まあ、これがあなたが探しているものかどうかはわかりません。一般に、バイオメトリックシステム（指紋、音声、顔認識など）のパフォーマンスは、いくつかのメトリックを使用して記述されます。
[〜＃〜] far [〜＃〜]または誤認率とは、生体認証入力とテンプレート。 FARは通常、パーセンテージで表されます。FARの定義に従って、これは誤って受け入れられる無効な入力のパーセンテージです。
[〜＃〜] frr [〜＃〜]またはFalse Rejection Rateは、生体認証入力との照合に失敗したために、システムが許可された人物へのアクセスを誤って拒否する確率ですテンプレート。 FRRは通常、パーセンテージで表されます。FRR定義に従って、これは誤って拒否された有効な入力のパーセンテージです。
[〜＃〜] cer [〜＃〜]またはクロスオーバーエラーレートは、許容エラーレートと拒否エラーレートの両方が等しいレートです。
[〜＃〜] fer [〜＃〜]登録失敗率（FER）は、登録を完了できない人口の割合です。
例：
指紋生体認証システムがあるとしましょう。また、100人のユーザーがいます。登録段階中に、登録できない5人のユーザー（たとえば、ユーザーの指紋署名/テンプレートを確立できません）。つまり、システムにはFailure to Enroll Rate（FER）= 5％があります。これは、95ユーザーだけがシステムを使用できることを意味します。
次に、95人のユーザーからのテスト中に、システムが指紋を登録指紋テンプレートと照合すると、10人のユーザーが拒否されました。これは、FRR = 10.52％であることを意味します。
また、システムが他のユーザーの指紋テンプレートと自分の指紋を照合すると、95ユーザーのうち3ユーザーがシステムに受け入れられました。つまり、FAR = 3.15％
FARとFRRが低いほど、システムは優れています
Web上の多くの記事では、EERは2つの曲線が交差する場所であり、真ではなく、曲線の下の領域が等しい場所であると主張しています。ラボデータは、EERが交点にある素敵な滑らかな対称曲線を生成する可能性がありますが、実際のデータは、ラボデータから予測できない非対称曲線を生成します。
生体認証システムの精度は通常、その等誤り率（EER）で表されます。この数値が低いほど、システムのパフォーマンスは向上します。
生体認証システムについて説明するとき、2つの主要な測定基準は、システムの動作（参照している「精度」）に関して特に興味深いものです。誤った承認率（FAR）および偽の拒否率（FFR）。 FARは、拒否する必要があるユーザーを受け入れるときに発生します（afalse positive）。一方、FFRは、許可する必要があるユーザーを拒否するときに発生します（a偽陰性）。
以下のように、FARとFFRをグラフにプロットすると、EERは2つの曲線が交差する点になります。
EERを下げるには-システムの精度を上げる-システムのハードウェアとのソフトウェア（アルゴリズム）を改善する必要があります。
詳細については、 BiometriaのWebサイトの生体認証原則 を参照してください。