2014Compatibilidad MINEX

En 2014, la tecnología dactilar MegaMatcher SDK fue reconocida por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) como totalmente compatible con MINEX y se posicionó en segundo lugar en la clasificación MINEX para algoritmos de comparación de huellas dactilares.

MegaMatcher SDK no sólo sobrepasó los requerimientos base de MINEX contra los otros 63 extractores de características de 36 empresas diferentes, sino que además consiguió el segundo lugar en precisión entre todos los algoritmos de comparación inscritos en la evaluación MINEX.

La compatibilidad MINEX por lo general es un requerimiento obligatorio en licitaciones públicas de los Estados Unidos y muchos otros países a nivel mundial, así como en proyectos de empresas privadas y productos para el consumidor. El reconocimiento de la compatibilidad con MINEX permite el uso de MegaMatcher SDK en aplicaciones del programa de Verificación Personal de Identidad (PIV) y lo sitúa en la lista de compra de algoritmos certifcados de reconocimiento de huellas dactilares del gobierno de los Estados Unidos de Norteamérica.

El sitio web de MINEX contiene el reporte completo descargable NIST MINEX Vigente. El algoritmo MegaMatcher SDK aparece identificado como 4T.

La tecnología dactilar MegaMatcher también se utiliza en VeriFinger SDK.

En 2007 la versión anterior de MegaMatcher SDK fue uno de los muchos algoritmos a nivel mundial reconocido como totalmente compatible con MINEX tanto para codificación como para la comparación de plantillas dactilares.

2012FpVTE 2012 (Evaluación de Tecnologías de Proveedores de Huellas Dactilares)

En 2015 nuestros algoritmos para la identificación de huellas dactilares fueron juzgados por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) como unos de los más rápidos y más precisos de entre todos los participantes.

NIST ha publicado los resultados del FpVTE 2012 – la más reciente y más grande evaluación independiente de tecnología de huellas digitales. Nuestros productos participaron en las tres categorías de la evaluación, que pusieron a prueba la extracción y comparación de plantillas con huellas individuales, tarjetas decadactilares planas y roladas y tarjetas de 14 huellas.

Los resultados muestran cómo un sistema elaborado con las tecnologías MegaMatcher SDK y MegaMatcher Accelerator garantiza la flexibilidad entre velocidad y alta precisión para proyectos a gran escala.

Nuestros comentarios contienen más detalles sobre los resultados de la participación en cada categoría de la FpVTE 2012.

2013Evaluación IREX IV

En 2013 nuestro algoritmo para el reconocimiento de iris fue juzgado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) como uno de los más rápidos y precisos entre los participantes.

La cuarta etapa de la evaluación NIST Iris Exchange (IREX) incluía 66 algoritmos de identificación inscritos por 12 compañías e instituciones de investigación. Nuestro algoritmo de comparación de iris ha demostrado que su precisión está en los 4 primeros lugares. Además, resultó ser el segundo más rápido y entregó una precisión de reconocimiento casi 6 veces mayor que el único contrincante más rápido.

El sitio web de IREX IV contiene un reporte completo descargable de la evaluación NIST IREX IV. Nuestros algoritmos están identificados como B00P, B01P, B02P, B00N, B01N y B02N.

2012Evaluación IREX III

En 2012, el algoritmo para el reconocimiento de iris VeriEye fue juzgado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) como uno de los más rápidos y precisos entre los participantes.

La tercera fase de NIST Iris Exchange (IREX) evaluó más de 86 algoritmos y variaciones de 9 compañías y 2 universidades. Nuestro algoritmo de comparación de iris fue el segundo más rápido y proporcionó un reconocimiento 3 veces más preciso que el único competidor más rápido.

El sitio web IREX III contiene un reporte completo descargable de la evaluación NIST IREX III, así como un número de documentos relacionados con IREX. Nuestros algoritmos están identificados como:

  • N02A y N03A – corresponden al algoritmo VeriEye en configuraciones de velocidad baja y media.
  • N02B – corresponde al algoritmo de comparación de iris MegaMatcher configurado para alta velocidad.
  • N04A y N11A – corresponden al algoritmo de comparación de iris MegaMatcher Accelerator configurado para velocidad baja.
  • N12A – corresponde al algoritmo para comparación de iris MegaMatcher Accelerator configurado para alta velocidad.
  • N11B – corresponde al algoritmo para comparación de iris MegaMatcher On Card.

2011Certificación FBI WSQ 3.1

En 2011 el FBI certificó nuestra implementación del soporte para formato de imagen WSQ.

La División para los Servicios de Información y Justicia Criminal del FBI junto con el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) revisaron y analizaron la información de las pruebas entregadas por Neurotechnology. Basados en los resultados de las pruebas, el FBI certificó que esta implementación cumple con los requerimientos de precisión de la Especificación de Compresión de Imágenes Dactilares en Escala de Grises al formato Wavelet Scalar Quantization (WSQ) , Versión 3.1.

Usted puede descargar el archivo PDF con los certificados digitalizados. El archivo PDF contiene siete certificados por separado, porque cada uno de ellos fue emitido para una plataforma computacional particular.

2009Evaluación IREX

En 2009 VeriEye SDK fue reconocida por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) como uno de los algoritmos de reconocimiento de iris más confiablemente precisos entre los evaluados. El motor VeriEye también se incluye en MegaMatcher SDK.

La Evaluación NIST Iris Exchange (IREX) juzgó 18 algoritmos modernos de 10 proveedores diferentes y se determinó que VeriEye se encuentra entre los 3 más certeros. Poseemos el algoritmo para comparación de iris más rápido – de 25 a 75 veces más veloz que los otros competidores de los primeros lugares – mientras utilizamos plantillas de iris de 3.5 a 7.5 veces más pequeñas que las de esos mismos competidores. Neurotechnology fue el único proveedor en alcanzar estos números tan altos.

Las pruebas IREX se enfocaron en el reconocimiento de imágenes comprimidas y formatos interoperables con la intención de proporcionar estándares de datos para soportar intercambio de información, almacenamiento y uso de "smart card".

Vea el reporte completo NIST IREX para más información.

2006Competencia para la Verificación de Huellas Dactilares (FVC2006)

Nos complace anunciar que nuestros resultados en la Competencia para la Verificación de Huellas Dactilares (FVC2006) consiguieron el más alto lugar al utilizar el punto de referencia más realista para aplicaciones biométricas del mundo real, "con un FMR de 0 en promedio."

Neurotechnology participó en la FVC2006 bajo el nombre Neurotechnologija. En 2008 cambió su nombre corporativo a Neurotechnology.

Resultados FVC2006 results
Resultados de la Categoría Abierta FVC2006.
La página completa está disponible en Sitio Web FVC2006.
Nuestro algoritmo está identificado como P058.

También ganamos 4 medallas de oro, dos de plata y dos de bronce en la categoría abierta de la FVC2006.

Nuestro algoritmo quedó en segundo lugar en la Categoría Ligera FVC2006, según el Promedio de Referencia Cero FMR. El algoritmo ganó una medalla de oro y cuatro de bronce en esta categoría.

Considerando los Resultados de la Competencia en Aplicaciones del Mundo Real

Para cada algoritmo participante, la Competencia de Verificación de Huellas (FVC2006) evaluó varios parámetros de confiabilidad, incluyendo:

  • EER (Igual Tasa de Error) – donde la Tasa de Falsa Aceptación (FAR) es igual a la Tasa de Falso Rechazo (FRR),
  • FMR 100 (FRR al nivel FAR=1% ),
  • FMR 1000 (FRR al nivel FAR=0.1%),
  • Zero FMR (FRR al nivel FAR=0%).

Cuando se consideran los resultados de las competencias, es importante poner el criterio en la perspectiva de las aplicaciones biométricas reales.

El objetivo de muchas aplicaciones de tecnología biométrica en el mundo real es quedarse con "los buenos" y mantener afuera a "los malos". En la mayoría de las situaciones de seguridad, dejar fuera a algunos de "los buenos" es más aceptable que dejar entrar a "los malos". Por lo tanto, la mayoría de las aplicaciones de tecnología biométrica en el mundo real están configuradas para tener una tasa de FAR tan cercana a cero como sea posible. Un valor de 0.001 % FAR es común y algunas veces se usa 0.0001 % de FAR o incluso menos. Esto disminuye el número de personas que se aceptan erróneamente en el sistema (o se les permite la entrada). Cuando el nivel de FAR es bajo, el FRR es más alto, lo que significa que el sistema podría rechazar erróneamente la entrada a alguien que debería tener acceso. Un algoritmo más confiable significa que se tiene un FRR inferior mientras el FAR es bastante bajo (cercano a cero).

En este sentido, además del EER, que representa la confiabilidad sólo con un FAR muy alto, la Tasa de Cero FMR es el punto de referencia más adecuado para evaluar aplicaciones biométricas del mundo real.

2003Evaluación de Tecnologías de Proveedores de Huellas Dactilares (FpVTE 2003)

Conducida por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) en nombre de la División para la Gestión de Justicia (JMD) del Departamento de Justicia de los Estados Unidos.

Neurotechnology participó en la FpVTE 2003 bajo el nombre Neurotechnologija. En 2008 la compañía cambió su nombre corporativo a Neurotechnology.

Nuestro algoritmo alcanzó uno de los resultados de mayor confiabilidad en las Pruebas de Escala Media entre los participantes de la FpVTE 2003:

  • En escenarios reales, nuestro algoritmo alcanzaría niveles de precisión todavía mayores.
  • Revise el sitio web de la FpVTE para un reporte detallado de los resultados de la evaluación*.

* Los resultados mostrados del NIST FpVTE 2003 no constituyen un aval de ningún sistema particular por el gobierno.

2004Resultados de FVC2004, FVC2002 y FVC2000

Organizado por el Laboratorio de Sistemas Biométricos (Universidad de Bolonia), el Laboratorio de Reconocimiento de Patrones y Procesamiento de Imágenes (Universidad del Estado de Michigan) y el Centro de Pruebas Biométricas (Universidad del Estado de San José)

Neurotechnology participó en FVC2004, FVC2002 y FVC2000 bajo el nombre Neurotechnologija. En 2008 la compañía cambió su nombre corporativo a Neurotechnology.

Nuestros algoritmos se mostraron consistentemente entre los resultados de mayor confiabilidad entre los participantes, consiguiendo las siguientes premiaciones:

  • FVC2004 (Vea el sitio webFVC2004 para más detalles)
    • Categoría Abierta: 4 medallas de oro, 3 de plata and y 2 de bronce para el algoritmo VeriFinger
    • Categoría Ligera: Una medalla de oro, seis de plata y 3 de bronce para el algoritmo FingerCell
  • FVC2002 (Vea la página web FVC2002 para más detalles)
    • Una medalla de plata y dos de bronce
  • FVC2000 (Vea la página web FVC2000 para más detalles)
    • El algoritmo VeriFinger mostró los mejores resultados de confiabilidad entre todos los participantes.

Desde que se realizaron las competencias FpVTE 2003 y FVC2004, se han desarrollado muchísimas mejoras a las versiones evaluadas en las pruebas (ambos algoritmos fueron suministrados en 2003). Se crearon nuevas funciones de filtrado dactilar, permitiendo un mejor filtrado de imágenes de baja calidad. Adicionalmente, se ha disminuido el tamaño de las plantillas generadas de 300 - 600 bytes a 150 - 300 bytes por huella al realizar una optimización del conjunto de características. También, se aumentó la velocidad de identificación de 5% a 100%, dependiendo del número de minucias en la huella. Todas esas mejoras nos permiten alcanzar resultados mucho mejores en nuestros productos.

2003Comentarios sobre los resultados de las competencias

El protocolo de la FpVTE fue estricto y no nos permitió el uso de algunas de las características avanzadas de nuestros algoritmos que en una aplicación real mejorarían muchísimo la calidad del reconocimiento. Particularmente, el conjunto MST contenía imágenes de diferentes escáneres, no fue revelado el modelo de escáner para cada imagen particular. En un escenario real, se configurarían parámetros específicos para cada tipo de escáner. Esto permitiría al algoritmo mejorar su desempeño con un nivel de precisión mucho más alto.

Otro ejemplo de la vida real que no fue simulado en el protocolo FpVTE es la posibilidad de generar plantillas con características globalizadas o generalizadas al realizar varias lecturas del mismo dedo y combinar las plantillas en un solo conjunto de características. Utilizar un conjunto generalizado de características puede mejorar significativamente la confiabilidad del algoritmo lo que se traduce en mejores resultados de comparación. En el conjunto FpVTE MST no se podía utilizar este método, porque sólo se permitió considerar dos huellas comparadas.

El protocolo FVC es muy útil para comparar los algoritmos de diferentes proveedores, sin embargo sólo permite comparar los resultados de la verificación (comparación 1-a-1) pero no los resultados de la identificación (comparación 1:N). Una de las capacidades más fuerte de nuestro algoritmo es la identificación rápida y confiable, por lo tanto, una prueba 1:N reflejaría mucho mejor la calificación real de nuestro algoritmo entre los participantes.

FVC utiliza bases de datos que no provienen de aplicaciones reales (más información), sino que usa conjuntos de huellas que han sido recogidas especialmente para la competencia (algunas con cierta distorsión o ruido en la imagen). Así, diversas estadísticas de distorsión y ruido de las huellas no corresponden a estadísticas de aplicaciones reales, y los resultados de los proveedores pueden no ser del todo adecuados para aplicarse en situaciones reales.

Al igual que la FpVTE, la FVC no nos permitió crear plantillas de características globalizadas o generalizadas capturando varias impresiones del mismo dedo y combinando las plantillas en un solo conjunto. Esta práctica puede mejorar significativamente la confiabilidad del algoritmo y produce mejores resultados en la comparación. En la FVC no se pudo usar este método, porque sólo se consideró la información de dos huellas comparadas.

2003Prueba Exclusiva NIST de Plantillas Dactilares (PFT)

Desde Junio 2003, NIST ha realizado pruebas de sistemas para comparación biométrica de huellas dactilares usando los SDKs proporcionados por los fabricantes. Los resultados principales obtenidos en esas pruebas son un estimado de lo bien que los productos comerciales ejecutan la comparación 1:1 para verificar entre un amplio rango de imágenes dactilares de diferente calidad.

A diferencia de la Evaluación de Tecnologías de Proveedores de Huellas Dactilares (FpVTE), esas evaluaciones están vigentes y se pueden incluir nuevos SDKs en cualquier momento.

La última versión de MegaMatcher SDK fue probada en NIST PFT Testing y los resultados están disponibles bajo la etiqueta "1T".