Forschungsprojekt Foto-Fahndung
Algorithmus
Ein Algorithmus ist eine Rechenfunktion bzw. Rechenvorschrift.
Datenschutz
Aufgabe des Datenschutzes ist es, Menschen vor dem verantwortungslosen Umgang mit und Missbrauch von Daten, die ihre Person betreffen, zu schützen. Personenbezogene Daten, die in Datenverarbeitungsanlagen gespeichert und verarbeitet werden, unterliegen einem besonderem Schutz. Juristisch wird der Datenschutz durch das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) geregelt.
EER
Die Equal Error Rate beschreibt die Fehlerrate, bei der FAR und FRR gleich groß sind.
Encoding
Mit Encoding ist innerhalb des Erfassungsvorgangs speziell die Extraktion der Merkmale gemeint.
Enrolment
Aufnahme eines Benutzers in das System. Zunächst wird ein Referenzprofil des Benutzers erstellt. Dieses setzt sich normalerweise aus einer Kombination mehrerer Messungen zusammen und wird mit der Identität des Benutzers verbunden und abgespeichert. Im Forschungsprojekt Foto-Fahndung wird die Referenz aus einem Bild gebildet.
FAR
Bewilligt das System einem Benutzer den Zugang, ohne dass dieser zugangsberechtigt ist, so spricht man von False Acception. Der Prozentsatz der Nutzer, die fälschlicherweise zugelassen werden, heisst False Acception Rate (Falschakzeptanzrate). Für das Forschungsprojekt Foto-Fahndung beschreibt die FAR den Prozentsatz an Personen, die fälschlicherweise mit einer anderen Person verwechselt worden sind.
FER
Die FER Falscherfassungsrate (False Enrolment Rate) ist der Sicherheitsparameter, der den Prozentsatz von Nutzern angibt, deren Bild nicht in das System eingelernt werden konnte. Eine möglichst kleine FER ist eine der Grundvoraussetzungen, dass die FAR und FRR niedrig gehalten werden können.
FRR
Weist das System einen Benutzer zurück, der zugangsberechtigt ist, so spricht man von False Rejection. Der Prozentsatz der Nutzer, die fälschlicherweise abgewiesen werden, heisst False Rejection Rate (Falschrückweisungsrate). In diesem Forschungsprojekt beschreibt die FRR den Anteil an Freiwilligen, die nicht vom System erkannt wurden.
Identifikation
Bei der Identifikation wird anhand eines 1:n Vergleiches (auch one-to-many) die Identität des Betreffenden aus der gesamten System-Datenbank ermittelt. Es besteht hier also die Möglichkeit, eine zunächst unbekannte Person mit Hilfe der Datenbank zu identifizieren. Die Anforderungen an die Rechenleistung des Systems sind im Identifikationsmodus sehr hoch, da das ermittelte Feature mit jedem Template in der Datenbank verglichen werden muss.
Template
Ein Template ist ein Datensatz, welcher in komprimierter Form die wichtigsten Informationen eines erfassten biometrischen Merkmales eines Menschen zusammenfasst und so erheblich weniger Speicherplatz benötigt als die Rohdaten. Um einen Menschen zu erkennen, vergleichen biometrische Verfahren sein aktuell erfasstes Template mit einem zuvor angelegten Referenz-Template. Da die Messungen eines biometrischen Merkmals nie identische Ergebnisse ergeben, reicht bereits die Ähnlichkeit der Templates, um einen Nutzer erfolgreich zu identifizieren.
Es ist in der Regel nicht möglich, aus einem Template das zugehörige vollständige Messergebnis eines biometrischen Merkmals zurückzurechnen (Einwegfunktion).
(Text modifiziert und gekürzt entnommen aus: Veronika Nolde, Lothar Leger (Hrsg.): "Biometrische Verfahren", Fachverlag Deutscher Wirtschaftsdienst, Köln 2002.)
