natgillin/translations-raw huggingface dataset:
QUALITY
A Tanács 2011/350/EU határozata (2011. március 7.) az Európai Unió, az Európai Közösség, a Svájci Államszövetség és a Liechtensteini Hercegség közötti, a Liechtensteini Hercegségnek az Európai Unió, az Európai Közösség és a Svájci Államszövetség közötti, a Svájci Államszövetségnek a schengeni vívmányok végrehajtására, alkalmazására és fejlesztésére irányuló, különösen a belső határokon történő ellenőrzés megszüntetéséhez és a személyek mozgásához kapcsolódó társulásáról szóló megállapodáshoz való csatlakozásáról szóló jegyzőkönyvnek az Európai Unió nevében történő megkötéséről (HL L 160., 2011.6.18., 19. o.).
Thresholds
MELLÉKLET
Fingerprints
MINŐSÉG
Enrolment
Küszöbértékek
At the moment of enrolment, the version 2.0 (or newer version) of the Fingerprint Image Quality (NFIQ) metric defined by the National Institute of Standards and Technology (NIST) shall be used for verifying that the quality of the captured fingerprint data respects the thresholds that shall be specified in the technical specifications referred to in Article 37(1) of Regulation (EU) 2017/2226.
Ujjnyomatok
For the purpose of enrolment, the quality of fingerprint data shall be assessed:
Nyilvántartásba vétel
at national level by Member States at the time of capture prior to their transmission to the EES Central System (CS-EES), optionally with the support of a tool provided, maintained and updated by eu-LISA, and,
A nyilvántartásba vétel időpontjában a Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet (NIST) által meghatározott, az ujjnyomatkép-minőségre (NFIQ) vonatkozó metrikus érték 2.0. verzióját (vagy újabb verzióját) kell használni annak ellenőrzésére, hogy a rögzített ujjnyomatadatok minősége megfelel-e az (EU) 2017/2226 rendelet 37. cikkének (1) bekezdésében említett műszaki előírásokban meghatározandó küszöbértékeknek.
at central level.
A nyilvántartásba vétel céljából értékelni kell az ujjnyomatadatok minőségét:
Verification
a tagállamok által nemzeti szinten a rögzítés időpontjában az EES központi rendszerébe (CS-EES) való továbbításukat megelőzően, opcionálisan egy, az eu-LISA által biztosított, fenntartott és frissített eszköz támogatásával, valamint
For the purpose of verification, it is recommended to assess the quality of fingerprints data by Member States at the time of capture prior to their transmission to the CS-EES either by using version 2.0 (or newer version) of the NIST Fingerprint Image Quality (NFIQ) metric or, where technically impossible, by using another metric which should preferably be correlated with the NFIQ version 2.0 (or newer version).
központi szinten.
The correlation shall be derived a priori.
Ellenőrzés
If a NFIQ version 2.0 (or newer version) quality metric is obtained, it has to be sent at the same time as the fingerprint data to the CS-EES.
Az ellenőrzés céljából ajánlott, hogy a tagállamok a rögzítés időpontjában értékeljék az ujjnyomatadatok minőségét a CS-EES-be való továbbításuk időpontjában, vagy az NIST ujjnyomatkép-minőségre (NFIQ) vonatkozó metrikus érték 2.0. verziójának (vagy újabb verziójának) használatával, vagy pedig – amennyiben ez technikailag nem lehetséges – egy másik metrikus érték alkalmazásával, amelyet lehetőleg meg kell feleltetni az NFIQ 2.0. verziójának (vagy új verziónak).
Facial images
A megfeleltetést előzetesen kell kiszámítani.
The quality of the facial images, including near infrared ones, shall comply with the thresholds specified in the technical specifications referred to in Article 37(1) of Regulation (EU) 2017/2226 and with the image requirements of ISO/IEC 19794-5:2011 Frontal image type.
Ha a minőségre vonatkozó mérés során kapott eredmény megfelel az NFIQ 2.0. verziójának (vagy újabb verziójának), az ujjnyomatadatokkal egy időben továbbítani kell a CS-EES-be.
The quality of the facial image shall be assessed at national level by Member States at the time of capture prior to their transmission to the CS-EES, optionally with the support of a tool provided, maintained and updated by eu-LISA.
Arcképmások
The facial quality algorithm shall be comprehensible in terms of the ISO/IEC 19794-5:2011 criteria.
Az arcképmás minőségének – beleértve a közeli infravörös képrögzítéssel készült arcképmásokat is – meg kell felelnie az (EU) 2017/2226 rendelet 37. cikkének (1) bekezdésében említett műszaki előírásokban meghatározott küszöbértékeknek, valamint az ISO/IEC 19794–5: 2011 számú szabvány „szemből készített kép” típusa esetében alkalmazandó, képre vonatkozó követelményeknek.
The quality threshold for the facial images shall be fixed using a facial image quality assessment algorithm based on the quality measures outlined in ISO 19794-5 and provide quality checks analogous to those implemented at the CS-EES.
Az arcképmás minőségének értékelése a rögzítés időpontjában, nemzeti szinten, a tagállam által történik az EES központi rendszerébe (CS-EES) való továbbítását megelőzően, opcionálisan egy, az eu-LISA által biztosított, fenntartott és frissített eszköz támogatásával.
Performance values for biometric accuracy
Az arcképmás minőségi algoritmusa az ISO/IEC 19794-5: 2011 szabvány összefüggésében értelmezendő.
Definitions
Az arcképmásokra vonatkozó minőségi küszöbértéket az ISO 19794-5 szabványban meghatározott minőségi intézkedéseken alapuló arcképmás-értékelési algoritmussal kell rögzíteni, és a CS-ESS-ben végrehajtott minőség-ellenőrzésekhez hasonló minőség-ellenőrzéseket kell biztosítania.
The performance values for biometric accuracy defined in Article 3 of Regulation (EU) 2017/2226 are:
A biometrikus pontosságra vonatkozó teljesítményértékek
“Failure To Enrol Rate” (FTER) means the proportion of registrations with insufficient quality of the biometric enrolment;
Fogalommeghatározások
“False Positive Identification Rate” (FPIR) means the proportion of returned matches during a biometric search which do not belong to the checked traveller;
Az (EU) 2017/2226 rendelet 3. cikkében meghatározott, a biometrikus pontosságra vonatkozó teljesítményértékek a következők:
“False Negative Identification Rate” (FNIR) means the proportion of missed matches during a biometric search even though the traveller's biometric data were registered.’
»adatbeviteli hibaarány« a nyilvántartásba vételek olyan aránya, amelyeknél nem kielégítő a nyilvántartásba bevitt biometrikus adatok minősége;
The ‘biometric search’ referred to in points (30) and (31) is the same as a biometric identification or ‘1 to N’ search
»hamis pozitív találati arány« a biometrikus keresés során azon kilistázott találatok aránya, amelyek nem az ellenőrzött utazóra vonatkoznak;
In compliance with Article 36 first paragraph point (g) of Regulation (EU) 2017/2226 the opportunity is left to the implementing act to define additional values of biometric performance.
»hamis negatív találati arány« a biometrikus keresés során olyan ki nem listázott találati arány, amely annak ellenére keletkezik, hogy az utazó biometrikus adatait nyilvántartásba vették.”
The False Match(ing) Rate (FMR) is the proportion of impostor attempts that are falsely declared to match a template of another object (a person's biometric template).
A 30. és 31. pontban említett „biometrikus keresés” megegyezik a biometrikus azonosítással vagy az „1-től N-ig” kereséssel.
The False Non-Match(ing) Rate (FNMR) is the proportion of genuine attempts that are falsely declared not to match a template of the same object.
Az (EU) 2017/2226 rendelet 36. cikke első bekezdésének g) pontjával összhangban a végrehajtási jogi aktus biztosítja a biometrikus teljesítmény további értékeinek meghatározását.
A genuine attempt is a single attempt by a user to match his/her own stored template.
A téves megfeleltetési arány azon imposztorpróbálkozások aránya, amelyek esetében hamis bejelentés révén törekednek egy másik személy biometrikus sablonjával való egyezésre.
An impostor attempt is the opposite — a user's template is matched against someone else's template.
A téves meg nem feleltetési arány valós kísérletek/próbálkozások aránya, amelyek esetében hamis bejelentés révén törekednek az ugyanazon személy biometrikus sablonjával való egyezés elkerülésére.
Failure To Enroll Rate
A valós kísérlet arra irányul, hogy a felhasználók egyetlen kísérletet tegyenek arra, hogy az adatot saját tárolt sablonjaiknak megfeleltessék.
The target value for the Failure To Enroll Rate is zero.
Egy imposztorpróbálkozás ennek éppen az ellenkezője – egy felhasználói sablont valaki más sablonjának feleltetnek meg.
Member States shall take care to avoid such cases by using a quality-focused enrolment process.
A sikertelen nyilvántartásba vétel aránya
Accuracy of biometric verification
A sikertelen nyilvántartásba vétel arányának célértéke nulla.
The maximum values of the False Non-Matching Rate (FNMR) at a False Matching Rate (FMR) = 0,05 % (5 per 10000) are:
A tagállamoknak ügyelniük kell arra, hogy az ilyen eseteket minőségorientált nyilvántartásba vételi eljárás alkalmazásával kerüljék el.
Type
A biometrikus ellenőrzés pontossága
Fingerprint
A téves meg nem feleltetési arány maximális értékei, ha a téves megfeleltetési arány = 0,05 % (10000-re jut 5):
Facial Image
Típus
Accuracy of biometric identification
Ujjnyomat
The maximum values of the False Negative Identification Rate at a False Positive Identification Rate = 0,1 % (1 per 1000) are:
Arcképmás
Facial Image and Fingerprint (multi-modal)
A biometrikus azonosítás pontossága
Monitoring of biometric accuracy performance
A hamis negatív találati arány maximális értékei, ha a hamis pozitív találati arány = 0,1 % (1000-re jut 1):
Biometric accuracy performance shall be measured on the actual data captured by each Member State based on a representative sample of cases on a daily basis at border crossing points of choice.
Arckép és ujjnyomat (multimodális)
The measurement is managed centrally, fully automated and does not require the access to personal data by the operator.
A biometrikus azonosítás pontosságának nyomon követése
The measurement of biometric performance does not need to be done continuously: it may be disabled or enabled but shall be carried out by eu-LISA on a regular basis (at least monthly).
A biometrikus azonosítás pontosságát azokon a tényleges adatokon kell mérni, amelyeket az egyes tagállamok az ügyek reprezentatív mintája alapján naponta a kiválasztott határátkelőhelyeken rögzítenek.
The measurement of biometric performance does not use biometric data itself.
A mérés irányítása központilag, teljesen automatizált módon történik, és nem teszi szükségessé, hogy az üzemeltető személyes adatokhoz férjen hozzá.
The templates of images used for the accuracy measurement are automatically deleted after execution of the evaluation process.
A biometrikus teljesítmény mérését nem kell folyamatosan végezni: a funkció aktiválható és deaktiválható, ugyanakkor a mérést az eu-LISA köteles rendszeresen (legalább havonta) elvégezni.
All results of the performance measurement shall not contain personal information.
A biometrikus teljesítmény mérése során nem kerül sor biometrikus adatok felhasználására.
Measurement of the FPIR (False Positive Identification Rate)
A pontosság mérésére használt képsablonok az értékelési folyamat végrehajtását követően automatikusan törlődnek.
The following figure shows that the templates for the biometric sample of both fingerprints and facial image are contained in the Biometric Matching System for a number ‘n’ of identities.
A teljesítménymérés eredményei nem tartalmazhatnak személyes adatokat.
The measurement process shall be as follows:
A hamis pozitív találati arány mérése
A person subject to registration in the EES submits a sample of one or both of the two biometric modalities (fingerprints and facial image).
A következő ábra azt mutatja, hogy a biometrikus rendszer „n” számú személyazonosság esetében tartalmazza mind az ujjnyomatok, mind az arcképmások biometrikus mintájának sablonjait.
The biometric verification is conducted with the biometric reference data corresponding with the identity of the person (step 1 of the figure called ‘default verification’).
A mérési eljárás a következő:
For a continuous sample set, the second biometric modality is obtained from the same person (either was submitted together with step 1 or it can be extracted from the biometric reference data corresponding to the identity of the person).
Az EES-ben nyilvántartásba vett személy a két biometrikus adatminta közül egyet vagy mindkettőt (ujjnyomat és arckép) tartalmazó mintát nyújt be.
The combined biometrics are used to run an identification on the complete gallery size excluding the biometrics of the person to whom the biometric sample belongs (step 2 of the figure called ‘identification known to be negative’).
A biometrikus ellenőrzés a személy személyazonosságának megfelelő biometrikus referenciaadatok alapján történik (az „alapértelmezett ellenőrzés” című ábra 1. lépése).
This identification process is expected to yield a zero result as the matching biometric sample has been voluntarily removed from the comparison.
Folyamatos mintakészlet esetén ugyanazon személytől második biometrikus adatminta kerül kinyerésre (ezt vagy az 1. lépéssel együtt nyújtották be, vagy a személy személyazonosságának megfelelő biometrikus referenciaadatokból lehet lehívni).
In the event the modality used in step 2 corresponds to the fingerprint, an identification (to evaluate the fingerprint identification accuracy) is carried out under the same conditions mentioned in the first subparagraph.
A kombinált biometria felhasználásával a teljes adatbázisra kierjedő azonosítást futtatnak le, figyelmen kívül hagyva azon személy biometrikus adatait, akihez a biometrikus minta tartozik (az ábra 2. lépése, „ismerten negatív azonosítás”).
In the case where the biometric identification returns a biometric sample (indicated as ‘match above threshold’) this is a known false positive identification (another person than the expected one is returned).
Az azonosítási folyamat eredménye várhatóan nulla lesz, mivel a megfelelő biometrikus mintát önkéntesen törölték az összehasonlításból.
Steps 1 and 2 belong to the identity verification process that is part of the EES.
Abban az esetben, ha a 2. lépésben alkalmazott adatminta megfelel az ujjnyomatnak, az első albekezdésben említett feltételekkel megegyező mellett – az ujjnyomat-azonosítás pontosságának értékelése céljából – azonosítás kerül elvégzésre.
Steps 3 and 4 do not belong to the identity verification process and are done for measuring the biometric accuracy performance.
Abban az esetben, ha a biometrikus azonosítás kiad egy biometrikus mintát (amelynek jelzése „egyezés a küszöbérték felett”), ez ismerten hamis pozitív azonosítás (a keresés eredménye a várttól eltérő személy volt).
The FPIR (False Positive Identification Rate) is computed as:
Az 1. és 2. lépés az EES részét képező azonosság-ellenőrzési folyamathoz tartozik.
Measurement of FNIR (False Negative Identification Rate)
A 3. és 4. lépés nem tartozik az azonosság-ellenőrzési eljárás alá, és a biometrikus azonosítás pontosságának mérése érdekében kerül rá sor.
The figure in point 1.3.1 applies to the description that follows.
A hamis pozitív találati arány kiszámítása a következő:
The measurement process shall apply the following logic where the first two steps are always the same as they belong to the identity verification process that is part of the EES:
A hamis negatív találati arány mérése
A person subject to registration in the EES submits a sample of one or both of the two biometric modalities.
Az 1.3.1. pontban szereplő ábra az alábbi leírásra vonatkozik.
For a continuous sample set, a second biometric modality is obtained either from the same person in the case both biometric modalities were submitted in step 1 or from another person for whom steps 1 and 2 of this process were triggered).
A mérési eljárás a következő logikát követi, ahol az első két lépés mindig ugyanaz, mivel mindkettő az EES részét képező személyazonosság-ellenőrzési folyamathoz tartozik:
The combined biometrics are used to run an identification on the complete gallery size including the biometrics of the person(s) to whom the biometric sample belongs.
Az EES-ben nyilvántartásba vett személy a két biometrikus adatminta közül egyet vagy mindkettőt tartalmazó mintát nyújt be.
This identification process is expected to yield the known result as the matching biometric sample is included in the comparison.
Folyamatos mintakészlet esetén második biometrikus adatminta kerül kinyerésre vagy ugyanazon személytől (amennyiben mindkét biometrikus adatmintát benyújtották az 1. lépéssel együtt), vagy egy másik személytől, akinek az esetében e folyamat 1. és 2. lépését elindították.
In the event the modality used in step 2 corresponds to the fingerprint, an identification (to evaluate the fingerprint identification accuracy) is carried out under the same conditions mentioned in paragraph 3.
A kombinált biometria felhasználásával a teljes adatbázisra kierjedő azonosítást futtatnak le, amely kiterjed azon személy(ek) biometrikus adataira, aki(k)hez a biometrikus minta tartozik.
In the case where the biometric identification does not return the expected biometric sample (indicated as ‘match above threshold’) in the hit list, this is a known false negative identification.
Ez az azonosítási folyamat várhatóan az ismert eredményt adja, mivel az összehasonlítás tartalmazza a megfelelő biometrikus mintát.
The FNIR (False Negative Identification Rate) is computed as:
Abban az esetben, ha a 2. lépésben alkalmazott adatminta megfelel az ujjnyomatnak, a (3) bekezdésben említett feltételekkel megegyező feltételek mellett – az ujjnyomat-azonosítás pontosságának értékelése céljából – azonosítás kerül elvégzésre.
Measurement of the biometric accuracy for verification (False Matching Rate and False Non Matching Rate)
Abban az esetben, ha a biometrikus azonosítás eredménye nem a várt biometrikus mintát (amelynek jelzése „egyezés a küszöbérték felett”) adja a találatok között, ez ismerten hamis negatív azonosítás.
The measurement process shall apply the following logic:
A hamis negatív találati arány kiszámítása a következő:
A person to whom the EES applies submits a sample of one of the two biometric modalities.
A biometrikus pontosság mérése ellenőrzés céljából (téves megfeleltetési arány és téves meg nem feleltetési arány)
The measurement of the biometric accuracy starts from here.
A mérési eljárás a következő:
The verification of the biometric sample is executed vs a number of other biometric samples randomly taken from the biometric gallery which do not include the biometrics provided.
Az EES hatálya alá tartozó személy a két biometrikus adatminta valamelyikét tartalmazó mintát nyújt be.
The expected result is that the verifications will fail (this refers to point 2 of the figure ‘verifications known to be non-mated’).
A biometrikus pontosság mérése itt kezdődik.
Any match would mean a false match.
A biometrikus minta ellenőrzése számos más, a biometrikus adatbázisból véletlenszerűen kiválasztott biometrikus mintával összehasonlítva történik, amelyek nem tartalmazzák az érintett biometrikus adatokat.
Step 3 allows the calculation of the False Matching Rate (the match occurs with another person than the owner of the data):
A várt eredmény az, hogy az ellenőrzések nem sikerülnek (ez az „ismerten egyezés nélküli ellenőrzés” ábra 2. pontjára utal).
Note: The number of non mated comparisons is the number of comparisons done under step 3)
Minden egyezés hamis egyezést jelentene.
Step 2 allows the calculation of the False Non Matching Rate (the match does not occur with the owner of the biometrics), in the case the identity has been confirmed by other means, on the basis of
A 3. lépés lehetővé teszi a téves megfeleltetési arány kiszámítását (az egyezés nem az adatok tulajdonosával, hanem egy másik személlyel fordul elő):
Note: The number of mated comparisons is called ‘assumed’ as there is no absolute certainty that an impostor is not included in the set of identities the comparison is made with.
Megjegyzés: Az egyezés nélküli összehasonlítások száma a 3. lépés alatti összehasonlítások száma.
Replacement of biometrics to improve the quality or to replace a picture which was extracted from the eMRTD with a live capture facial image of the CS-EES gallery
A 2. lépés lehetővé teszi a téves meg nem feleltetési arány kiszámítását (nincs egyezés a biometrikus adatok tulajdonosával), abban az esetben, ha az azonosság megerősítése más módon történt, az alábbiak alapján:
Replacement of biometrics shall only occur upon successful biometric verification of the identity.
Megjegyzés: Az egyezéses összehasonlítások száma „vélelmezett”, mivel nincs abszolút bizonyosság arra nézve, hogy nem szerepel imposztor abban a személyazonosság-készletben, amellyel az összehasonlítás történik.
Replacement of the stored fingerprint data
A biometrikus adatok helyettesítése a minőség javítása vagy olyan képpel való felváltása érdekében, amely az eMRTD-ből származik, és helyszínen készült felvétellel került a CS-EES adatbázisba
The procedure for replacement of stored fingerprint data, which does not reach the required quality, shall be described in the practical handbook referred to in Article 71 of Regulation (EU) 2017/2226.
A biometrikus adatok cseréjére csak a személyazonosság sikeres biometrikus ellenőrzése során kerülhet sor.
In the case of replacement of the left hand by the right hand (or vice versa), an identification with the newly captured fingerprints shall be launched to guarantee it does not correspond to another identity already registered into the system.
A tárolt ujjnyomatadatok cseréje
Replacement of the stored facial images
Az előírt minőséget el nem érő, tárolt ujjnyomatadatok cseréjére vonatkozó eljárás leírása az (EU) 2017/2226 rendelet 71. cikkében említett gyakorlati kézikönyvben található.
The procedure for replacement of a stored facial image, which does not reach the required quality, or which was extracted from the chip of the electronic Machine Readable Travel Document, shall be described in the practical handbook referred to in Article 71 of Regulation (EU) 2017/2226.
Ha bal kéz helyett jobb kezet használtak (vagy fordítva), az újonnan rögzített ujjnyomatokkal történő azonosítást el kell végezni annak biztosítása érdekében, hogy az ujjnyomat ne egyezzen meg a rendszerben már nyilvántartásba vett más személyazonossággal.
RESOLUTION
A tárolt arcképmások cseréje
The CS-EES shall receive fingerprint data of a nominal resolution of either 500 or 1000 ppi (with an acceptable deviation of +/– 10 ppi) with 256 grey levels.
Az előírt minőséget el nem érő vagy a géppel olvasható, elektronikus úti okmány chipjéből lehívott, tárolt arcképmások cseréjére vonatkozó eljárás leírása az (EU) 2017/2226 rendelet 71. cikkében említett gyakorlati kézikönyvben található.
The fingerprint data shall be submitted in accordance with the ANSI/NIST-ITL 1-2011 Update 2015 standard (or newer version) and as specified in the technical specifications referred to in Article 37(1) of Regulation (EU) 2017/2226.
FELBONTÁS
Definition
A CS-EES 500 vagy 1000 ppi (elfogadható mértékben +/– 10 ppi) névleges felbontású és 256 szürkeségi szintet alkalmazó ujjnyomatképeket fogad.
The CS-EES shall receive live facial images at a resolution (in portrait mode) of minimum of 600 pixels by 800 pixels and maximum of 1200 pixels by 1600 pixels.
Az ujjnyomatadatokat az ANSI/NIST-ITL 1–2011 2015. évi frissítésű szabvány (vagy újabb változat) szerint kell benyújtani, az (EU) 2017/2226 rendelet 37. cikkének (1) bekezdésében említett műszaki előírásokban meghatározottak szerint.
The face shall occupy a sufficient space within the image so as to ensure that there is a minimum of 120 pixels between the centres of the eyes.
Meghatározás
Colours
A CS-EES-be legalább 600-szor 800 pixel és legfeljebb 1200-szor 1600 pixel felbontású (álló tájolású), helyszínen rögzített arcképmások kerülhetnek be.
When a facial image is taken live, it shall be a colour image.
Az arcnak elegendő helyet kell elfoglalnia a képen belül annak érdekében, hogy a szemek középpontja között legalább 120 pixelnyi távolság legyen.
In exceptional cases when a colour image cannot be captured, grayscale or near infrared capture may be used.
Színek