Premios de tecnología

Conformidad con MINEX III y evaluaciones MINEX anteriores

En 2015 la tecnología de huellas dactilares de MegaMatcher SDK fue una de las primeras en pasar con éxito la reciente evaluación de terceras partes MINEX III, lo que demuestra tanto su conformidad con los estándares state of the art como su interoperabilidad con el software biométrico de otros proveedores. Nuestros comentarios sobre la participación en MINEX III contienen más detalles sobre los resultados.

En 2014 la tecnología de huellas dactilares de MegaMatcher SDK fue reconocida por NIST como completamente compatible con MINEX y se ubicó segunda en el ranking Ongoing MINEX para algoritmos de comparación de huellas dactilares.

En 2007 la versión anterior de MegaMatcher SDK fue uno de los algoritmos reconocidos como completamente compatible con MINEX a nivel mundial, tanto para codificación de plantillas de huellas dactilares como para comparación.


FpVTE 2012 y FpVTE 2003 (Fingerprint Vendor Technology Evaluations – Evaluaciones de la tecnología de huellas dactilares de proveedores)

En 2015 los algoritmo de identificación de huellas dactilares de Neurotechnology fueron de declarados por el National Institute of Standards and Technology (NIST) entre los más veloces y precisos de todos los participantes. Nuestros comentarios sobre la participación en FpVTE 2012 contienen más detalles acerca de los resultados en cada categoría.

Previamente Neurotechnology había participado en el FpVTE 2003 bajo el nombre Neurotechnologija. En esa ocasión demostró tener uno de los mejores resultados en las pruebas de escala media. Vea la página web de FpVTE 2003 para obtener un reporte detallo de los resultados de la evaluación.


Evaluaciones IREX IV, IREX III e IREX

En 2013 los algoritmo de identificación de iris de Neurotechnology fueron de declarados por el National Institute of Standards and Technology (NIST) como entre los más veloces y precisos de todos los participantes. Nuestros comentarios sobre la participación en IREX IV contienen más detalles acerca de los resultados en cada categoría.

Anteriormente Neurotechnology había mostrado resultados perfectos en las evaluaciones IREX e IREX III.


Certificación WSQ 3.1

En 2011 el FBI certificó la implementación de Neurotechnology para soporte de imágenes en formato WSQ. Están disponibles los certificados e información adicional.


Resultados de FVC2006, FVC2004, FVC2002 y FVC2000

Neurotechnology participó varias veces en la Fingerprint Verification Competition y ganó diversas medallas por confiabilidad y rendimiento. Para mayor información vea los resultados de participación en la FVC2006, así como los resultados de las FVC2004, FVC2002 y FVC2000.


Comentarios sobre los resultados de competencias

El protocolo de FpVTE era estricto y no permitió el uso de algunos de los características de nuestros algoritmos avanzados, lo que, en una aplicación en el mundo real, hubiera incrementado la calidad del reconocimiento. Particularmente el conjunto MST contenía imágenes de diferentes escáneres, pero el modelo de cada escáner de imágenes no estaba revelado. En un escenario de mundo real se hubieran configurado los parámetros específicos de cada tipo de escáner específico. Esto hubiera permitido que el algoritmo tenga un rendimiento mayor incluso en os niveles de mayor precisión.

Otro ejemplo del mundo real que no fue simulado en el protocolo de FpVTE es la posibilidad de generar plantillas de caracterí¬sticas globalizadas o de generalizar plantillas de caracterí¬sticas por medio de la captura de varias imágenes del mismo dedo y combinando las plantillas en un único conjunto de caracterí¬sticas. Usar un conjunto de características generalizado puede incrementar significativamente la confiabilidad del algoritmo y mejorar los rendimientos de búsqueda de coincidencias. En el testeo del conjunto MST de FpVTE este método no podí¬a ser empleado debido a que sólo se permití¬an considerar dos huellas dactilares coincidentes.

El protocolo FVC es muy útil para comparar algoritmos de diferentes proveedores, sin embargo sólo permite comparaciones de verificación (coincidencia 1 a 1) y no identificación (coincidencia 1 a N). Una de las mayores capacidades del algoritmo de Neurotechnology es su velocidad y confiabilidad en la identificación, para lo cual una prueba 1 a N hubiera reflejado la posición real de nuestro algoritmo entre los participantes.

FVC emplea bases de datos que no provienen de aplicaciones reales (más información), sino que usa conjuntos de huellas dactilares que han sido recogidas especialmente para esta competencia (algunas de ellas con ciertas distorsiones o ruidos destacados). En este caso, las distorsiones y ruidos estadísticos de las huellas dactilares no tenían relación con las estadísticas de las aplicaciones en el mundo real, por lo que los resultados de algunos proveedores pueden nos ser completamente adecuados para aplicar en situaciones de la vida real.

Al igual que el FpVTE, el FVC no nos permitió generar plantillas de características globalizadas o generalizadas mediante la captura de diferentes imágenes del mismo dedo y la combinación de las mismas en un único conjunto de características. Usar un conjunto generalizado de características puede mejorar significativamente la confiabilidad del algoritmo y generar una mejora en los resultados de búsqueda de coincidencia. En el FVC este método no pudo ser empleado, dado que sólo se permitía considerar la información de dos huellas dactilares coincidentes.