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DB14／T 2164-2020 生物特征识别技术应用指南 公共安全领域.pdf简介：
DB14/T 2164-2020《生物特征识别技术应用指南 公共安全领域》是一份由中国地方标准（DB14）发布的技术指南。这份指南主要针对生物特征识别技术在公共安全领域的应用进行了详细的阐述和规范。生物特征识别技术，例如指纹识别、面部识别、虹膜识别等，是一种基于人体固有生物特征进行身份认证的方法。在公共安全领域，如执法、边境安全、犯罪侦查等方面，这种技术被广泛应用，以提高安全效率和准确性。
该指南可能包括技术选型、实施流程、数据管理、隐私保护、法律法规遵循等内容，旨在为公共安全领域的决策者、技术人员和相关机构提供生物特征识别技术的实施指南，确保其在合法、合规的前提下有效使用，同时兼顾技术发展和用户权益。
DB14／T 2164-2020 生物特征识别技术应用指南 公共安全领域.pdf部分内容预览：
对呈现攻击的自动化测定。 注：呈现攻击检测无法判定攻击者的意图。试图从数据采集过程或采集的样本中推断攻击者的意图是非常困
下列缩略语适用于本文件。 API：应用程序接口（ApplicationProgrammingInterface） BioAPI：生物特征识别应用程序接口（BiometricApplicationProgrammingInterface） ID：身份（Identity/Identification） FAR：错误接受率（FalseAcceptanceRate） FRR：错误拒绝率（FalseReiectionRate）
T∕CHTS 10024-2020 公路悬索桥、斜拉桥钢结构制造与安装工程质量检验评定标准图1应用于公共安全领域的生物特征识别系统的基本结构
在公共安全领域应用的生物特征识别系统，通常包含数据采集、信号处理分析、个体登记处理、个 体识别处理、数据传输管理、数据存储管理、应答信息处理等模块，这些模块用以实现个体登记和个体 识别两种基本功能。登记或识别过程中，由数据采集模块采集个体生物特征，经信号处理分析模块生成 生物特征项，用于个体登记或个体识别。个体登记时，由个体登记处理模块生成个体登记信息并进行存 储；个体识别时，由个体识别处理模块生成个体识别信息，并将识别信息与登记信息进行比对，得出识 别结果。
5.2各模块的功能及作用
5.2.1数据采集模块
数据采集模块通过采集装置（传感器）采集个体的生物特征，输出生物特征信息供信号处理分 进行处理。
5.2.2信号处理分析模块
信号处理分析模块从生物特征信息中提取显著的、有区分力的特征，这一过程可能包括分割有效区 或、特征提取和图像质量控制。在实际应用中，这些操作可能会有所增减，或顺序有所调整，确保提取 的特征是可识别的。 在登记过程中，信号处理分析模块通过提取到的生物特征创建模板。通常登记过程需要通过多个特 征产生模板，
5.2.3数据存储管理模块
数据存储管理模块用于实现生物特征模板的存储， 存储方式可以是本地存储或远程存储。
5.2.4数据传输管理模块
5.2.5个体登记处理模块
5.2.6个体识别处理模块
5.2.7应答信息处理模块
5.2.8接口（不包含在结构图
与公共安全有关的场景及区域包括但不限于： a）广播电台、电视台、电信、邮政、通讯枢纽、大型电子信息中心等单位的重要部位或者经营场 所； b) 博物馆、档案馆、纪念馆、展览馆、重点文物保护单位的重要部位； C 危险物品生产、销售、储存场所的重要部位： d 金融机构的营业大厅及货币、有价证券、重要票据、贵重物品、账簿集中存放的场所： e 大型或者具备相应规模的旅馆、饭店、公共娱乐场所、互联网上网服务场所的大厅、通道、出 入口等重要部位； 机场、大型车站、停车场、高速公路、城市主干道、主要交通路口、城市主要出入口以及隧道、 大型桥梁、过街天桥、地下通道的重要部位： 名 大型能源动力和城市供水、供电、供气等单位的重要部位； h）江河堤防、水库、人工湖、重点防洪排涝区域及其他重要水利工程等单位的重要部位：
i）大型物资储备单位、大中型商贸中心、商业街和大型农贸市场的重要部位； 体育比赛场（馆）、公园、大型广场、医院、学校、幼儿园等公众活动和聚集场所的重要部位， 住宅小区的出入口和周界； K 大型群众性活动； 1）法律规定的其他场所和区域。 以上场所可根据自身特点和需求选择不同形式的生物特征识别技术和指标，各种生物特征识别技术 的基础技术指标和适用方式见表1。
表1各种生物特征识别技术的基础指标和适用方式
在将生物特征数据等信息传输到各个模块时，应采取加密等方式对数据进行安全保护， 取或篡改，凡采用密码解决机密性、完整性和真实性的，应遵循密码相关国家标准和行业
8. 1. 1虹膜识别
8.1.1.1图像采集与处理
应符合GB/T20979—2019中6.1.1的要求
8.1.1.2虹膜登记
应符合GB/T357832017中4.3.1的要求
8.1.1.3个体识别
应符合GB/T35783一2017中4.3.2的要求。
3.1.1. 4呈现攻击检测
应符合GB/T357832017中4.3.4的要求
8.1.1.5警告与报警
8. 1. 2 人脸识别
8.1.2.1图像采集与处理
8. 1. 2. 2人脸登记
B. 1. 2. 3 个体识别
8.1.2.4呈现攻击检测
应具有防静态图像、动态视频、面具、头模等多种呈现攻击检测的能力。
8. 1. 2. 5 警告与报警
应符合GB/T31488—2015中5.5的要求。
应符合GB/T31488—2015中5.5的要求。
8. 1. 3指静脉识别
8.1.3.1图像采集与处理
应符合GB/T32903—2016中第6章的要求
应符合GB/T32903—2016中第6章的要求
8.1.3.2指静脉登记
应能对应个体ID进行指静脉信息登记，生成模板并存储其身份信息
8.1.3.3个体识别
.1.3.4呈现攻击检测
8. 1. 3. 5 警告与报警
在检测到异常攻击时，应能通过文字、声光等进行报警提示。对设备操作后宜有相应文字或指示灯 提示。
8. 1.4 指纹识别
.4.1图像采集与处理
8. 2. 1虹膜识别
8.2.1.1图像质量
8. 2. 1. 2 FAR 和 FRR
应在总比对次数不小于500万次、样本来源不少于3000只眼晴时，FAR不大于0.0001%时F 于3%。
8. 2. 1. 3识别时间
符合GB/T357832017中4.4.4和4.4.5的要
8.2.1.4使用安全条件
应采用无伤害照明，符合GB/T20979一2019中7.1.5规定的使用安全条件要求
8. 2. 2人脸识别
8. 2. 2. 1图像质量
DG∕TJ08-2038-2021 建筑围护结构节能现场检测技术标准采集到的人脸图像质量应符合GB/T33767.5—2018的要求
8.2.2.2人脸注册失败率
8. 2. 2. 3识别时间
8. 2. 3指静脉识别
8.2.3.1图像质量
8. 2. 4. 3识别时间
指纹图像采集时间应符合GB/T35735一2017中5.4.8的要求二级建造师考试工程施工管理重点内容归纳（25页），特征提取时间应符 35735一2017中5.4.9的要求，指纹识别时间不大于5s。
应符合产品说明书标示自
宜符合GB/T30267.1—2013、GB/T32629—2016、GB/T36094—2018等接口及软件协议标准