La neurotechnologie affirme avoir conservé son meilleur score dans les résultats de l’évaluation des performances biométriques du modèle de conception d’empreintes digitales propriétaire (PFT) III du National Institute of Standards and Technology (NIST), poursuivant ses prouesses algorithmiques pour les modèles d’empreintes digitales de sa soumission de 2019.
Les résultats de l’évaluation qui ont été publiés en mars 2022 examinent les capacités de l’algorithme biométrique de Neurotechnology pour la confirmation d’empreintes digitales individuelles et la précision des comparateurs d’empreintes digitales de phase finale utilisés dans de nombreuses recherches du système automatisé d’identification des empreintes digitales (AFIS) par rapport à des modèles exclusifs. Il se replie dans le test PFT II, qui est un examen de vérification d’empreintes digitales un à un qui examine des classifications telles que simple par rapport à simple, simple par rapport à roulé et tailles de modèles de conception; et PFT III, une continuation des évaluations PFT précédentes mais avec de nouveaux ensembles de données. La neurotechnologie indique que l’évaluation de mars a également testé les normes PFT 2003.
Pour évaluer la Algorithmes MegaMatcher, 22 fournisseurs ont envoyé 39 systèmes de reconnaissance d’empreintes digitales au NIST qui ont été évalués 33 fois dans des bases de données d’empreintes digitales détenues par les forces de l’ordre et les agences frontalières. Les ensembles de données combinés du département de la sécurité publique de l’Arizona (AZDPS) et du département du shérif du comté de Los Angeles (LASD) ont effectué des tests de 1 à 9 pour le simple à plat, de 10 à 18 pour le simple à roulé et de 19 à 27. pour la correspondance d’empreintes digitales roulées à roulées. L’ensemble de données du Département de la sécurité intérieure (DHS2) a jugé les expériences 28 à 30 pour la correspondance d’empreintes digitales simples à simples. Les ensembles de données biométriques combinés des É. le taux de fausse correspondance était le meilleur parmi les soumissionnaires, avec les courbes de compromis d’erreur de détection les plus abordables pour tous les doigts, selon l’annonce.
Cependant, le temps de développement typique du modèle de conception était de 228,2 millisecondes sans aucun échec, contrairement à 204 millisecondes en 2019 et le temps de contraste moyen du modèle de conception était de 4,6 millisecondes contre 3,7 millisecondes en 2019, révélant une vitesse légèrement réduite.
Evaldas Borcovas, responsable de l’étude de recherche biométrique chez Neurotechnology, déclare à propos des évaluations : » Il est difficile d’améliorer constamment votre technologie alors qu’elle surpasse déjà toutes les autres sur le marché, mais notre équipe a continué à faire preuve d’un esprit de développement et nous sommes ravis de voir l’algorithme actuel im prouver encore plus nos meilleures notes. Le NIST est considéré comme l’entreprise la plus importante et la plus respectée examinant les algorithmes biométriques, et sa plus grande évaluation de nos innovations montre que notre algorithme d’empreintes digitales est l’algorithme le plus réputé et le plus précis proposé. »
En 2019, l’entreprise lituanienne a pris la couronne pour les évaluations MINEX III (Minutiae Interoperability Exchange) pour les algorithmes biométriques d’empreintes digitales. Plus récemment, en février 2022, Neurotechnology a enregistré des améliorations significatives pour sa biométrie faciale dans les deux principaux examens FRVT du NIST.
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