NIST 专有指纹模板测试（PFT II）是一对一的验证测试，通过使用专有指纹模板来衡量指纹匹配算法的性能。与先前的 PFT 测试相比，样本数据集增加到120000名受试者。单指纹和双指纹匹配的不同组合实验也增加到33个。
2017年，Neurotechnology 向 NIST 专有指纹模板测试提交指纹算法。在大多数实验中，该算法的模板匹配精度在参与者中是最好的之一。
与我们之前提交的 3T 相比，最近提交的 3Z （标记为红色）在FMR=0.0001时的匹配精度平均提高了 1.18倍。总之，我们给出33个实验中每个实验的准确度结果为FNMR@FMR=0.0001：
- 1-9对应于AZLA数据集上的普通与普通指纹匹配。
- 10-18对应于AZLA数据集上的普通与滚动指纹匹配。
- 19-27对应于AZLA数据集上的滚动到滚动指纹匹配。
- 28-30对应于DHS2数据集上的普通到普通指纹匹配。
- 31-33对应于POEBVA数据集上的普通到普通指纹匹配。
我们最新提交的3Z（标记为红色）是所有实验中最精确的算法之一。
我们还提供了所有四个不同数据集最近七次最准确提交的模板提取和比较时间：
我们最新提交的3Z（标记为红色）在登记过程中最快，在指纹模板匹配过程中第二快。它也是唯一的一个对任何测试数据集执行模板提取平均在1秒以下的系统，这是生物识别系统最常见的要求。
