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１http://www.bromba.com/faq/biofaqe.htm#Kurvenpaar
2 FRR與FAR
FRR（False Rejection Rate）和FAR（False Acceptance Rate）是用來評估指紋識別算法性能的兩個主要參數。FRR和FAR有時被用來評價一個指紋識別系統的性能，其實這並不貼切。指紋識別系統的性能除了受指紋算法的影響外，指紋採集設備的性能對FRR和FAR的影響也是不能忽視的。
FRR通俗叫法是拒真率的意思，標準稱謂是 FNMR（False Non-Match Rate 不匹配率）。可以通俗的理解爲“把應該相互匹配成功的指紋當成不能匹配的指紋”的概率。對指紋算法的性能測量是在給定指紋庫的情況下進行測量的。用於測量的指紋庫一般由FVC（國際指紋識別算法大賽）組織者給定。FVC在作指紋識別算法性能測試時，並無外界指紋輸入，是使用標準的指紋圖像庫來測試的。所以 FNMR是在沒有連接指紋採集設備的情況下得出的測試值。本節的其它參數也都是在這一前提下得出的。
假定
對於指紋識別算法來講，在指紋庫確定的情況下，其匹配失敗率FNMR是一定的。當指紋庫發生變化，其FNMR也會有變化。所以國際上是以FVC公佈的指紋庫爲統一的測試庫，在該測試庫中測試出來的FNMR結果作爲衡量指紋算法性能的標準參考。
FAR一般稱爲認假率，其標準稱謂是FMR（False Match Rate 錯誤匹配率）。FMR是用來評估指紋識別算法性能的最重要參數。可以通俗的理解爲“把不應該匹配的指紋當成匹配的指紋”的概率。
同樣以前段中的指紋庫爲例。把庫中的每個指紋，與除自己之外的其它所有指紋進行匹配，匹配的總次數，即3x99x3x100=89100次。理論情況下，匹配成功次數爲6x100=600次，匹配失敗次數應爲89100-600=88500次。假定由於指紋算法性能的原因，把本應該匹配失敗的判爲匹配成功，若假定這種錯誤次數爲100次。則錯誤接受率 FAR爲100/89100=0.11%。匹配失敗次數是因判定相似的條件嚴格程度而變化的。當匹配成功的篩選條件，即門限值提高時，FAR會降低。
FAR也與指紋庫相關。所以在FVC大賽中，有4個指紋庫用於測試，並取平均值。其中有一個指紋庫是人工生成的，以排除採集設備不同導致的指紋圖像質量不同對算法效能的影響。
在同一個指紋庫中，對同一個算法來講，需要設定一個閾值，作爲判定相似的標準。當相似度大於這個閾值時，表示匹配成功，否則表示匹配失敗。FNMR是隨閾值增大而增大的，即判定相似的門檻值越高，則真的指紋判定爲假的機率越大。反之，FMR是隨閾值增大而減小的，即隨着判定相似度的門檻值越高，把假的指紋判定爲真的概率會越小。FAR與FRR成反比。根據2004年FVC大賽測試結果，一般當FMR是1/1000量級時，FNMR是5/100左右。也就是100個手指的指紋庫中，進行1000次匹配，有可能發生一次匹配錯誤，即認錯。進行100次匹配，有可能出現5次匹配失敗，即不認。
EER
EER（Equal Error Rate）是相等錯誤率的意思。這個參數一般在普通場合不大使用。EER主要用於評價指紋算法整體效能的指標。也就是把FAR、FRR兩個參數統一爲一個參數，來衡量指紋算法的整體性能。FAR和FRR是同一個算法系統的兩個參數，把它放在同一個座標中。FAR是隨閾值增大而減小的，FRR是隨閾值增大而增大的。因此它們一定有交點。這個點是在某個閾值下的FAR與FRR等值的點。習慣上用這一點的值來衡量算法的綜合性能。對於一個更優的指紋算法，希望在相同閾值情況下，FAR和FRR都越小越好。
把FAR和FRR曲線都向下平移。同時相交點ERR也向下平移。所以EER值越小的時候，表示算法的整體性能越高。
由於當FRR與FAR相交時對應的閾值都很小，也就是說此時的相似度閾值連30%都不到。實際使用中的閾值至少設在80%以上，所以EER值並不被用在大衆化場合來描述指紋算法的性能，只是在競賽排名中使用。
拒登率
拒登率一般使用較少，在指紋識別術語中，它是一個意思相對比較含糊的詞。在世界指紋算法大賽中，有個參數叫拒絕註冊率，有時被稱爲拒登率，用來衡量指紋識別算法對指紋圖像質量的挑剔程度，用REJENROLL。表示。在給定的指紋數量，如 100枚指紋圖像中，可以成功註冊或稱爲建檔的指紋，如果是99，則REJENROLL ＝ 1%。對FVC大賽給出的標準指紋庫來講，絕大多數的指紋算法都可以建檔成功，即REJENROLL 爲0.00％。
在另外一種場合，拒登率通常被解釋爲指紋識別系統（包含指紋採集設備）不接受指紋註冊的概率。這種情況下，拒絕註冊的因素，除了算法本身的原因外，更多的受指紋採集設備的成像能力的影響。指紋採集設備輸出的指紋圖像質量越好，指紋識別系統的拒登率越低，指紋採集設備輸出的指紋圖像質量越低，其拒登率越高