1算法的精确度
指纹识别系统性能指标在很大程度上取决于所采用算法性能。为了便于采用量化的方法表示其性能，引入了下列两个指标。
拒识率（falserejectionrate，FRR）：是指将相同的指纹误认为是不同的，而加以拒绝的出错概率。FRR=（拒识的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
误识率（falseacceptrate，FAR）：是指将不同的指纹误认为是相同的指纹，而加以接收的出错概率。FAR=（错判的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
对于一个已有的系统而言，通过设定不同的系统阈值，就可以看出这两个指标是互为相关的，FRR与FAR成反比关系。这很容易理解，“把关”越严，误识的可能性就越低，但是拒识的可能性就越高。
2误识率和拒识率的测试方法
测试这两个指标，通常采用循环测试方法[7]。即给定一组图像，然后依次两两组合，提交进行比对，统计总的提交比对的次数以及发生错误的次数，并计算出出错的比例，就是FRR和FAR。针对FAR=0.0001%的指标，应采用不少于1415幅不同的指纹图像作循环测试，总测试次数为1000405次，如果测试中发生一次错误比对成功，则FAR=1/1000405；针对FRR=0.1%，应采用不少于46幅属于同一指纹的图像组合配对进行测试，则总提交测试的次数为1035次数，如果发生一次错误拒绝，则FRR=1/1035。测试所采用的样本数越多，结果越准确。作为测试样本的指纹图像应满足可登记的条件。
3系统参数
拒登率（errorregistrationrate，ERR）：指的是指纹设备出现不能登录及处理的指纹的概率，ERR过高将会严重影响设备的使用范围，通常要求小于1%。
登录时间：指纹设备登录一枚指纹所需的时间，通常单次登录的时间要求不超过2s。
比对时间：指纹设备对两组指纹特征模版进行比对所耗费的时间，通常要求不超过1s。
工作温度：指纹设备正常工作时所允许的温度变化范围，一般是0～40℃。
工作湿度：指纹设备正常工作时所允许的相对湿度变化范围，一般是30%～95%。
