生物識別系統性能

生物識別系統製造商聲稱系統性能很高，但在實際執行環境中很難實現。可能的原因包括在受控環境中進行測試，硬體限制等。

例如，語音識別系統僅在安靜的環境中才能高效工作；人臉識別系統如果光照條件可控則可以正常工作；並且可以對考生進行培訓，讓他們正確清潔並放置手指在指紋掃描器上。

然而，在實踐中，目標執行環境可能無法提供這種理想條件。

效能測量

生物識別系統的效能測量與錯誤拒絕率 (FRR) 和錯誤接受率 (FAR) 密切相關。

FRR 也被稱為I 類錯誤或錯誤不匹配率 (FNMR)，它表示合法使用者被系統拒絕的可能性。

FAR 也被稱為II 類錯誤或錯誤匹配率 (FMR)，它表示虛假身份宣告被系統接受的可能性。

理想的生物識別系統預期 FAR 和 FRR 的值都為零。這意味著它應該接受所有合法使用者並拒絕所有虛假身份宣告，但這實際上是無法實現的。

FAR 和 FRR 彼此成反比。如果 FAR 提高，則 FRR 下降。提供高 FRR 的生物識別系統確保高安全性。如果 FRR 太高，則系統需要多次輸入活體樣本，這使其效率降低。

當前生物識別技術的效能遠未達到理想狀態。因此，系統開發人員需要根據安全要求在這兩個因素之間取得良好的平衡。