《T_CSPIA 011-2023 安全防范三维人脸识别设备技术规范.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《T_CSPIA 011-2023 安全防范三维人脸识别设备技术规范.docx（33页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、学标准兔兔下载标兔学兔准下载T/CSPIA011-2023目次前言.II1范围.12规范性引用文件.13术语、定义及缩略语.1术语和定义.1缩略语.14设备组成与分类.2设备组成.2产品分类.2产品分级.2产品编号.35技术要求.3一般要求.3功能要求.3性能要求.5信息安全要求.66试验方法.7光照适应性试验环境.7一般要求检验.7功能试验.7性能试验.9信息安全试验.107检验规则.11检验分类.11检验项目、技术要求、试验方法及不合格分类.11组批与抽样规则.12判定规则.12不合格品的处置.13批的再提交.13附录A（规范性）三维人脸识别设备测试接口要求.14A.1接口协议.14A.2
2、接口功能.14A.3接口对象XMLSchema描述.24I学兔兔标准下载T/CSPIA011-2023前言本文件按照GB/T1.12020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。本文件由中国安全防范产品行业协会提出并归口。本文件起草单位：公安部安全与警用电子产品质量检测中心、公安部第一研究所、北京的卢深视科技有限公司、四川大学、北京智拓视界科技有限责任公司、清华大学、西安西图之光智能科技有限公司、四川川大智胜软件股份有限公司、上海商汤智能科技有限公司、西安交通大学、福建库克智能科技有限公司。本文件主
3、要起草人：刘军、卢玉华、户磊、吕学斌、李维、王贵锦、李慧斌、林川、陈灿灿、苏楠、朱海涛、李忠、俞凯、侯宗庆、张力、宋方方。II学兔兔标准下载T/CSPIA011-2023安全防范三维人脸识别设备技术规范1范围本文件规定了安全防范三维人脸识别设备的组成与分类分级、技术要求，描述了试验方法，确立了检验规则。本文件适用于安全防范三维人脸识别设备的设计、制造和检验。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T2828.1-2012计数抽样检
4、验程序第1部分：按接收质量限(AQL)检索的逐批检验抽样计划GB/T2829-2002周期检验计数抽样程序及表(适用于对过程稳定性的检验)GB/T7247.9-2016激光产品的安全第9部分：非相干光辐射最大允许照射量GB/T41786-2022公共安全生物特征识别术语GB/T41864-2022信息技术计算机视觉术语GB/T41987-2022公共安全人脸识别应用防假体呈现攻击测试方法GA/T1127-2013安全防范视频监控摄像机通用技术要求GA/T1326-2017安全防范人脸识别应用程序接口规范GA/T1400.4-2017公安视频图像信息应用系统第4部分：接口协议要求T/CSPIA0
5、03-2020安全防范人脸抓拍设备技术要求3术语、定义及缩略语术语和定义GB/T41786-2022、GB/T41864-2022界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1.1深度图像depthimage为描述场景和物体可见表面的几何形状而将抓拍设备到目标各点的距离用像素的不同灰度值表示的二维图像。来源：T/CSPIA003-2020，定义3.1.9，有修改。3.1.2三维人脸识别设备3Dfacerecognitiondevice利用人脸三维数据进行人脸识别的视频图像处理设备。缩略语下列缩略语适用于本文件。3D：三维（Three-Dimensions）DSP：数字信号处理器（DigitaLS
6、ignaLProcessor）EFR：注册失败率（EnroLmentFaiLureRate）FAR：错误接受率（FaLseAcceptanceRate）FRR：错误拒绝率（FaLseRejectionRate）ISP：图像信号处理器（ImageSignaLProcessor）ToF：飞行时间（TimeofFLight）1等级光照适应性级正常环境（除自然光外无其他光源影响，45Lx光照强度10,000Lx）下，设备功能、性能指标应符合5.2和5.3规定的要求级在I级的基础上，夜间环境（除自然光外无其他光源影响，0.01Lx光照强度45Lx）下，设备功能、性能指标应符合5.2和5.3规定的要求表1
7、光照适应性等级要求2下准学兔兔标载T/CSPIA011-20234设备组成与分类设备组成三维人脸识别设备由人脸采集模块、人脸算法模块、数据及管理模块共3个部分组成。设备组成如图1所示。人脸采集模块人脸算法模块数据及管理模块成像单元人脸数据处理单元人脸检测人脸选取活体检测人脸数据输出单元可见光通道近红外通道深度通道人脸比对1：1比对1：N比对戴口罩比对大角度比对人脸告警名单管理告警管理告警输出人脸数据存储人脸注册库人脸采集库人脸识别管理用户管理权限管理参数管理日志管理必须可选图1设备组成框图三维人脸识别设备具体组成如下：a)人脸采集模块，用于三维人脸数据的采集，包括成像单元、人脸数据处理单元、人
8、脸数据输出单元，应符合T/CSPIA003-2020的要求：1)成像单元包括镜头、图像传感单元、图像处理单元等部分，不同形式图像传感器输出的图像信号，经过ISP图像处理器、DSP信号处理器进行图像处理，生成可见光、近红外、深度图像；2)人脸数据处理单元包括人脸检测、人脸选取、人脸活体检测（可选）等部分;3)人脸数据输出单元包括可见光通道输出、近红外通道输出（可选）、深度通道输出等部分;b)人脸算法模块，用于三维人脸识别算法的处理，包括：1)人脸比对，包括1：1三维人脸比对、1：N三维人脸比对等；2)人脸告警，包括名单管理、告警管理、告警输出等;c)数据及管理模块，用于三维人脸识别数据的管理及识
9、别功能的管理，包括：1)人脸数据存储，包括人脸注册库、人脸采集库（可选）；2)人脸识别管理，包括用户管理、权限管理、参数管理、日志管理等。产品分类三维人脸识别设备根据三维成像原理可分为立体视觉三维人脸识别设备、ToF三维人脸识别设备、结构光三维人脸识别设备。产品分级4.3.1光照适应性等级设备根据光照适应性要求由低到高分为、三个等级，应符合表1的要求。等级人脸比对性能A级（基本级）人脸验证（1:1）性能：在同一设定阈值条件下,FAR0.1%时,FRR5%人脸辨识（1:N）性能：当N=2000、FAR=0.1%时，首位命中率Top195%B级（增强级）人脸验证（1:1）性能：在同一设定阈值条件下
10、,FAR0.01%时,FRR5%人脸辨识（1:N）性能：当N=2000、FAR=0.01%时，首位命中率Top195%学兔兔标准下载T/CSPIA011-2023级在级的基础上，强光环境（除自然光外无其他光源影响，光照强度10,000Lx）下，设备功能、性能应符合5.2和5.3规定的要求4.3.2人脸比对性能等级设备根据人脸比对性能要求由低到高分为A级（基本级）和B级（增强级）两个等级，应符合表2的要求。表2人脸比对性能等级要求产品编号产品编号由产品名称代码、产品分类代码、产品分级代码、企业标识代码四部分组成。产品名称代码用“Facerecognitiondeviceof3D”首字母FRD3D
11、组成；第二部分为产品分类代码，立体视觉三维人脸识别设备用V表示、ToF三维人脸设备用T表示、结构光三维人脸识别设备用S表示；第三部分为产品分级代码，光照适应性等级代码用罗马数字I、表示，人脸比对性能等级代码用A、B表示；第四部分为企业标识代码，可自定义扩展，如下所示。FRD3D.企业标识代码人脸比对性能等级代码光照适应性等级代码产品分类代码产品名称代码示例：XXXXX企业生产的光照适应性为级、人脸比对性能为增强级的ToF三维人脸设备，表示为FRD3D-T-B-XXXXX。5技术要求一般要求5.1.1通用要求三维人脸识别设备的外观、结构和外壳防护能力、物理接口、电源、环境适应性、电磁兼容性要求、
12、安全性要求应符合GA/T1127-20135.1的规定。5.1.2人眼保护要求三维人脸识别设备光源应符合GB/T7247.9-2016中4.8的要求。功能要求5.2.1人脸图像采集应具有人脸三维采集功能，生成可见光、红外、深度等通道的人脸图像数据，应符合T/CSPIA003-2020中5.2.2的要求。5.2.2人脸活体检测3学兔兔标准下载T/CSPIA011-2023人脸活体检测应符合以下要求：a)能抵御二维假体攻击：包括但不限于静态纸质图像、静态电子图像、动态视频等；b)能抵御三维假体攻击：包括但不限于仿真人脸面具、仿真人脸头模等；c)能对人脸假体攻击时间进行日志记录。5.2.3人脸比对人
13、脸比对符合以下要求：a)1:1比对：对两个人脸数据应能进行比对，生成相似度分值；b)1:N比对：对输入的一个人脸数据与人脸注册数据库中的N个人脸数据应能进行比对，生成相似度分值，并按相似度进行降序排序；c)应能对比对结果进行检索和导出；d)宜具有夜间环境、强光环境人脸比对能力；e)宜具有戴口罩人脸比对能力；f)宜具有大角度人脸比对能力；g)宜具有面部化妆、污渍掩盖的人脸比对能力。5.2.4人脸告警5.2.4.1名单管理名单管理符合以下要求：a)应具备名单列表的管理功能，实现名单及目标对象的添加、查询、修改、删除等管理操作；b)宜具备多名单列表的管理功能。5.2.4.2告警输出告警输出符合以下要
14、求：a)应对工作距离范围内的人脸对象进行采集、识别；b)应根据名单目标对象，输出人脸识别告警结果，包括现场图像、现场人脸图像和对应名单中目标人脸图像；c)应具有不同的告警级别，根据识别结果的重要性，设置相应的告警级别；d)应具备可配置的告警触发条件，包括但不限于识别结果的置信度阈值、识别失败次数等；e)宜输出现场人脸图像与名单中目标人脸图像的相似度分值。5.2.4.3告警记录管理告警记录应符合以下要求：a)实时记录标有目标人脸位置的告警抓拍图像、对应名单中目标人脸图像和关联信息、相似度分值、告警时间。告警时间应包含：年、月、日、时、分、秒。年应采用千年记法；b)具有告警记录查询、统计和导出等功
15、能；c)具备告警记录的自动清理功能，根据设定的时间或存储容量限制，自动删除过期的告警记录。5.2.5人脸数据存储5.2.5.1一般要求应能建立人脸注册库、人脸采集库等不同用途的人脸数据库。5.2.5.2人脸注册库人脸注册库应符合以下要求：a)现场采集人脸三维数据进行人脸注册并给出注册结果信息；b)批量导入人脸三维原始数据或者建模数据进行人脸注册并给出注册结果信息；c)能对注册库进行添加、查询、修改、删除等管理操作，并能对多个库进行分库管理。4学兔兔标准下载T/CSPIA011-20235.2.5.3人脸采集库若非必要目的，不应存储实时采集的人脸三维数据。当设备具备实时存储功能时，应符合以下要求
16、：a)实时采集的人脸三维数据存储到人脸采集库；b)能对采集库进行添加、查询、修改、删除等管理操作，并能对多个库进行分库管理。5.2.6人脸识别管理人脸识别管理功能应符合以下要求：a)用户管理：用户信息的增加、修改、删除、查询、停/启用等；b)权限管理：配置用户操作权限；c)参数管理：1)相似度阈值：能对阈值进行初始设置，并允许用户根据实际需要调整阈值；2)质量判断阈值：能对阈值进行初始设置，并允许用户根据实际需要调整阈值；d)日志管理：进行与三维人脸数据和人脸关联数据的相关操作（如人脸注册、导出数据、告警处理等）时，均应生成操作日志；宜生成信息安全事件相关（如登录失败等）的安全日志、告警日志。
17、日志应包含操作人员、操作时间、操作地址、操作行为等信息。日志应至少保存1年。性能要求5.3.1人脸数据质量要求5.3.1.1三维人脸数据系统采集的三维人脸数据质量应符合T/CSPIA003-2020中5.3.3的要求。用于注册入库的三维人脸数据质量除符合上述要求外，还应符合以下要求：a)表情：中性表情，眼睛自然睁开；b)饰物：无口罩，无戴帽，无有色眼镜，眼镜框不遮挡眼睛，镜片无反光；c)人眼分辨率：对于人脸图像，两眼间距大于等于60像素，宜大于等于90像素；d)人脸姿态角度：水平转动角在15以内，俯仰角在15以内，倾斜角在15以内；e)亮度和对比度：对于可见光图、红外图，人脸区域光照均匀，对比
18、度适中，脸部无明显阴影、无过曝光和无欠曝光，图像灰度化后脸部区域动态范围主要分布在85200间，灰度级为256级；f)脸部区域：人脸完整、轮廓清晰、人脸长宽比不失真；深度图像无明显空洞，转点云后人脸光滑；面部无化妆、无污渍。5.3.1.2三维人脸建模数据用于注册建模功能的三维人脸建模数据应不低于T/CSPIA003-2020中5.3.4人脸数据输出深度通道性能3级要求。5.3.2人脸活体检测5.3.2.1活体三维人脸数据用于活体检测功能的三维人脸数据应不低于T/CSPIA003-2020中5.3.4人脸数据输出深度通道性能1级要求。5.3.2.2人脸活体检测性能当活体人脸检测错误率不大于1%时
19、，防二维假体攻击失败率应不大于0.1%，防三维假体攻击失败率应不大于1%。5.3.3人脸注册注册失败率应不大于5%。5学兔兔标准下载T/CSPIA011-20235.3.4人脸比对5.3.4.1三维人脸数据用于人脸比对的三维人脸数据应不低于T/CSPIA003-2020中5.3.4人脸数据输出深度通道性能2级要求。5.3.4.2人脸验证（1:1）性能人脸验证（1:1）性能指标应符合表2中以下要求：a)A级（基本级）：在同一设定阈值条件下,FAR0.1%时,FRR5%；b)B级（增强级）：在同一设定阈值条件下,FAR0.01%时,FRR5%。5.3.4.3人脸辨识（1:N）性能人脸辨识（1:N）
20、性能指标应符合表2中以下要求：a)A级（基本级）：当N=2000、FAR=0.1%时，首位命中率Top195%；b)B级（增强级）：当N=2000、FAR=0.01%时，首位命中率Top195%。5.3.4.4戴口罩比对性能适用时，光照为I级的戴口罩人脸比对性能应符合5.3.4.2和5.3.4.3的要求。5.3.4.5大角度比对性能适用时，光照为I级、人脸姿态在水平转动角-45,+45、俯仰角-30,+30、倾斜角-30,+30的大角度人脸比对性能应符合5.3.4.2和5.3.4.3的要求。5.3.4.6人脸比对平均响应时间人脸比对平均响应时间应符合以下要求：a)防假体攻击检测关闭条件下，人脸
21、比对响应时间不大于1s；b)防假体攻击检测开启条件下，人脸比对响应时间不大于2s。信息安全要求5.4.1用户身份验证用户身份验证符合以下要求：a)设备应要求用户设置强密码，密码策略应包括但不限于密码长度、复杂性、周期性更改等；b)登录不成功尝试次数超过设定最大次数时，应对非法身份仿冒连续攻击行为进行限制并宜记录安全日志；c)宜具有密码、数字证书和生物特征识别等多种身份验证方式。5.4.2数据传输数据传输应符合以下要求：a)采用数据加密技术满足人脸数据和人脸关联数据在传输过程中的保密性；b)采用端到端加密或传输通道加密的传输安全策略。5.4.3数据存储数据存储应符合以下要求：a)在采集和存储数据
22、主体的人脸数据时，遵循最小够用原则，根据实际应用需求，选择需要保存的最小数量、最少类型的数据；b)人脸数据和人脸关联数据不使用图片、明文或Base64等直接图像文件或简单编码方式直接存储；6学兔兔标准下载T/CSPIA011-2023c)支持配置人脸数据和人脸关联数据的使用期限，到期自动删除相关数据或匿名化处理或去标识化处理。6试验方法光照适应性试验环境光照适应性试验环境搭建如图2所示。图2光照环境搭建示意图应按照产品说明选择合适的待测设备与待识别对象间距离。采用全光谱普通照度计测量，调整光源与测试对象的距离，使测试对象脸部光强应符合设备标记对应的等级规定。等级I，自然光照条件下，45Lx光照
23、强度10,000Lx。等级,在等级I的条件下增加暗室条件，0.01Lx光照强度45Lx。等级，在等级I和的条件下增加强光条件，采用太阳光模拟光源，光照强度10,000Lx。按照表1的要求，分别测试不同光照条件下的设备功能和性能，判定试验结果是否符合对应光照条件下5.2、5.3要求。一般要求检验6.2.1通用要求检验按照GA/T1127-2013规定的方法进行检验，判断结果是否符合5.1.1要求。6.2.2人眼保护检验按照GB/T7247.9-2016中4.8规定的方法进行试验，判断结果是否符合5.1.2的要求。功能试验6.3.1人脸图像采集试验按照T/CSPIA003-2020中6.3.1.1
24、的方法，判定结果是否符合5.2.1的规定。6.3.2人脸活体检测试验按照GB/T41987-2022中测试方法进行防二维假体和防三维假体攻击试验，对系统进行人脸假体攻击，判定结果是否符合5.2.2的要求。6.3.3人脸比对试验7学兔兔标准下载T/CSPIA011-2023已注册在设备中的待识别对象面对设备，应按以下步骤进行试验：a)待识别对象与本人注册数据进行1:1比对，查看相似度分值，判定结果是否符合5.2.3a）的要求；b)待识别对象与人脸注册数据库进行1:N比对，查看相似度分值，并按相似度进行降序排序，判定结果是否符合5.2.3b）的要求；c)按照条件检索比对结果并导出，判断是否符合5.
25、2.3c）的要求；d)在满足6.1.1条件要求的夜间测试环境、强光测试环境中分别进行人脸比对，判定结果是否符合5.2.3d）的要求；e)待识别对象戴口罩后进行人脸比对，判定结果是否符合5.2.3e）的要求；f)测试对象人脸面对设备水平转动-45,+45、俯仰-30,+30、倾斜角-30,+30进行人脸比对，判定结果是否符合5.2.3f）的要求；g)待识别对象化妆、污渍掩盖面部，关闭防假体攻击功能，进行人脸比对，判定结果是否符合5.2.3g）的要求。6.3.4人脸告警试验6.3.4.1名单管理试验名单管理功能的试验应按以下步骤进行：a)选择待识别对象的人脸三维数据，添加至名单，查看名单、目标人是
26、否可进行修改、删除、查询管理，判定结果是否符合5.2.4.1a）的要求；b)查看多个名单的管理，判定结果是否符合5.2.4.1b）的要求。6.3.4.2告警输出试验对已注册的待识别对象进行一次人脸识别测试，查看是否告警及相关告警信息，判定结果是否符合5.2.4.2的要求。6.3.4.3告警记录管理试验对已注册的待识别对象进行一次人脸识别测试，查看告警记录，分别进行告警记录查询、统计和导出等操作，判定结果是否符合5.2.4.3的要求。6.3.5人脸数据存储试验6.3.5.1人脸注册库试验现场注册模式下，待识别对象依次面对设备，使采集的人脸三维数据符合5.3.1.1和5.3.1.2的规定，判断设备
27、是否显示待识别对象注册成功信息。非现场注册模式下，批量导入若干组符合5.3.1.1和5.3.1.2规定的人脸三维数据进行批量注册，判断设备是否显示成功导入信息。对人脸注册库进行添加、查询、修改、删除等管理操作。完成上述功能，判定结果是否符合5.2.5.2的要求。6.3.5.2人脸采集库试验待识别对象依次面对设备，使采集的人脸三维数据符合5.3.1.1的规定，保存人脸采集数据。对人脸采集库进行添加、查询、修改、删除等管理操作。完成上述功能，判定结果是否符合5.2.5.3的要求。6.3.6人脸识别管理功能试验测试设备人脸识别管理功能应按照以下步骤进行：a)添加用户信息，进行用户信息的修改、删除、查
28、询、停/启用等操作，判定结果是否满足5.2.6a）的要求；b)修改用户操作权限配置，判定结果是否满足5.2.6b）的要求；8学兔兔标准下载T/CSPIA011-2023c)修改相似度阈值、质量判断阈值等参数配置，判定结果是否满足5.2.6c）的要求；b)进行与三维人脸数据及人脸关联数据所有相关操作（如人脸注册、导出数据、处理告警等），查看操作日志，判定结果是否符合5.2.6d）的要求。性能试验6.4.1数据准备6.4.1.1测试数据库构成测试数据库由目标集和探测集共同组成。其中，目标集的三维人脸数据用于被测设备进行人脸注册，探测集的三维人脸数据用于被测设备进行人脸比对。6.4.1.2目标集选取
29、符合5.3.1.1质量要求的三维人脸数据，待识别对象为2000人，每人1组三维人脸数据。现场待识别对象为50人，根据设备的原理，使用立体视觉、结构光、ToF三种设备分别采集形成注册数据。6.4.1.3探测集从实际应用采集的数据中抽取同一目标人的不同三维人脸数据，涵盖光照、姿态、表情、年龄、饰物、分辨率、模糊等各类影响因素，且至少有一项不同。根据设备的原理，使用立体视觉、结构光、ToF三种设备分别采集50名测试对象的待识别数据，至少3组。目标集和探测集的三维人脸数据宜采选用同一款三维人脸识别设备采集。6.4.1.4测试数据库样本分布测试数据库样本分布应符合以下要求：a)性别分布：男、女各占(50
30、5)%；b)年龄分布：16岁以下占(153)%、16岁60岁占(755)%、60岁以上占(103)%。6.4.2人脸数据质量试验应按照T/CSPIA003-2020中6.4.3的方法，判定结果是否符合5.3.1.1的规定。应按照T/CSPIA003-2020中6.4.4的方法，判定结果是否符合5.3.1.2的规定。6.4.3人脸活体检测试验人脸活体检测试验应按以下步骤进行：a)按照T/CSPIA003-2020中6.4.3的方法，选择人脸采集数据，判定结果是否符合5.3.2.1的要求；b)按照GB/T41987-2022中4.4进行活体人脸检测测试，统计活体人脸检测错误率；c)按照GB/T41
31、987-2022中4.5.1和4.5.2试验方法分别进行人脸照片及人脸视频的假体攻击试验，计算二维假体防攻击失败率；d)按照GB/T41987-2022中4.5.3和4.5.4试验方法分别进行仿真人脸面具、仿真人脸头模的假体攻击试验，计算三维假体防攻击失败率；e)判定结果是否符合5.3.2.2的要求。6.4.4人脸注册试验人脸注册性能试验应按以下步骤进行：a)在6.3.1项试验后导出设备采集的用于注册的三维人脸数据或三维人脸建模数据；b)将目标集数据批量导入设备进行人脸注册，注册数量为N，设备成功注册数量B，按公式（1）计算注册失败率，判定结果是否符合5.3.3.3的要求。EFR=（NB）/N
32、100%(1)9学兔兔标准下载T/CSPIA011-20236.4.5人脸比对试验6.4.5.1人脸验证（1:1）试验人脸验证性能试验应按如下步骤进行：a)查询并记录设备的人脸识别比对阈值等预设参数；b)调用符合A.2.4规定的人脸1:1比对接口服务，将人脸探测集中的人脸三维数据与人脸目标集中的人脸三维数据进行交叉比对并输出相似度得分；c)记录测试结果，包括正确对应关系目标照和探测照相似度得分、非正确对应关系目标照和探测照相似度得分；d)根据人脸识别比对阈值记录错误接受的次数N1、非本人总测试次数N，以及错误拒绝的次数M1、本人总测试次数M；e)按照公式（2）、（3）计算FRR、FAR，判断结
33、果是否符合表2相应级别的指标要求。FAR=N1/N100%(2)FRR=M1/M100%(3)6.4.5.2人脸辨识（1:N）试验人脸辨识性能试验按如下步骤进行：a)选取目标集中不包含50名测试对象的三维人脸数据构成目标人注册集；b)选取50名测试对象的待识别数据，至少3组，构成非目标探测集；c)调用符合A.2.5规定的人脸1:N比对接口，对非目标人探测集中每个人脸三维数据与目标人注册集的所有人脸三维数据进行比对，并根据要求保留包含相似度得分且相似度得分靠前的首位目标集人脸三维数据，记录错误识别次数N1、非目标人总测试测数N；d)调用符合A.2.5规定的人脸1:N比对接口，对探测集中每个人脸三维数据与目标集的所有人脸三维数据进行比对，并根据要求保留包含相似度得分且相似度得分靠前的首位目标集人脸三维；记录正确识别次数M1、目标人总测试测数M；e)按照公式（4）、（5）计算FAR、Top1，判断结果是否符合表2相应级别的指标要求。FAR=N1/N100%