IDEMIA líder en análisis comparativo de huellas dactilares para aplicaciones forenses

NIST- ELFT es el nuevo punto de referencia para la precisión de huellas dactilares latentes, lo que mejora en gran medida el punto de referencia ELFT-EFS previo. El punto de referencia de ELFT incluye la precisión de las huellas dactilares y de la palma de la mano, probando y evaluando la precisión solo con imágenes o con características adicionales colocadas por examinadores de huellas dactilares humanos experimentados, como nimiedades.

Si bien las funciones de huellas dactilares latentes en la escena del crimen son las más desafiantes, IDEMIA logró que los algoritmos de coincidencia fueran más precisos para los conjuntos de datos de huellas dactilares y palmas con una precisión entre un 7 % y un 60 % mayor que los de la competencia. Esto consolida a IDEMIA como líder en tecnología de huellas dactilares, al tiempo que amplía su experiencia en reconocimiento de huellas dactilares, incluso para aquellas que son más difíciles de reconocer.

Estos resultados de ELFT se suman a otros puntos de referencia NIST de alto rango que ya se lograron este año, lo que demuestra aún más el liderazgo tecnológico de la compañía. Los siguientes premios hablan de la innovación de IDEMIA y las mejores soluciones de su clase en seguridad y protección pública.

IDEMIA se enorgullece de ser el líder en todas las tecnologías biométricas y de integrar estas tecnologías principales en sus productos y soluciones.

Jean-Christophe Fondeur, director técnico de IDEMIA, cierra afirmando: ‘El impresionante nivel de rendimiento demostrado en este punto de referencia es un punto de inflexión para la investigación forense. Esta tecnología facilita que los investigadores y las fuerzas del orden resuelvan más delitos mucho más rápido. Esto está en consonancia con nuestro compromiso permanente de más de 40 años de proporcionar a los organismos encargados de hacer cumplir la ley los mejores sistemas del mercado. En todo el mundo, pueden recurrir a los algoritmos más precisos para realizar búsquedas de características latentes, trabajar de manera más eficiente en sus tareas de identificación y hacer que el mundo sea más seguro’.

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