在現代生活中，安全意識得到人們的廣泛重視，相比于傳統的核驗手段，生物識別技術有著無法比擬的優越性，作為當前社會最有發展潛力的技術之一，未來的生物識別將呈現何種態勢？能否在安全與隱私方面創造新價值？

在目前的研究與應用領域中，生物特征識別主要關系到計算機視覺、圖象處理與模式識別、計算機聽覺、語音處理、多傳感器技術、虛擬現實、計算機圖形學、可視化技術、計算機輔助設計、智能機器人感知系統等其他相關的研究。己被用于生物識別的生物特征有手形、指紋、臉形、虹膜、視網膜、脈搏、耳廓等，行為特征有簽字、聲音、按鍵力度等。

基于這些特征，生物特征識別技術己經在過去的幾年中己取得了長足的進展。目前研究和使用的生物特征識別技術主要有人臉識別、虹膜識別、指紋識別、掌紋識別、簽名識別、聲音識別。不同的生物識別技術在精度、穩定性、識別速度、便捷性方面有著明顯的差異，因此在不同的應用領域中，也有著不同的特點。

1 指紋識別

指紋身份鑒別方法是應用最早、最廣泛和最成熟的生物特征身份鑒別方法。目前指紋識別算法較成熟、速度快、實時性好，因其門檻最低、成本低廉、使用便利的優勢，在安防、考勤、銀行、手機等領域形成廣泛應用。

指紋識別系統主要由指紋取像、預處理、特征提取、比對、系統管理和數據庫管理幾部分組成。指紋圖象的采集方法有光學全反射照相、硅晶體傳感器、其他技術（超聲波掃描、溫度傳感器、壓力傳感器）。指紋鑒別方法有其局限性，手指長期受到摩擦的體力勞動者的指紋質量極差，此外，還有少數人的指紋的端點和分叉點極少，對這一類人群指紋鑒別方法幾乎無法適用。

隨著指紋識別系統相關設備和算法的不斷成熟，相關的研究一方面關注于指紋圖像的精準度，尤其是在殘缺或污損的情況下;另一方面關注于傳感器尺度的不斷減小以便于能應用在PDA、手機等類似設備上。例如日本三菱電機公司將指紋認證裝置微型化，并內置于公司將要推出的手機中，在使用者打電話時只要用手指觸摸手機的傳感部，手機就能馬上識別出指紋是否與使用者事先登記的指紋一致。如果與事先登記的指紋不相符合，電話就不能接通。這使手機用戶再也不必擔心手機被人盜用了。

2 虹膜識別

虹膜，作為重要的身份鑒別特征，具有唯一性、穩定性、可靠性、可采集性、非侵犯性等優點。并且識別速度較快，有識別距離限制，多數用于工業領域場景。

虹膜識別系統一般可由虹膜定位、圖像預處理、虹膜特征提取和分類識別幾個部分組成。虹膜識別系統的工作原理一般都是通過虹膜采集設備采集虹膜圖像，然后通過預處理消除圖像的噪聲斑點和光照帶給圖像的影響。利用虹膜的幾何特性，通過定位虹膜的內外邊緣、上眼瞼、下眼瞼。將虹膜從原始的虹膜圖像中分割出來。分割出來的虹膜圖像還需要消除虹膜圖像帶來的旋轉、尺度變化以及消除睫毛遮蓋等影響。

進一步將歸一化后的虹膜圖像進行增強，得到了預處理好的圖像，以便提取相應的特征。另外，虹膜的特征提取模塊跟系統相關，因為不同的系統可能采用不同的虹膜特征。虹膜特征提取后就轉化成一個模式識別的問題。分類器模塊對虹膜的特征進行分類，如果是虹膜鑒別問題只需與目標虹膜比較即可，如果是虹膜識別還需要檢索相應的數據庫并得出最終的判別結果。

在各種虹膜識別算法中，以Daugman和Wildes提出的基于虹膜Gabor特征及粗相位量化和基于圖像配準技術的虹膜識別算法最為經典。大多數商業系統都是基于這兩種算法。

3 人臉識別

人臉識別一直活躍于我們的生活當中。雖然人臉識別的準確性要低于虹膜、指紋的識別，但由于它的無侵害性和對用戶最自然、最直觀的方式，使人臉識別成為最容易被接受的生物特征識別方式。并且采集成本低，是一種大眾公認的身份鑒別特征，是國內外生物特征身份鑒別領域的熱點。

人臉識別有兩方面工作：在輸入的圖像中定位人臉;抽取人臉特征進行匹配識別。目前的人臉識別系統，圖像的背景通常是可控或近似可控的，因此人臉定位相對而言容易解決。而人臉識別由于表情、位置、方向以成光照的形式展現，讓其產生較大的同類差異，使得人臉的特征抽取較為困難。