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1、A-淞I庄—庄s2015曲5也1人像1:1比对测试介绍31.1测试目的31.2测试重点313测试内容41.4测试指标42测试数据和环瞬备52.1测试数据准备52.1.1查询照准备52.1.2登记照准备62.2测试硬件形式62.3测试网络环境63测试过SR说明73.1测试j弼訪法说明73.1.1静态人像比对测试方法73.2参测单位输入输出73.2.1测试输入73.2.2测试输出83.3测试结果84测试计划与安排105系统安全与数据安全101人像1:1比对测试介绍1.1测试目的人脸识别技术是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,通过先进、成熟的人脸识别技术可以全面的提升互联网线上远
2、程开户等业务的拓展和服务能力提升，并通过柜台开户优化、VIP身份识别等功能优化线下业务。人脸识别技术的应用顺应了当前互联网金融趋势,全面推进业务创新拓展。人脸识别技术在近两年飞速发展，计算机识别能力已超过人眼平均水平。同时，人民银行近期下发远程开户意见征求稿，微众、网商等互联网银行已对人脸识别技术探索应用。人脸识别技术在金融行业的使用正在迅速扩散。人脸识别技术在金融领域应用的核心在于取得判断申请人当前人像照与申请人对应的个人证件照是否为〃同一人〃。无论业务场景如何变化，归其根本还是两张静态图片的1:1比对。因此在金融领域人脸识别技术的测试中，将静态人像1:11匕对的结果做为衡量人像识别产品性
3、能的根本指标。人像1:1比对测试使得在自己的业务场景下，更好地了解行业技术的成熟度上匕较各厂商识别能力。根据业务场景，验证人像识别技术在具体业务上提供服务的能力。主要包括:＞金融领域需要人脸识别技术较低误报率。人脸识别技术测试最常用的两个指标是“误报率”和“通过率”，所谓％吴报率”是指：不同人照片比对判断错误的比例（换句话说：将不同人的两张照片识别为同一个人片通过率”是指相同人照片比对判断正确地比例（换句话说：将同一个人两张照片识别为同一人的比例L对于金融领域而言,比较两者,误报率尤为重要,因为：金融领域往往都是资金流动交易，若“误报率”较高■则更容易将伪冒者识别通过非本人的账户身份,一旦发
4、生资金操作•会带来极大风险和隐患，故,银行人像识别需求应希望较低的“误报率”O＞测试数据量的大小，决定测试结果的参考性。测试场景和数据越接近真实业务场景，测试结果对于实际应用的参考越大。测试数据量越大,越能够体现识别系统真实性能■考虑到现场测试环境,一般建议最好测试比对次数在百万量级以上,以符合真实环境业务需求。1・3测试内容基于申请人当前拍摄照片（查询照）与申请人提供信息（如姓名和身份证号码）对应的登记照片进行静态人像比对，从而判断是否同一人。登记照片指证件照片或者证件水印照片。1.4测试指标1.误报率：不同人的查询照和登记照判断为同一人照片的比例；误报率=将不同人的查询照和登记照判断为同
5、一人照片的次数/总比对次数。2.通过率：同一人的查询照和登记照判断为同一人的比例；通过率=将同一人的查询照和登记照判断为同一人的次数/数据集中查询照和登记照为同一人照片的总次数3.万分之一误报率下,通过率:在每10000次比对误报1次的前提下,对相同人照片判断正确的比例4.十万分之一误报率下,通过率:在每100000比次对误报1次的前提下”对相同人照片判断正确的比例2测试数据和环境准备2.1测试数据准备根据金融领域应用场景和测试结果的可参考性,应准备超过〔000人的查询照和登记照各一张。2.1.1查询照准备准备超过1ooo人的生活照”照片质量建议:•光照均匀，明亮，无反光或阴影；光源需是自然
6、光或者室内明亮白光•自然无化妆•人像端正，无明显的抬头、低头、侧脸•人像清晰较清晰,人脸的双眼皮、皱纹等明显细节特征•人像大小在150x150或以上•（截取脸部头像后）图像大小一般在5KB（JPG图像）以上•神态自然，可微笑（但不露齿）,无大笑、皱眉等明显表情-五官可见,眉毛、眼睛基本不被刘海、眼镜等遮挡•拍摄距离在2米以上，无拍摄距离过近导致的明显失真参考样例2.1.2登记照准备准备超过1000人的身份证件照，是。如无法直接提供身份证件照，可提供每个人的真实姓名、身份证号码，通过公安身份平台（或接口方式）获取对应地证件照片（可能含有水印X或者使用身份证翻拍照，身份证翻拍照的照片质量建议见附
7、件。2.2测试硬件形式测试可通过一下任何一种方式进行：1.测试硬件：建议配置高于CPU一颗I7-3770,内存大于等于8G,硬盘大于等于200G,2.由参与测试厂商自行携带服务器设备。3.通过云服务进行测试。2.3测试网络环境参与测试厂商自行提供本次人脸识别测试的系统平台，测试期间如需要通过网络获取公安证件照，提供内网/外网,或自行准备3/4G无线网络。3测试过程及说明3.1测试流程方法说明3.1.1静态人像
