CSPIAICS13.310CSPIAA91團體標準T/CSPIAxxx-xxxx安全防范三維人臉識別設備技術要求Technicalrequirementforthree-dimensionalfacerecognitiondeviceofsecurityprotectionsystems征求意見稿（2023.7）2023-xx-xx發布2023-xx-xx實施中國安全防范產品行業協會發布T/CSPIAxxx—2021安全防范三維人臉識別設備技術要求范圍本文件規定了安全防范三維人臉識別設備的組成與分類分級、技術要求和檢驗規則，描述了試驗方法。本文件適用于安全防范三維人臉識別設備的設計、制造和檢驗。規范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件。不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T41786-2022公共安全生物特征識別術語GB/T41864-2022信息技術計算機視覺術語GB/T41987—2022公共安全人臉識別應用防假體呈現攻擊測試方法GA/T1326-2017安全防范人臉識別應用程序接口規范T/CSPIA003-2020安全防范人臉抓拍設備技術要求術語、定義及縮略語術語和定義GB/T41786-2022、GB/T41864-2022界定的以及下列術語和定義適用于本文件。深度圖像depthimage為描述場景和物體可見表面的幾何形狀圖像而將人臉抓拍設備到人臉目標各點的距離映射為像素的不同灰度值的二維圖像。[來源：T/CSPIA003-2020，定義3.1.9；有修改]三維人臉識別設備3Dfacerecognitiondevice利用人臉三維數據進行人臉識別的視頻圖像處理設備?？s略語3D三維TOF飛行時間（time-of-flight）FRR：錯誤拒絕率（Falserejectionrate）FAR：錯誤接受率（Falseacceptancerate）設備組成與分類分級設備組成三維人臉識別設備由圖像采集模塊、活體檢測模塊以及人臉比對模塊、人臉告警模塊、人臉數據存儲模塊、人臉識別管理模塊等組成。設備功能組成如圖1所示。圖SEQ圖表\*ARABIC1設備功能組成框圖產品分類三維人臉識別設備根據三維成像原理可分為立體視覺三維人臉識別設備、TOF三維人臉識別設備、結構光三維人臉識別設備。產品分級光照適應性等級設備根據光照適應性要求由低到高分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三個等級，要求如表1所示。光照適應性等級要求等級光照適應性Ⅰ級正常環境（除自然光外無其他光源影響，45lx≤光照強度＜10，000lx）下，設備功能、性能指標應符合5.1和5.2規定的要求Ⅱ級在I級的基礎上，夜間環境（除自然光外無其他光源影響，0.01lx≤光照強度＜45lx）下，設備功能、性能指標應符合5.1和5.2規定的要求Ⅲ級在Ⅱ級的基礎上，強光環境（除自然光外無其他光源影響，光照強度≥10，000lx）下，設備功能、性能應符合5.1和5.2規定的要求人臉比對性能等級設備根據人臉比對性能要求由低到高分為A級（基本級）和B級（增強級）兩個等級，要求如表2所示。人臉比對性能等級要求等級人臉比對性能A級（基本級）人臉驗證（1：1）性能：在同一設定閾值條件下,FAR≤0.1%時,FRR≤5%人臉辨識（1:N）性能：當N=2000、FAR=0.1%時，首位命中率Top1≤5%B級（增強級）人臉驗證（1：1）性能：在同一設定閾值條件下,FAR≤0.01%時,FRR≤5%人臉辨識（1:N）性能：當N=2000、FAR=0.01%時，首位命中率Top1≤5%產品編號產品編號由產品名稱代碼、產品分類代碼、產品分級代碼、企業自定義特征代碼四部分組成。產品名稱代碼用“Facerecognitiondeviceof3D”首字母FRD3D組成；第二部分為產品分類代碼，立體視覺三維人臉識別設備用V表示、TOF三維人臉設備用T表示、結構光三維人臉識別設備用S表示。第三部分為產品分級代碼，光照適應性等級代碼用羅馬數字I、II、III表示，人臉比對性能等級代碼用A、B表示；第四部分為企業自定義特征代碼。企業自定義特征代碼由兩段組成，第一段為企業代碼，第二段為產品代碼。如下所示：技術要求功能要求人臉圖像采集應具有人臉三維采集功能，生成可見光、紅外、深度等通道的人臉圖像數據，應符合T/CSPIA003-2020中5.2.2的要求。人臉數據存儲一般要求應支持建立人臉注冊庫、人臉采集庫等不同用途的人臉數據庫。人臉注冊庫應支持建立人臉注冊庫，符合以下要求：支持現場采集人臉三維數據進行人臉注冊并能給出注冊結果信息；支持批量導入人臉三維原始數據或者模型數據進行人臉注冊并能給出注冊結果信息；支持二維人臉圖像數據進行人臉注冊并能給出注冊結果信息；支持注冊庫的添加、查詢、修改、刪除等管理操作，并支持多個庫的分庫管理。人臉采集庫若非必要目的，不應存儲實時人臉三維采集數據。當設備具備實時存儲功能時，應符合以下要求：支持實時采集的人臉三維數據存儲到人臉采集庫；支持采集庫的添加、查詢、修改、刪除等管理操作，并支持多個庫的分庫管理。人臉活體檢測人臉活體檢測應符合以下要求：支持抵御二維假體攻擊：包括但不限于二維靜態紙質圖像攻擊、二維靜態電子圖像攻擊、二維動態視頻攻擊等；支持抵御三維假體攻擊。支持對人臉假體攻擊事件進行日志記錄。人臉比對三維人臉比對符合以下要求：1:1比對：對兩個人臉數據進行比對，生成相似度分值；1:N比對：對輸入的一個人臉數據與人臉注冊數據庫中的N個人臉數據進行比對，生成相似度分值，并按相似度進行降序排序；支持對比對結果進行檢索和導出；宜支持夜間環境、強光環境人臉識別；宜支持戴口罩人臉比對；宜支持大角度人臉比對；宜支持與二維注冊庫的人臉比對；宜支持面部化妝、污漬掩蓋的人臉比對。人臉告警名單管理名單管理符合以下要求：應具備名單列表的管理功能，實現名單及目標對象的添加、查詢、修改、刪除等管理操作；宜支持多名單列表的管理功能。告警輸出告警輸出符合以下要求：應對工作距離范圍內的人臉對象進行采集、識別；應根據名單目標對象，輸出人臉識別告警結果，包括現場圖像、現場人臉圖像和對應名單中目標人臉圖像及相關信息；宜輸出現場人臉圖像與名單中目標人臉圖像的相似度分值。告警記錄管理告警記錄應符合以下要求：實時記錄標有目標人臉位置的告警抓拍圖像、對應名單中目標人臉圖像和關聯信息、相似度分值、告警時間。告警時間應包含：年、月、日、時、分、秒。年應采用千年記法；具有告警記錄查詢、統計和導出等功能。人臉識別管理功能設備應具備人臉識別管理功能，并符合以下要求：用戶管理：支持用戶信息的增加、修改、刪除、查詢、停/啟用等。權限管理：支持配置用戶操作權限。參數管理：1）相似度閾值：能對閾值進行初始設置，并允許用戶根據實際需要調整閾值；2）質量判斷閾值：能對閾值進行初始設置，并允許用戶根據實際需要調整閾值。日志管理：進行與人臉數據和人臉關聯數據的相關操作（如人臉注冊、導出數據、告警處理等）時，均應生成操作日志。操作日志應包含操作人員、操作時間、操作地址、操作行為等信息。操作日志應不能更改或刪除。性能要求人臉圖像采集人臉圖像采集輸出的人臉數據質量應符合T/CSPIA003-2020中5.3.3的要求。人臉注冊注冊入庫圖像質量要求注冊入庫圖像質量應符合以下要求：表情：中性表情，眼睛自然睜開；飾物：無口罩，無有色眼鏡，眼鏡框不遮擋眼睛，鏡片無反光；人眼分辨率：人臉圖像兩眼間距應大于等于60像素，宜大于等于90像素；人臉姿態角度：水平轉動角在±15°以內，俯仰角應在±15°以內，傾斜角應在±15°以內；亮度和對比度：可見光圖、紅外圖人臉區域光照均勻，對比度適中，臉部無明顯陰影、無過曝光和無欠曝光，圖像灰度化后臉部區域動態范圍主要分布在85～200間，灰度級應為256級；臉部區域：人臉完整、輪廓清晰、人臉長寬比不失真；深度圖像無明顯空洞，轉點云后人臉光滑；面部無化妝、無污漬；同步性：可見光圖像與近紅外圖像、深度圖像平面像素配準性能要求不超過3像素。三維人臉模型要求用于注冊建模功能的三維人臉模型應不低于T/CSPIA003-2020中5.3.4人臉數據輸出深度通道性能3級要求。人臉注冊失敗率注冊失敗率不大于5%。人臉活體檢測三維人臉模型要求用于活體檢測功能的三維人臉模型應不低于T/CSPIA003-2020中5.3.4人臉數據輸出深度通道性能1級要求。人臉活體檢測性能當活體人臉檢測錯誤率≤1%時，二維防假體攻擊失敗率≤0.1%，三維防假體攻擊失敗率≤1%。人臉比對三維人臉模型要求待識別人臉數據的三維人臉模型應不低于T/CSPIA003-2020中5.3.4人臉數據輸出深度通道性能2級要求。人臉驗證（1:1）性能人臉驗證（1：1）性能指標應符合以下要求：A級（基本級）：在同一設定閾值條件下,FAR≤0.1%時,FRR≤5%；B級（增強級）：在同一設定閾值條件下,FAR≤0.01%時,FRR≤5%；人臉辨識（1:N）性能人臉辨識（1:N）性能指標應符合以下要求：A級（基本級）：當N=2000、FAR=0.1%時，首位命中率Top1≥95%。；B級（增強級）：當N=2000、FAR=0.01%時，首位命中率Top1≥95%。戴口罩比對性能適用時，光照為I級、遮擋人臉面積不超過50%的戴口罩人臉比對性能應符合5.2.4.2和5.2.4.3的要求。大角度比對性能適用時，光照為I級、人臉姿態在水平轉動角[-60,+60]、俯仰角[-45,+45]、傾斜角[-45,+45]的大角度人臉比對性能應符合5.2.4.2和5.2.4.3的要求。人臉比對平均響應時間人臉比對平均響應時間應符合以下要求：防假體攻擊檢測關閉條件下，人臉比對響應時間應小于等于1s。防假體攻擊檢測開啟條件下，人臉比對響應時間應小于等于2s。信息安全要求設備身份認證傳輸數據前，設備與管理平臺、登錄用戶之間采用基于數字證書的單向、雙向身份認證，達到設備身份真實和數據來源于真實設備。用戶身份驗證用戶身份驗證應符合以下要求：設備的登錄密碼應具備不低于8位的復雜度，且包含數字、字母或特殊字符；登錄不成功嘗試次數超過設定最大次數時，應對非法身份仿冒連續攻擊行為進行限制；宜具有密碼、數字證書和生物特征識別等多種身份驗證方式。數據傳輸數據傳輸應符合以下要求：采用數據加密技術滿足人臉數據和人臉關聯數據在傳輸過程中的保密性；采用端到端加密或傳輸通道加密的傳輸安全策略。數據存儲數據存儲應符合以下要求：在采集和存儲數據主體的人臉數據時，應遵循最小夠用原則，根據實際應用需求，選擇需要保存的最小數量、最少類型的數據。人臉數據和人臉關聯數據不應使用圖片、明文或Base64等直接圖像文件或簡單編碼方式直接存儲。人臉數據和人臉關聯數據的使用應能配置使用期限，到期應自動刪除相關數據或匿名化處理或去標識化處理。數據脫敏針對人臉數據和人臉關聯數據的展示時，應采取匿名化等措施防止信息過量展示。試驗方法光照適應性試驗環境光照適應性試驗環境搭建如圖2所示。圖SEQ圖表\*ARABIC2光照環境搭建示意圖測試對象與待測設備間的距離為c。（待測設備應關閉補光燈）。采用全光譜普通照度計測量，調整光源與測試對象的距離d，使測試對象臉部光強符合設備標記對應的等級規定。等級I，自然光照條件下，45lx≤光照強度＜10，000lx。等級Ⅱ,在等級I的條件下增加暗室條件，0.01lx≤光照強度＜45lx。等級Ⅲ，在等級I和Ⅱ的條件下增加強光條件，采用太陽光模擬光源，光照強度≥10，000lx。按照表1的要求，分別測試不同光照條件下的設備功能和性能，判定試驗結果是否符合要求。功能試驗人臉圖像采集試驗按照T/CSPIA003-2020中6.3.1.1的方法，判定結果是否符合5.1.1的規定。人臉數據存儲試驗人臉注冊庫試驗現場注冊模式下，選取若干名測試對象，測試對象依次面對設備，使采集的人臉圖像數據符合5.2.2.1和5.2.2.2的規定，判斷設備是否顯示測試對象注冊成功信息。非現場注冊模式下，批量導入若干組符合5.2.2.1和5.2.2.2規定的三維人臉數據進行批量注冊，判斷設備是否顯示圖像成功導入信息。選取若干二維人臉圖像數據進行人臉注冊，設備應顯示注冊結果信息。對人臉注冊庫進行添加、查詢、修改、刪除等管理操作。完成上述功能，判定結果是否符合5.1.2.2的要求。人臉采集庫試驗選取若干名測試對象，測試對象依次面對設備，使采集的人臉數據符合5.1.1的規定，保存人臉采集數據。對人臉采集庫進行添加、查詢、修改、刪除等管理操作。完成上述功能，判定結果是否符合5.1.2.3的要求。人臉活體檢測試驗按照GB/T41987—2022中測試方法進行二維假體和三維假體攻擊試驗，對系統進行人臉假體攻擊，判定結果是否符合5.1.3的要求。人臉比對試驗已注冊在設備中的測試對象面對設備，應按以下步驟進行試驗：測試對象與本人注冊數據進行1:1比對，查看相似度分值，判定結果是否符合5.1.4a）的要求；測試對象與人臉注冊數據庫進行1:N比對，查看相似度分值，并按相似度進行降序排序，判定結果是否符合5.1.4b）的要求；按照條件檢索比對結果并導出，判斷是否符合5.1.4c）的要求在滿足6.1.1條件要求的夜間測試環境、強光測試環境中分別進行人臉1：1比對，判定結果是否符合5.1.4d）的要求；測試對象戴口罩后進行人臉1：1比對，判定結果是否符合5.1.4e）的要求；測試對象人臉面對設備水平轉動[-60,+60]、俯仰[-45,+45]、傾斜角[-45,+45]進行1：1比對，判定結果是否符合5.1.4f）的要求；測試對象與二維注冊庫的人臉進行比對，判定結果是否符合5.1.4g）的要求。測試對象化妝、污漬掩蓋面部，關閉防假體攻擊功能，進行人臉比對。人臉告警試驗名單管理試驗名單管理功能的試驗應按以下步驟進行：選擇測試對象的三維人臉數據，添加至名單，查看名單、目標人是否可進行修改、刪除、查詢管理，判定結果是否符合5.1.5a）的要求；查看多個名單的管理，判定結果是否符合5.1.5b）的要求。告警輸出試驗已注冊的測試對象進行一次人臉識別測試，查看名單是否告警及相關告警信息，判定結果是否符合5.1.5.2的要求。告警記錄管理試驗 已注冊的測試對象進行一次人臉識別測試，查看告警信息，分別進行告警記錄查詢、統計和導出等操作，判定結果是否符合5.1.5.3的要求。管理功能試驗設備人臉識別管理功能按照以下步驟進行：添加用戶信息，進行用戶信息的修改、刪除、查詢、停/啟用等操作，判定結果是否滿足5.1.6a）的要求；修改用戶操作權限配置，判定結果是否滿足5.1.6b）的要求；修改相似度閾值、質量判斷閾值等參數配置，判定結果是否滿足5.1.6c）的要求；進行與人臉三維數據及人臉關聯數據所有相關操作（如人臉注冊、導出數據、處理告警等），查看操作日志，判定結果是否符合5.1.6d）的要求。性能試驗數據準備測試數據庫構成測試數據庫由目標集和探測集共同組成。其中，目標集的人臉圖像數據用于被測設備進行人臉注冊，探測集的人臉圖像數據用于被測設備進行人臉比對。目標集選取符合5.2.2.1質量要求的三維人臉數據，人數為2000，每人1組圖像數據。現場測試對象50人，根據設備的原理，使用立體視覺、結構光、TOF三種設備分別采集形成注冊數據。探測集 從實際應用采集的數據中抽取同一目標人的不同三維人臉數據，涵蓋光照、姿態、表情、年齡、飾物、分辨率、模糊等各類影響因素，且至少有一項不同。根據設備的原理，使用立體視覺、結構光、TOF三種設備分別采集50名測試對象的待識別數據，至少3組。目標集和探測集的三維人臉數據宜采選用同一款三維人臉識別設備采集。測試數據庫樣本分布測試數據庫樣本分布應符合以下要求：性別分布：男、女各占(50±5)%；年齡分布：16歲以下占(15±3)%、16歲～60歲占(75±5)%、60歲以上占(10±3)%。人臉圖像采集試驗按照T/CSPIA003-2020中6.4.3的方法，判定結果是否符合5.2.1的規定人臉注冊試驗人臉注冊性能試驗應按以下步驟進行：在6.2.2項試驗后導出設備采集的人臉注冊數據，查看人臉圖像質量，判定結果是否符合5.2.2.1的要求；按照T/CSPIA003-2020中6.4.3的方法，查看三維人臉模型數據，判定結果是否符合5.2.2.2的要求；將目標集數據批量導入設備進行人臉注冊，注冊數量為N，設備成功注冊數量B，按公式（1）計算注冊失敗率，判定結果是否符合5.2.2.3的要求。注冊失敗率=（N-B）/N*100%（1）人臉活體檢測試驗人臉活體檢測的試驗，應按以下步驟進行：按照T/CSPIA003-2020中6.4.3的方法，選擇人臉采集數據，判定結果是否符合5.2.3.1的要求；按照GB/T41987—2022中4.4進行活體人臉檢測測試，統計活體人臉檢測錯誤率；按照GB/T41987—2022中4.5.1和4.55.2試驗方法分別進行人臉照片及人臉視頻的假體攻擊試驗，計算二維假體防攻擊失敗率；按照GB/T41987—2022中4.5.3進行仿真人臉面具的假體攻擊試驗，計算三維假體防攻擊失敗率；判定結果是否符合5.2.3.2的要求。人臉比對試驗人臉驗證（1:1）試驗人臉驗證性能試驗按如下步驟進行：查詢并記錄設備的人臉識別比對閾值等預設參數；調用附錄A中A.2.4人臉1:1比對接口，將人臉探測集中的人臉三維數據與人臉目標集中的人臉三維數據進行交叉比對并輸出相似度得分；記錄測試結果，包括正確對應關系目標照和探測照相似度得分、非正確對應關系目標照和探測照相似度得分；根據人臉識別比對閾值記錄錯誤接受的次數N1、非本人總測試次數N，以及錯誤拒絕的次數M1、本人總測試次數M；按照公式（2）、（3）計算FRR、FAR，判斷結果是否符合表2相應級別的指標要求。FAR=N1/N*100%（2）FRR=M1/M*100%（3）人臉辨識（1：N）試驗人臉辨識性能試驗按如下步驟進行：選取目標集中不包含50名測試對象的三維人臉數據構成目標人注冊集；選取50名測試對象的待識別數據，至少3組，構成非目標探測集；調用附錄A中A.2.5人臉1:N比對接口，對非目標人探測集中每個人臉三維數據與目標人注冊集的所有人臉三維數據進行比對，并根據要求保留包含相似度得分且相似度得分靠前的首位目標集人臉三維數據，記錄錯誤識別次數N1、非目標人總測試測數N；調用附錄A中A.2.5人臉1:N比對接口，對探測集中每個人臉三維數據與目標集的所有人臉三維數據進行比對，并根據要求保留包含相似度得分且相似度得分靠前的首位目標集人臉三維；記錄正確識別次數M1、目標人總測試測數M；按照公式（4）、（5）計算FAR、Top1，判斷結果是否符合表2相應級別的指標要求。FAR=N1/N*100%（4）Top1=M1/M*100%（5）戴口罩比對試驗探測集對象佩戴不同類型口罩，按照6.3.1.2的要求建立探測集，按照6.3.5.1和6.3.5.2的方法進行測試，判斷指標是否符合5.2.4.4的要求。測試對象應符合以下要求：表情：中性表情，眼睛自然睜開；飾物：無有色眼鏡，眼鏡框不遮擋眼睛；人臉姿態角度：水平轉動角在±15°以內，俯仰角應在±15°以內，傾斜角應在±15°以內。大角度比對試驗探測集對象人臉面對設備水平轉動[-60,+60]、俯仰[-45,+45]、傾斜角[-45,+45]，按照6.3.1.2的要求建立探測集，按照6.3.5.1和6.3.5.2的方法進行測試，判斷指標是否符合5.2.4.5的要求。測試對象應符合以下要求：表情：中性表情，眼睛自然睜開；飾物：無有色眼鏡，眼鏡框不遮擋眼睛；面部無遮擋。人臉比對平均響應時間試驗在防假體攻擊檢測關閉和開啟條件下，分別進行10次人臉比對試驗，記錄設備開始采集人臉三維數據至設備輸出識別結果之間的間隔，判定其均值是否符合5.2.4.6的要求。信息安全試驗設備身份認證試驗將設備連接到通過基于數字證書的管理平臺，進行設備身份認證，判定結果是否符合5.3.1的要求。用戶身份認證試驗用戶身份試驗按如下步驟進行：多次嘗試不同復雜度的密碼進行登錄，判定結果是否符合5.3.2a）的要求。多次嘗試錯誤的密碼登錄，并超過設定最大次數，判定結果是否符合5.3.2b）的要求。嘗試以不同賬戶不同身份驗證方式進行認證，判定結果是否符合5.3.2c）的要求。數據傳輸試驗數據傳輸試驗按如下步驟進行：通過網絡抓包，查看系統網絡通訊是否使用加密方式對傳輸中的人臉數據和人臉關聯數據進行保護，判定結果是否符合5.3.3a）要求。查看加密傳輸安全策略，并通過網絡抓包查看系統網絡通訊是否使用加密方式進行數據傳輸，判定結果是否符合5.3.3b）要求。數據存儲試驗數據存儲試驗按如下步驟進行：分別設置是否進行數據存儲，進行人臉注冊、人臉比對等試驗，查看系統數據存儲，判定結果是否符合5.3.4a）的要求。查看系統數據存儲，檢索是否存在人臉圖片文件，使用二進制編輯器打開數據庫文件，查找是否存在明文或BASE64編碼字符串，判定結果是否符合5.3.4b）的要求。設置數據存儲期限，到期查看數據是否被刪除或進行了匿名化或去標識化處理，判定結果是否符合5.3.4c）的要求。數據脫敏試驗嘗試觸發人臉三維數據和人臉關聯數據的展示，查看是否采取匿名化處理，判定結果是否符合5.3.5的要求。檢驗規則檢驗分類型式檢驗有下列情況之一時應進行型式檢驗：新產品或老產品轉廠生產的試制定型鑒定；正式生產后，如結構、材料、工藝、生產設備和管理有較大改變可能影響產品性能時；產品長期（一年以上）停產后恢復生產時；交收檢驗的結果與上次型式檢驗的結果有較大差異；國家有關產品質量監督機構提出要求或合同規定等。出廠檢驗A組檢驗（逐批）：交收產品時,全數檢驗。B組檢驗（逐批）：交收產品時,從A組合格批中抽樣檢驗。C組檢驗（周期）：每半年進行一次,受試樣品從交收檢驗合格批中隨機抽取。檢驗項目、技術要求、試驗方法及不合格分類檢驗項目、技術要求、試驗方法及不合格分類按表3規定。檢驗項目、技術要求、試驗方法及不合格分類序號試驗項目技術要求試驗方法不合格分類型式檢驗出廠檢驗ABC1功能要求人臉圖像采集5.1.16.2.1C●--●●2人臉數據存儲5.1.26.2.2B●●●●3人臉活體檢測5.1.36.2.3A●●●●4人臉比對5.1.46.2.4A●●●●5人臉告警5.1.56.2.5B●●●●6管理功能5.1.66.2.6B●●●●7性能要求人臉圖像采集5.2.16.3.2C●--●●8人臉注冊5.2.26.3.3B●●●●9人臉活體檢測5.2.36.3.4A●●●●10人臉比對5.2.46.3.5A●●●●11信息安全要求設備身份認證5.3.16.3.1B●●12用戶身份認證5.3.26.3.2B●●13數據傳輸5.3.36.3.3B●●14數據存儲5.3.46.3.4B●●15數據脫敏5.3.56.3.5C●●“●”表示應進行的試驗項目，“--”表示不測試項目。組批與抽樣規則組批規則出廠檢驗的組批應由同一生產批次的產品組成。抽樣規則數量型式檢驗的受試樣品不應少于3臺。出廠檢驗抽樣規則如下：A組檢驗為全數檢驗；B組檢驗的樣品數量按GB/T2828.1的規定隨機抽取；C組檢驗的樣品數量按GB/T2829的規定隨機抽取。判定規則按表3規定的項目、順序、技術要求、試驗方法和不合格分類判定樣品是否合格。如有一項A類不合格，一項B類和C類不合格，兩項B類或者3項C類不合格，則判為不合格品。全數檢驗的樣品應全部合格，對抽樣檢驗的樣品不合格品數小于或等于接收數（Ac），則判為批合格；不合格品數大于或等于拒收數（Re），則判為批不合格。如無特殊規定，一般采用檢查水平Ⅱ。在B組檢驗中，不合格品的接收質量限（AQL）為1.5；在C組檢驗中，不合格品的不合格質量水平（RQL）為20。在連續批的逐批檢驗中,若質量水平保持較好或較差時,應按GB/T2828.1規定的轉移規則進行放寬檢查或加嚴檢查。不合格品的處置對判為合格批中的不合格品應由廠方調換或修復成合格品。B組、C組檢驗不合格時，其代表批的產品應停止檢驗，分析原因，消除不合格因素后再提交檢驗。批的再提交批檢驗不合格時,經修理、調試和檢驗合格后，再次隨機抽取規定數量的樣品提交檢驗。若仍判為不合格時，則可拒收。待查明原因，采取措施通過新的周期試驗后，才能恢復正常生產和交收檢驗。附錄A

（規范性附錄）

三維人臉識別設備測試接口要求A.1接口協議接口協議結構應符合GA/T1400.4-2017、GA/T1326-2017中的規定。A.2接口功能人臉圖像采集接口功能人臉圖像采集接口見表A.1。人臉圖像采集接口URI/FR/TriFaceImageCollect功能人臉三維圖像采集方法查詢字符串消息體返回結果POST無無根元素<Response>子元素<FileList>注釋輸出Response結構參見附錄A.3輸出FileList為抓拍的人臉數據，結構參見附錄A.3人臉注冊接口功能人臉注冊接口見表A.2。人臉注冊接口URI/FR/TriFaceImageEnroll功能人臉圖像注冊方法查詢字符串消息體1消息體2返回結果POST無<FileList><FaceRecordList>根元素<Response>注釋FileList為抓拍的人臉數據，結構參見附錄A.3FaceRecordList為人臉注冊列表，結構參見附錄A.3輸出Response結構參見附錄A.3人臉活體檢驗接口人臉活體檢驗接口見表A.3。人臉活體檢驗接口URI/FR/TriFaceLivenessDetect功能人臉活體檢驗方法查詢字符串消息體返回結果POST無<FileList>根元素<Response>子元素<LivenessDetectResultList>注釋輸入FileList為抓拍的人臉數據，結構參見附錄A.3輸出Response結構參見附錄A.3輸出LivenessDetectResultList結構參見附錄A.3輸出為判斷人臉活體檢驗結果人臉1:1比對接口人臉1：1比對接口見表A.4。人臉1：1比對接口URI/FR/TriFaceCompare1v1功能三維人臉1:1比對方法查詢字符串消息體1消息體2返回結果POST無<FileList><FileList>根元素<Response>子元素<IdentificationResult>注釋輸入消息體1的FileList為抓拍的人臉數據，結構參見附錄A.3輸入消息體2的FileList為待比對的人臉數據，結構參見附錄A.3輸出Response結構參見附錄A.3輸出IdentificationResult，結構參見附錄A.3輸出為判斷人臉比對結果人臉1:N比對接口人臉1：N比對接口見表A.5。人臉1：N比對接口URI/FR/TriFaceCompare1vN功能三維人臉1:N比對方法查詢字符串消息體1消息體2返回結果POST無<FileList><FaceRecordList>根元素<Response>子元素<IdentificationResultList>注釋輸入FileList為抓拍的人臉數據，結構參見附錄A.3輸入FaceRecordList為人臉注冊列表，結構參見附錄A.3輸出Response結構參見附錄A.3輸出IdentificationResultList，結構參見附錄A.3輸出為判斷人臉比對結果告警記錄輸出接口告警記錄輸出接口見表A.6。告警記錄輸出接口URI/FR/FaceAlarmOutput功能告警記錄輸出方法查詢字符串消息體返回結果GET無DispositionNotification屬性鍵-值對根元素<Response>子元素<DispositionNotificationList>注釋輸入DispositionNotification，結構符合GA/T1326-2017附錄C中的規定輸出Response結構參見附錄A.3輸出DispositionNotificationList，結構符合GA/T1326-2017附錄C中的規定A.3接口對象XMLSchema描述三維人臉識別設備接口對象XMLSchema描述如下所示：<!—返回響應信息--><complexTypename="Response"><sequence><!—狀態碼--><elementname="statusCode"type="int"minOccurs="1"maxOccurs="1"/><!—狀態描述--><elementname="statusString"type="string"minOccurs="1"maxOccurs="1"/></sequence></complexType><!—人臉活體檢測結果--><complexTypename="LivenessDetectResult"><sequence><!--圖像編號-><elementname="imageID"type="int"minOccurs="1"maxOccurs="1"/><!—是否為活體--><elementname="liveness"type="boolean"minOccurs="1"maxOccurs="1"/><!—活體可能性--> <elementname="probability"type="float"minOccurs="1"maxOccurs="1"/></sequence></complexType><!--人臉活體檢測結果列表--><complexTypename="LivenessDetectResultList"><sequence><!--人臉活體檢測記錄-><elementname="results"type="LivenessDetectResult"minOccurs="1"maxOccurs="unbounded"/></sequence></complexType><!--人臉文件列表--><complexTypename="FileList"><sequence><elementname="File"minOccurs="1"><complexType><sequence><elementname="FileInfo"type="FileInfo"minOccurs="1"maxOccrus="1"><elementname="PersonList"minOccurs="0"maxOccurs="1"/><elementname="FaceList"minOccurs="0"maxOccurs="1"/><elementname="3DData"type="base64Binary"minOccurs="0"maxOccrus="1"/><elementname="RGBData"type="base64Binary"minOccurs="0"maxOccrus="1"/><elementname="IRData"type="base64Binary"minOccurs="0"maxOccrus="1"/></sequence></complexType></sequence></complexType><!—比對結果--><complexTypename="IdentificationResult"><sequence><!--人臉記錄-><elementname="faceRecord"type="FaceRecord"minOccurs="1"maxOccurs="1"/><!--相似度--><elementname="similairy"type="float"minOccurs="1"maxOccurs="1"/><!--同一人可能性--><elementname="probability"type="float"minOccurs="1"maxOccurs="1"/><!--觸發人臉采集設備編號--><elementname="DevID"type="int"minOccurs="1"maxOccurs="1"/></sequence></complexType><!—比對結果列表--><complexTypename="IdentificationResultList"><sequence><!--人臉記錄-