
满足奈奎斯特采样定理的·且X、Y、Z三个维度方向的像素数在单位长度上都相等的三维图像3.1.43
signal-to-noise ratio,SNR
信噪比
信号中有用信号和噪声信号强度的比率。3.1.44
特征文件
featurefile
以特定格式保存特征数据的文件3.1.45
特征提取时间
feature extraction time;FET
从生物样本中提取特征所需的时间，3.1.46
特征比对时间
matching elapsed time;MET
完成两个同类生物特征比对的时间，6
图像动态范围imagedynamicrange图像亮度的最大值与最小值的差值，3.1.48
像素深度
pixeldepth
表示图像像素色彩或灰度的比特位数。3.1.49
图像畸变
image distortion
GB/T41786-—2022
由于光学成像和图像采样等过程产生的在大小、比例、梯形、枕形、桶形、扭曲和旋转等方面的图像变形。
现场注册
on-site enrolment
生物特征识别系统现场获取样本完成注册的过程3.1.51
非现场注册
off-site enrolment
将已有的样本导人生物特征识别系统完成注册的过程。3.1.52
采集时间
capturing time
获取生物样本所需的时间。
训练集training set
用来训练模型参数的样本集。
验证集validationset
用来选择最优模型参数的样本集。3.1.55
标签label
类别的标识。
biometricdata
生物数据
包含生物信息的数据。
注：分为原生生物数据和派生生物数据3.1.57
original biometric data
原生生物数据
使用采集设备获取或生成工具形成的未经修改的生物样本。3.1.58
派生生物数据
derived biometric data
对原生生物数据处理形成的、与原生生物数据不同的生物数据3.1.59
生物关联数据biometricsampleassociateddata与生物数据所对应的个体信息
注：包含但不限于身份数据、活动轨连数据和档案数据7
GB/T41786-—2022
2人脸识别专用术语
人脸face
人的头顶之下、颌底线之上、左耳到右耳之间的部分3.2.2
关注名单
watchlist
被关注的已知身份的目标人列表3.2.3
人脸识别
face recognition
利用人脸进行人的身份识别的过程。注：包含辨认型人脸识别、确认型人股识别和关注名单型人脸识别。3.2.4
辨认型人脸识别
faceidentification
用一个输入的人脸特征与库中的每一个人脸特征进行比对，以确定该输人的人脸特征所对应的未知人身份，属于一对多的人脸识别3.2.5
确认型人脸识别
face verification
通过人脸检验待识别人是否为其所提交的身份的过程，属于一对一的人脸识别。对于未知身份的X，其提交的身份为A，将X的人脸特征与身份为A的人脸特征进行比对，判断其是否为同一人。3.2.6
关注名单型人脸识别
watch list face recognition
判别一个未知身份的待测人脸样本是否在关注名单上。3.2.7
可见光人脸图像
visible lightface image
由人类视觉可感知的光辐射所形成的人脸图像。3.2.8
近红外人脸图像
near-infrared face image
由近红外光辐射所形成的人脸图像，3.2.9
三维人脸图像
3Dfaceimage
坐标空间为三维，用函数（x·y·2）表示的人脸图像3.2.10
三维人脸识别
3D face recognition
基于三维人脸图像的人脸识别
眼晴中心
eyecenter
眼睛的瞳孔中心点或同眼内外两眼角连线的中点3.2.12
两眼间距
eye distance
用图像像素数量表示的人脸两眼眼睛中心之间的距离。8
人脸分辨率faceresolution
单位尺寸人脸图像像素数，通常用两眼间距来表示3.2.14
人脸姿态
facepose
GB/T41786-—2022
人脸相对于采集设备在三维空间的角度。三维坐标系的原点是鼻的尖端，水平转动角（Y）、俯仰角（P）和倾斜角（R）分别指代人脸相对于空间三个方向坐标轴的旋转角度（见图3）。水甲转动角
倾斜角
人脸检测facedetection
人脸姿态
角仰角
对于给定的静态图像或视频图像，判断其中是否存在人脸。如果存在则确定人脸具体的位置和大小。
facekeypoint
人脸关键点
人脸图像中具有明确物理和几何意义的点。注，如眼角点、下额点和鼻尖点。3.2.17
人脸关键点定位facekeypointlocalization在人脸图像中确定关键点的具体位置注：人脸关键点定位分为人工定位、自动定位、人工定位自动定位相结合三种方式。3.2.18
人脸图像几何归一化
faceimagegeometricnormalization对人脸图像按照一定的规则进行尺度变化或旋转等处理，使人脸图像达到规定的儿何尺寸与角度3.2.19
人脸图像预处理
faceimagepre-processing
为提升人脸识别性能而进行的人脸图像处理操作。注：通常包括人脸关键点定位、人股图像儿何归一化、人验图像去噪和亮度调整3.2.20
positivefacesample
人脸正样本
包含符合特定要求的真实人脸的生物样本。9
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CCSA91
中华人民共和国国家标准
GB/T41786-—2022
公共安全
生物特征识别
Public security-Biometric recognition-Terminology2022-10-12发布
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
2023-05-01实施
规范性引用文件
术语和定义
生物特征识别通用术语
人脸识别专用术语
指纹识别专用术语·
掌纹识别专用术语
指静脉识别专用术语·
掌静脉识别专用术语…
虹膜识别专用术语
声纹识别专用术语
笔迹识别专用术语
步态识别专用术语
其他生物特征识别专用术语
多生物特征识别专用术语
生物特征识别应用安全术语
参考文献
GB/T41786—2022
GB/T41786-—2022
本文件按照GB/T1.1—2020<标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草，
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任本文件由中华人民共和国公安部提出。本文件由全国安全防范报警系统标准化技术委员会（SAC/TC100）归口。本文件起草单位：清华大学、公安部第一研究所、中国科学院自动化研究所、国防科技大学、香港中文大学（深圳）、中国科学院计算技术研究所、西湖大学、广州像素数据技术股份有限公司、深圳市利众信息科技有限公司、北京得意音通技术有限责任公司、上海芯灵科技有限公司。本文件主要起草人：苏光大、王生进、陈健生、郑方、侯鸿川、刘琳、李子青、雷震、孙哲南、谢剑斌、张大鹏、山世光、韩琥、姚若光、苏楠、刘旸、尹德森、徐伟1范围wwW.bzxz.Net
公共安全
生物特征识别术语
本文件界定了生物特征识别中的常用术语及其定义，本文件适用于公共安全领域的生物特征识别其他领域可参照使用2
规范性引用文件
本文件没有规范性引用文件。
术语和定义
生物特征识别通用术语
生物样本biometricsample
利用采集设备获取的生物数据。注1：本文件中“生物“限指人体注2，生物样本，如人脸图像、指纹图像和虹膜图像注3：简称样本。
生物样本采集biometricsamplecapture使用采集设备获取生物样本的过程。3.1.3
生物特征
biometric feature
从样本中获取的用于识别的数字组合或标签。注：简称特征，
模态modality
某种类型的生物特征，
注：如人脸、指纹和声纹特征。3.1.5
汉featureextraction
特征提取
从样本中获取生物特征数据的过程3.1.6
特征比对
feature matching
将生物特征数据与同类型的生物特征数据进行比较的过程。注：简称比对。
GB/T41786—2022
GB/T41786—2022
biometricrecognition
生物特征识别
利用不同人生物特征的差异进行人的身份识别的过程。注：包含生物特征辨认和生物特征确认及其综合的识别3.1.8
生物特征辨认
biometricidentification
用一个输人的生物特征与库中的每一个生物特征进行比对，以确定该输入的生物特征所对应的未知人身份，属于一对多的生物特征识别3.1.9
生物特征确认
biometric verification
用生物特征识别技术检验用户是否为其所提交的身份的过程，属于一对一的生物特征识别。对于未知身份的X，其提交的身份为A，将X的生物特征与身份为A的同类型生物特征进行比对，判断其是否为同一人，
查重duplicatecheck
通过生物特征辨认确定是否存在同一人被注册为不同身份的过程。3.1.11
non-identitycheck
通过生物特征确认，对声称与已注册的人为同一人的人进行同一性验证的过程。3.1.12
生物特征识别系统
biometricrecognitionsystem
实现生物特征识别的系统。
注：分为辨认型生物特征识别系统、确认型生物特征识别系统及综合的识别系统3.1.13
自标集
targetset
个人身份信息明确的特定样本集合。3.1.14
闭集辨认
close-set identification
待识别样本的身份属于目标集，进行生物特征辨认并输出结果，3.1.15
开集辨认
open-set identification
待识别样本的身份不确定是否属于目标集，进行生物特征辨认并输出结果3.1.16
测试样本
testsample
用于测试生物特征识别算法、系统性能的样本。3.1.17
测试集
testset
测试样本组成的集合，
genuine recognition
相同人识别
具有同类生物特征的相同人不同样本的识别2
imposter recognition
冒充者识别
具有同类生物特征的不同人的样本的识别。3.1.20
相似度
similarity
比对的输出结果，代表参与比对的两个生物特征的相似程度，3.1.21
相似度阀值
similarity threshold
用于判定比对结果的相似度数值。注，简称调值、
决策decision
生物特征识别系统依据比对结果所做出的反应注：包括接受、拒绝或报警
enrolment
采集已知人的身份信息与样本、提取特征并存储的过程。3.1.24
注册失败
enrolment failure
不能完成注册。
首选识别率
rank 1 identification rate
生物特征辨认中正确识别结果处于首位的比率。注：
式中：
R—首选识别率：
C待识别样本总数：
C—正确辨认结果处于第一名的样本数3.1.26
前N识别率
rankN identification rate
生物特征辨认中正确识别结果处于前N名的比率注：
×100%
式中：
前N识别率：
正的自然数：
C待识别样本总数：
C,正确辨认结巢处于前N名的样本数。3.1.27
错误辨认拒绝率
falsenegative identificationrate;FNIR生物特征辨认中正确识别结果未处于前N名的比率。GB/T41786—2022
GB/T41786—2022
FNIR=1-R
式中：
前N识别率：
正的自然数
错误辨认接受率
falsepositiveidentificationrate;FPIR生物特征辨认中错误识别结果处于前N名的比率。注：
Ci——待识别样本总数：
C—错误的辨认结果处于前N名的样本数3.1.29
错误接受率
false acceptance rate;FAR
将不同人的样本误认为同一人的比率。注1：也称认假率，
注2，
×100%
式中，
不同人样本比对的总次数
C.—不同人样本比对认作同一人的次数。3.1.30
错误拒绝率
false rejection rate:FRR
将同一人的样本误认为不同人的比率。注1：也称拒真率
注2：
式中，
×100%
同一人样本比对的总次数；
同一人样本比对被认作不同人的次数3.1.31
正确接受率
genuine acceptance rate;GAR
对同一人的样本做出正确识别的比率。注：
GAR=1-FRR
漏报率
missrate
目标集中的样本被认定为在目标集以外的比率。注1：也称漏警率。
注2，
式中：
漏报率：
属于目标集的待识别样本总数：漏报的属于目标集的样本数
虚报率
misshitrate
目标集以外的样本被认定为在目标集中的比率。注1：也称虚警率。
注2：
×100%
式中，
虚报率：
非目标集的待识别样本总数：
误报的非日标集的样本数。
等错误率
equal error rate;EER
GB/T41786—2022
错误接受率和错误拒绝率曲线的相交点所对应的错误率，在该点处错误接受率和错误拒绝率相等（见图1)。
FAR自线
FRR曲线
等错误率
接受者操作特性曲线receiveroperatingcharacteristiccurve：ROCcurve描述错误拒绝率和错误接受率之间的关系的曲线注1：通常以错误接受率为横坐标，以1一错误拒绝率为纵坐标绘制（见图2)注2：简称ROC曲线
ROC曲线示例
GB/T41786-—2022
累计匹配特性曲线
cumulativematch characteristic curve:CMC curve描述前N识别率和数值N之间关系的曲线。注1：通常以N为横坐标，前N识别率为纵坐标绘制。注2：简称CMC曲线
注册失败率
enrolment failure rate
不能完成注册的比率。
=×100%
式中：
EFR——注册失败率：
待注册的已知人的样本总数：
——注册失败的样本数。
数字图像中的点元素·由数字图像中该点的坐标值以及彩色数值或灰度数值表示。3.1.39
图像下采样
image down sampling
一种缩小图像尺寸的操作，
图像上采样
imageup sampling
一种放大图像尺寸的操作。
二维1：1图像
2D1:1image
满足奈奎斯特采样定理的，且X、Y二个维度方向的像素数在单位长度上相等的二维图像3.1.42
三维1：1：1图像
3D1:1:1image
满足奈奎斯特采样定理的·且X、Y、Z三个维度方向的像素数在单位长度上都相等的三维图像3.1.43
signal-to-noise ratio,SNR
信噪比
信号中有用信号和噪声信号强度的比率。3.1.44
特征文件
featurefile
以特定格式保存特征数据的文件3.1.45
特征提取时间
feature extraction time;FET
从生物样本中提取特征所需的时间，3.1.46
特征比对时间
matching elapsed time;MET
完成两个同类生物特征比对的时间，6
图像动态范围imagedynamicrange图像亮度的最大值与最小值的差值，3.1.48
像素深度
pixeldepth
表示图像像素色彩或灰度的比特位数。3.1.49
图像畸变
image distortion
GB/T41786-—2022
由于光学成像和图像采样等过程产生的在大小、比例、梯形、枕形、桶形、扭曲和旋转等方面的图像变形。
现场注册
on-site enrolment
生物特征识别系统现场获取样本完成注册的过程3.1.51
非现场注册
off-site enrolment
将已有的样本导人生物特征识别系统完成注册的过程。3.1.52
采集时间
capturing time
获取生物样本所需的时间。
训练集training set
用来训练模型参数的样本集。
验证集validationset
用来选择最优模型参数的样本集。3.1.55
标签label
类别的标识。
biometricdata
生物数据
包含生物信息的数据。
注：分为原生生物数据和派生生物数据3.1.57
original biometric data
原生生物数据
使用采集设备获取或生成工具形成的未经修改的生物样本。3.1.58
派生生物数据
derived biometric data
对原生生物数据处理形成的、与原生生物数据不同的生物数据3.1.59
生物关联数据biometricsampleassociateddata与生物数据所对应的个体信息
注：包含但不限于身份数据、活动轨连数据和档案数据7
GB/T41786-—2022
2人脸识别专用术语
人脸face
人的头顶之下、颌底线之上、左耳到右耳之间的部分3.2.2
关注名单
watchlist
被关注的已知身份的目标人列表3.2.3
人脸识别
face recognition
利用人脸进行人的身份识别的过程。注：包含辨认型人脸识别、确认型人股识别和关注名单型人脸识别。3.2.4
辨认型人脸识别
faceidentification
用一个输入的人脸特征与库中的每一个人脸特征进行比对，以确定该输人的人脸特征所对应的未知人身份，属于一对多的人脸识别3.2.5
确认型人脸识别
face verification
通过人脸检验待识别人是否为其所提交的身份的过程，属于一对一的人脸识别。对于未知身份的X，其提交的身份为A，将X的人脸特征与身份为A的人脸特征进行比对，判断其是否为同一人。3.2.6
关注名单型人脸识别
watch list face recognition
判别一个未知身份的待测人脸样本是否在关注名单上。3.2.7
可见光人脸图像
visible lightface image
由人类视觉可感知的光辐射所形成的人脸图像。3.2.8
近红外人脸图像
near-infrared face image
由近红外光辐射所形成的人脸图像，3.2.9
三维人脸图像
3Dfaceimage
坐标空间为三维，用函数（x·y·2）表示的人脸图像3.2.10
三维人脸识别
3D face recognition
基于三维人脸图像的人脸识别
眼晴中心
eyecenter
眼睛的瞳孔中心点或同眼内外两眼角连线的中点3.2.12
两眼间距
eye distance
用图像像素数量表示的人脸两眼眼睛中心之间的距离。8
人脸分辨率faceresolution
单位尺寸人脸图像像素数，通常用两眼间距来表示3.2.14
人脸姿态
facepose
GB/T41786-—2022
人脸相对于采集设备在三维空间的角度。三维坐标系的原点是鼻的尖端，水平转动角（Y）、俯仰角（P）和倾斜角（R）分别指代人脸相对于空间三个方向坐标轴的旋转角度（见图3）。水甲转动角
倾斜角
人脸检测facedetection
人脸姿态
角仰角
对于给定的静态图像或视频图像，判断其中是否存在人脸。如果存在则确定人脸具体的位置和大小。
facekeypoint
人脸关键点
人脸图像中具有明确物理和几何意义的点。注，如眼角点、下额点和鼻尖点。3.2.17
人脸关键点定位facekeypointlocalization在人脸图像中确定关键点的具体位置注：人脸关键点定位分为人工定位、自动定位、人工定位自动定位相结合三种方式。3.2.18
人脸图像几何归一化
faceimagegeometricnormalization对人脸图像按照一定的规则进行尺度变化或旋转等处理，使人脸图像达到规定的儿何尺寸与角度3.2.19
人脸图像预处理
faceimagepre-processing
为提升人脸识别性能而进行的人脸图像处理操作。注：通常包括人脸关键点定位、人股图像儿何归一化、人验图像去噪和亮度调整3.2.20
positivefacesample
人脸正样本
包含符合特定要求的真实人脸的生物样本。9
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