FpVTE 2012是美国国家标准与技术研究所（NIST）对指纹识别技术进行的最新和最大的独立评估。评估使用了包含数百万名受试者的操作指纹数据集，并测试了一对多的识别场景，指纹组合从单指到十指不等。
NIST报告中Neurotechnology的评论考虑了算法的准确性、搜索时间和登记时间。NIST还测试了RAM的使用情况；然而，在当今服务器架构的大型项目中，RAM成本可以忽略不计。
FpVTE 2012 提交分为三类：
以往的记录 Neurotechnology 参与 in FpVTE 2003.
A类
A级图像数据集由左右食指的实时扫描单指抓取组成。
Neurotechnology的提交E1文件表示用于指纹处理的MegaMatcher SDK和用于模板匹配的MegaMatcher加速器（已调整为最高精度）。提交的E2与一个算法原型相对应，该原型目前未在任何Neurotechnology产品中使用。
结果表明，采用MegaMatcher SDK和MegaMatcher加速器构建的系统可以达到最快的匹配速度，同时具有良好的匹配精度。
Neurotechnology提交的E1与E2用红色标注。
B类
B类图像数据集由实时扫描识别平面指纹组成，同时采集左右四指拍打和两个拇指。
Neurotechnology的提交为E1和E2。来自供应商F、H和M的另外6个提交没有可视化，因为它们的准确性明显低于其他供应商，并且超出了图像的范围。
指纹用MegaMatcher SDK处理，匹配用MegaMatcher加速器进行。两个不同的条目E1和E2对应不同的匹配速度设置。
结果表明，使用MegaMatcher SDK和MegaMatcher加速器构建的系统如何调整，以在所有测试中获得更快的速度，同时与第二快的算法相比，仍然保持更好的精度。同样的系统也可以调整精度，成为所有参与公司中第四最精确的算法。
Neurotechnology提交的E1与E2用红色标注。
C类
C类图像数据集由实时扫描和重新扫描的墨水纸扫描混合而成，作为传统的14张打印卡或记录。此类之所以最难，有几个原因。如B类，图册登记了500万张十印指纹，预计90秒内会报告鉴定结果。与扫描仪捕获的普通指纹相比，图像更难处理，而且可能包含滚动指纹，滚动指纹的细节数量通常是普通指纹的三倍。
Neurotechnology提交的E1和E2。指纹用MegaMatcher SDK处理，匹配用MegaMatcher加速器进行。两个不同的条目E1和E2对应不同的匹配速度设置。
结果表明，使用MegaMatcher SDK和MegaMatcher加速器构建的系统可以获得比其他系统更快的速度，比第二快的算法精确四倍。
Neurotechnology提交的E1与E2用红色标注。
* NIST FpVTE 2012的结果不构成政府对任何特定系统的认可。
