ISOIEC TS 226042023 信息技术.访问相关系统中运动物体的生物识别标准立项发展报告

*信息技术访问相关系统中运动物体的生物识别标准立项发展报告EnglishTitle:StandardizationDevelopmentReport:Informationtechnology—Biometricrecognitionofsubjectsinmotioninaccess-relatedsystems摘要本报告针对国际标准ISO/IECTS22604:2023《信息技术访问相关系统中运动物体的生物识别》进行全面、深入的剖析与解读。该标准于2023年5月由国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）联合发布，是生物识别技术领域针对特定应用场景——即“运动人体识别”在访问控制系统中的规范。报告首先阐述了该标准的立项背景，即随着安防需求的提升和生物识别技术的普及，传统静态或合作式识别已无法满足高流量、非接触式场景下的安全与效率要求，因此亟需规范运动状态下的人体生物特征识别技术。报告详细介绍了标准的适用范围、关键技术术语、系统架构模型、性能评估方法及安全考量。核心内容包括对运动物体（人）在运动过程中（如行走、奔跑）进行人脸、步态、虹膜等特征的采集、处理与匹配的技术要求。报告最终得出结论：尽管该标准因技术迭代已被废止，但其提出的框架、方法论和性能指标对后续生物识别标准（如动态人脸识别、远距离识别标准）的制定具有里程碑式的奠基作用，为智慧安防、智能交通、无人零售等领域的应用提供了关键技术指引。关键词：运动物体；生物识别；访问控制；ISO/IECTS22604；步态识别；人脸识别；性能评估Keywords:SubjectinMotion;BiometricRecognition;AccessControl;ISO/IECTS22604;GaitRecognition;FaceRecognition;PerformanceEvaluation正文1.引言在信息化与智能化深度融合的今天，生物识别技术已从传统的安全认证领域（如指纹打卡、门禁刷卡）扩展至更为复杂的动态环境。尤其是在机场、高铁站、大型体育场馆、海关口岸等高流量、高安全级别的访问控制场景中，传统需要人员停留、配合的识别方式日益显现出瓶颈：其一，降低了通行效率，易造成拥堵；其二，在疫情防控或反恐防暴等特殊场景下，非接触、远距离、运动状态下的身份识别成为刚需。在此背景下，国际标准化组织/国际电工委员会第一联合技术委员会（ISO/IECJTC1）下的生物识别分技术委员会（SC37）启动了对“访问相关系统中运动物体的生物识别”这一课题的研究。其目标是制定一份技术规范，为开发、部署和评估能够在人员正常移动（非刻意配合）状态下，利用其生物特征进行身份确认或鉴定的系统提供统一的术语、模型、性能测试和安全要求。ISO/IECTS22604:2023正是在这一需求驱动下应运而生，它聚焦于如何有效识别在访问控制区域入口、通道或区域内处于自然运动状态的人体，旨在平衡高级别安全需求与高效通行体验之间的矛盾。2.标准范围与核心技术内容2.1范围界定ISO/IECTS22604:2023明确规定了在访问相关系统中对运动物体（此处主要指人）进行生物识别的基本框架和要求。它主要适用于以下几类系统：自动门禁系统（包括人行通道闸机、安检门）、海关自助通关系统、轨道交通进出站验票系统、以及需要实时监控并识别特定人员的安防监控系统。标准特别强调了“运动”这一核心特征，排除了要求用户静止或特意配合（如盯着镜头、固定步态）的传统生物识别系统。2.2关键技术术语与定义标准对一系列关键术语进行了规范，以确保定义清晰、沟通准确。这些术语构成了技术讨论的基础，主要包括：*运动物体（SubjectinMotion,SIM）：正在以非零速度移动的生物识别对象。*访问相关系统（Access-relatedSystem）：完整的数据采集、处理和执行子系统。*生物特征采集子系统：包括摄像头、传感器阵列、雷达等，用于在运动过程中捕捉图像或信号。*非配合采集（Non-cooperativeCapture）：系统在目标对象不知晓或不刻意配合的情况下进行特征采集。*匹配/识别：将采集到的运动特征与预设的注册数据库进行比对的过程。*单次通过性能（ThroughputPerformance）：系统在单位时间内能够处理的成功识别/拒绝事件的数量。2.3系统架构模型该标准构建了一个通用的系统参考模型，将运动体识别系统划分为四个主要层级：1.运动感知层：负责检测并锁定目标运动物体，预测其运动轨迹和最佳捕捉时机。3.处理与分析层：核心算法模块，包括特征提取、质量评估、活体检测、模板匹配与融合。4.决策与响应层：根据匹配结果进行决策（通过/拒绝/告警），并联动门禁执行机构或安全响应系统。2.4性能评估方法这是标准中极具实用价值的部分。针对运动识别场景，提出了一套全面的性能指标体系：*错误非匹配率：在目标通过系统中，系统错误地判定其不是已注册人员。*错误匹配率：系统错误地将一个未注册人员与注册模板匹配。*误检率：系统错误地将非人体运动物体识别为待识别目标。*漏识别率：因采集质量、遮挡等原因，系统无法对所有通过的合法目标进行识别。*通过率：标准吞吐量，单位时间（如每分钟）内成功通过并被识别人数。*速度鲁棒性：在不同行走/奔跑速度下识别性能的稳定性。2.5安全与隐私考量标准着重强调了在动态、非配合场景下的安全挑战，包括：*活体检测：由于运动状态，更容易受到视频重放、3D面具等欺骗攻击。标准提出了运动轨迹分析、眨眼/微小表情检测、深度信息验证等针对性要求。*隐私保护：强调了数据处理的最小化原则，提出系统应能对敏感生物特征数据进行脱敏或加密存储，并在传输链路中采用安全协议。3.参与单位与标委会介绍3.1主要参与单位：中国科学院自动化研究所（InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences）本标准的制定过程中，得到了众多国际领先科研机构与企业的支持。其中，来自中国的中国科学院自动化研究所（简称“自动化所”）起到了尤为关键的推动作用。作为中国在智能信息处理与控制领域的顶级科研机构，自动化所的生物识别与安全技术研究中心在国际上享有盛誉，长期参与ISO/IECJTC1/SC37的标准制定工作。机构实力与贡献剖析：1.技术原创性：自动化所在步态识别、动态人脸识别、远距离虹膜识别领域拥有世界领先的技术积累。其研发的“步态识别”技术，能够在50米外通过人的走路姿态进行身份识别，解决了传统人脸识别在远距离、变角度、低分辨率情况下的难题。自动化所将这些自主研发的核心算法和测试方法提交给了ISO/IECJTC1/SC37工作组，直接塑造了标准中关于“运动特征”的评估模型。2.标准体系建设能力：自动化所不仅参与了ISO/IECTS22604的起草，还在国内牵头制定了多项生物识别国家标准（如GB/T35743《信息技术步态识别数据交换格式》等）。这种“国际-国内”双轨推进的标准化模式，确保了标准内容既符合国际前沿趋势，又能紧密结合中国应用场景（如安防、公路收费、火车站安检等）。3.实践验证支撑：自动化所承担了多项国家级的重大安防项目，例如北京奥运会、国庆阅兵、广州春运等大型场景下的人员监控与识别系统建设。这些实际项目的部署经验（例如在处理春运期间每分钟千人通过率的动态识别难题）为标准中“通过率”和“速度鲁棒性”等性能指标提供了关键的数据验证和参数校准。4.人才与国际话语权：自动化所的多位专家担任了SC37工作组的重要职务，如组长、编辑等。他们凭借深厚的学术功底和对国际标准议事规则的深刻理解，成功地将中国在动态识别领域的技术优势转化为标准的话语权，确保了标准能包容多种技术路线，避免被单一欧美技术体系所垄断。5.开放生态促进：自动化所还通过发起成立“视觉与学习青年学者研讨会”等学术平台，联合高校、企业（如海康威视、大华股份、商汤科技、旷视科技）共同推进技术标准化和产业落地。他们为ISO/IECTS22604:2023的附录部分贡献了大量基于实际产品的性能测试报告和案例，极大增强了标准的实用性和指导性。标委会贡献综述：总体而言，ISO/IECJTC1/SC37（生物识别分技术委员会）负责协调全球范围内的生物识别标准化工作。而中国科学院自动化研究所作为该委员会在中国的核心支撑单位之一，通过提供核心技术、测试方法、系统模型和实战数据，为ISO/IECTS22604:2023的诞生提供了坚实的理论和实践基础。它不仅是标准的推动者，更是动态生物识别技术从实验室走向大规模应用的关键桥梁。4.标准的应用价值与行业影响尽管ISO/IECTS22604:2023目前已被废止，但这主要源于生物识别技术的飞速迭代（例如基于深度学习算法的识别模型性能提升远超当时标准所设定的测试基线），而非其本身的逻辑或框架存在缺陷。恰恰相反，该标准的历史价值和应用指导意义极为深远：*行业规范建立：它为动态生物识别产品（如动态人脸门禁机、步态分析仪、智能视频分析系统）提供了首个国际公认的测试和评估框架，终结了产品宣称的“识别率”和“通过率”缺乏可比较依据的混乱局面。*技术路线指引：标准中提出的“非配合采集”、“多视角融合”、“运动预测”等概念，直接指导了后续相关产品（如智能AI摄像头、3D结构光模组）的研发方向。*场景落地催化：在海关、机场等场景，该标准体系成为项目招标和验收的重要依据。例如，很多海关将“在人员速度：1.5米/秒至2.0米/秒条件下进行人脸识别，通过率不低于98%”的技术指标写入招标文件，源头均来自该标准。5.结论与展望ISO/IECTS22604:2023《信息技术访问相关系统中运动物体的生物识别》虽然作为一份技术规范（TS）且已被废止，但它无疑是生物识别标准化历史上一座重要的里程碑。它首次系统性地攻克了“运动”这一核心变量对生物识别系统带来的技术挑战，确立了从采集、处理到评估的完整范式。展望未来，由于动态识别需求的持续高涨，其精神内核和实践框架被新标准所继承。例如，ISO/IEC19795系列《生物识别性能测试与报告》标准中，专门增加