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12.下列何者並非影響生物辨識系統「冒用被接受率(False Acceptance Rate)」的主因？
(A)硬體品質
(B)軟體
(C)演算法
(D)使用次數
統計： A(1113), B(210), C(773), D(3850), E(0) #3334463
詳解 (共 5 筆)
冒用被接受率 (False Acceptance Rate, FAR) 是指生物辨識系統錯誤地接受未經授權的個體，將其認定為合法用戶的機率。影響 FAR 的主因包括：
- (A) 硬體品質：例如攝像頭或指紋掃描儀的精確度會影響生物辨識系統的準確性。
- (B) 軟體：處理生物特徵數據的軟體設計和功能也會影響系統的表現。
- (C) 演算法：辨識系統使用的演算法決定了數據比對的精細程度和準確性。
而 (D) 使用次數 不會直接影響 FAR，無論系統被使用多少次，其辨識準確性應該由硬體、軟體和演算法來決定，而非取決於使用的頻率。
為什麼演算法會影響 FAR？
生物辨識系統（如指紋、虹膜、臉部識別）通常會將輸入的生物特徵轉換成數字化特徵向量，然後與系統內儲存的合法用戶數據進行比對。
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如果閾值設得太寬鬆（允許較大相似度範圍），可能會錯誤接受未經授權的個體，增加 FAR。
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如果閾值設得太嚴格（要求極高的匹配度），則可能會錯誤拒絕合法用戶，增加 FRR (False Rejection Rate, 冒拒率)。
生物辨識系統的流程大致是這樣：
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註冊階段（Enrollment）
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使用者提供生物特徵（指紋、臉部、虹膜等），系統提取特徵值（Feature Extraction），並存入資料庫，作為合法資料。
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驗證階段（Authentication）
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使用者再次提供生物特徵，系統提取新的特徵值，並與資料庫中的合法資料進行數據比對（Matching）。
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這裡的比對並不是「一模一樣」，而是透過演算法計算相似度，然後根據設定的閾值來決定是否接受該使用者。
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結果判定（Decision Making）
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相似度高於閾值 → 通過認證（接受）
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相似度低於閾值 → 拒絕認證
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FAR 就是在這個比對過程中，錯誤接受未經授權個體的機率，而這確實跟演算法如何計算相似度有關。
? 為什麼選 (D)？
我們首先要理解什麼是 FAR (False Acceptance Rate，錯誤接受率/冒用被接受率)：它是指系統「誤把陌生人當成本人」的機率。這是一個靜態的性能指標。
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無直接關聯： 系統的安全性（會不會認錯人）是由它的設計與硬體能力決定的。一個人使用了 100 次還是以使用了 1000 次，並不會直接改變這套系統「區分兩個人」的物理極限或演算法邏輯。
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混淆點： 使用次數過多可能導致硬體磨損，但這通常會影響 FRR (False Rejection Rate，錯誤拒絕率)，也就是變得很難感應到本人，而非讓系統變得容易被冒用。
✅ 影響 FAR 的三大核心主因：
這三者決定了系統的「精準度」與「防偽能力」：
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硬體品質 (A)： 感測器的解析度（DPI）越高，抓取的生物特徵（如指紋脊線、虹膜細節）就越細膩，越難被仿冒品欺騙。
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軟體 (B)： 包含影像預處理、特徵比對的邏輯架構，影響系統如何過濾雜訊。
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演算法 (C)： 這是大腦！演算法決定了比對的門檻（Threshold）設定。門檻放得太鬆，FAR 就會變高（容易被冒用）；放得太嚴，FAR 會降低，但本人就會很難登入。
