神经技术宣布，它在卡指纹匹配算法实现的智能卡上提交了其Megamatcher，用于NIST Minutiae互操作交易所（Minex）III评估，并通过了评估过程的所有关键步骤。
Minex III评估是一系列测试，涉及指纹模板，旨在建立SP 800-76-2生物特征识别规范（PIV）美国政府互操作性，本机准确性和ANSI刺激378标准合规要求的SP 800-76-2生物识别规范（PIV）美国政府计划的合规性。
鉴于尚未在智能卡上进行指纹匹配的特定NIST Minex评估，因此将标识为Neurotechnology+0204的模板匹配器评估为基于PC的算法。
神经技术+0204成功地通过了与通常在更多资源密集型处理器上运行的算法相同的要求。
卡上的Megamatcher使用与Neurotechnology+0204相同的指纹匹配技术，该技术可以在智能卡中有效地在微型微控制器上运行。
神经技术业务发展经理Antonello Mincone说：“为NIST Minex III评估提交的算法通常是为了使用标准PC和服务器的资源。” “在卡算法上符合我们的Megamatcher的相同标准向我们的客户确认，高质量，准确和可靠的指纹识别可以在嵌入在智能卡中的非常小，安全的微控制器上有效地运行，或者嵌入了智能卡或其他代币（如国家ID项目或付款应用程序）中使用。”
除了基于NIST MineX III标准达到高精度率外，卡上的Megamatcher还被证明是快速的，因为它可以平均在不到0.5秒内验证持卡人的指纹数据，平均而言，NXP P60芯片。
图书馆尺寸不到16 KB，包括Java卡上的Java级别。考虑到具有48个细节和强制性公共数据的平均尺寸指纹模板传统上使用少于256个字节进行持续存储，这是值得注意的。
卡片上的Megamatcher具有多二次匹配的技术功能，包括指纹，面部和虹膜模式。
对于这些模式中的每一种，卡上的Megamatcher都会在嵌入智能卡中嵌入的微处理器中进行生物识别模板匹配，而不是在PC处理器上匹配生物识别数据。
此过程是为了安全目的而设计的，可确保任何个人生物识别数据都不会像更基本的邮政系统模板一样上传到外部计算机。
先前报道，Neurotechnology发布了SentiveLance 5.0软件开发套件（SDK），该套件（SDK）结合了Megamatcher 9.0中的新Verilook面部识别算法。
