所謂生物識別技術就是，通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性，（如指紋、臉象、虹膜等）和行為特征（如筆跡、聲音、步態等）來進行個人身份的鑒定。
生物測定技術根據人體自身的特征如指紋、聲音等來識別個人的身份。目前，有很多的生物測定技術可用于身份認證。這里，我們描述一下大多數流行的生物測定技術是怎樣工作的，并對它們抓圖、抽取特征、比較和比對的功能做以簡單的評論。
1、虹膜識別技術
虹膜是一種在眼睛中瞳孔內的織物狀的各色環狀物，每一個虹膜都包含一個獨一無二的基于像冠、水晶體、細絲、斑點、結構、凹點、射線、皺紋和條紋等特征的結構，據宣稱，沒有任何兩個虹膜是一樣的。虹膜掃描安全系統包括一個全自動照相機來尋找你的眼睛并在發現虹膜時，就開始聚焦，想通過眨眼睛來欺騙系統是不行的。
優點
便于用戶使用；可能會是最可靠的生物識別技術，盡管它還沒有測試過；只需用戶位于設備之前而無需物理的接觸。
缺點
一個最為重要的缺點是它沒有進行過任何的測試，當前的虹膜識別系統只是用統計學原理進行小規模的試驗，而沒有進行過現實世界的唯一性認證的試驗；很難將圖像獲取設備的尺寸小型化；因聚焦的需要而需要昂貴的攝像頭，一個這樣的攝像頭的最低報價為4000美元；鏡頭可能會使圖像畸變而使得可靠性大為降低；黑眼睛極難讀取；需要一個比較好的光源。
2、視網膜識別技術
視網膜也是一種被用于生物識別的特征，某些人認為視網膜是比虹膜更為唯一的生物特征，視網膜識別技術要求激光照射眼球的背面以獲得視網膜特征的唯一性。
優點
視網膜是一種極其固定的生物特征，因為它是“隱藏“的，故而不可能磨損，老化或是為疾病影響；使用者不需要和設備進行直接的接觸；
是一個最難欺騙的系統因為視網膜是不可見的，故而不會被偽造。
缺點
視網膜技術未經過任何測試。很明顯，視網膜技術可能會給使用者帶來健康的損壞，這需要進一步的研究；對于消費者，視網膜技術沒有吸引力；很難進一步降低它的成本。
3、面部識別
面部識別技術通過對面部特征和它們之間的關系來進行識別，識別技術基于這些唯一的特征時是非常復雜的，這需要人工智能和機器知識學習系統，用于撲捉面部圖像的兩項技術為標準視頻和熱成像技術。標準視頻技術通過一個標準的攝像頭攝取面部的圖像或者一系列圖像，在面部被捕捉之后，一些核心點被記錄，例如，
眼睛，鼻子和嘴的位置以及它們之間的相對位置被記錄下來然后形成模板；熱成像技術通過分析由面部的毛細血管的血液產生的熱線來產生面部圖像，與視頻攝像頭不同，熱成像技術并不需要在較好的光源條件下，因此即使在黑暗情況下也可以使用。一個算法和一個神經網絡系統加上一個轉化機制就可將一幅指紋圖像變成數字信號，最終產生匹配或不匹配信號。
優點
面部識別是非接觸的，用戶不需要和設備直接的接觸；盡管可以使用桌面的視頻攝像，但只有比較高級的攝像頭才可以有效高速的撲捉面部圖像；
缺點
使用者面部的位置與周圍的光環境都可能影響系統的精確性；大部分研究生物識別的人都公認面部識別是最不準確的，也是最容易被欺騙的；面部識別技術的改進依賴于提取特征與比對技術的提高，并且采集圖像的設備會比其技術昂貴得多；對于因人體面部的如頭發，飾物，變老以及其他的變化可能需要通過人工智能來得到補償，機器學習功能必須不斷地將以前得到的圖像和現在的得到的進行比對；以改進核心數據和彌補微小的差別；很難進一步降低它的成本，我們必需以昂貴的費用去賣高質量的設備。
4、簽名識別
簽名作為身份認證的手段已經用了幾百年了，而且我們都很熟悉在銀行的格式表單中簽名作為我們身份的標志。將簽名數字化是這樣一個過程，測量圖像本身以及整個簽名的動作――在每個字母以及字母之間的不同的速度、順序和壓力，簽名識別和聲音識別一樣，是一種行為測定學。
優點
使用簽名識別更容易被大眾接受而且是一種公認的身份識別的技術。
缺點
隨著經驗的增長，性情的變化與生活方式的改變，簽名也會隨著而改變；為了處理簽名的不可辟免的自然改變，我們必須在安全方面做以妥協；因為簽名的速度不快，我們無法在Internet上使用它；用于簽名的手寫板結構復雜而且價格昂貴，因為和筆記本電腦的觸摸板的分辨率有著很大的差異，我們在技術上很難將兩者結合起來；很難將它的尺寸小型化。
5、聲音識別
聲音識別技術和簽名識別相同，聲音識別也是一種行為識別技術，聲音識別設備不斷地測量、紀錄聲音的波形和變化。而聲音識別基于將現場采集到的聲音同登記過的聲音模板進行精確的匹配。
優點
聲音識別也是一種非接觸的識別技術，用戶可以很自然地接受。
缺點
和其他的行為識別技術一樣，聲音因為變化的范圍太大，故而很難進行一些精確的匹配；聲音會隨著音量、速度和音質的變化（例如當你感冒時）而影響到采集與比對的結果；隨著技術的發展，也許你可以覺察和拒絕錄音的聲音，然而，目前來說，我們還很容易用錄在磁帶上的聲音來欺騙聲音識別系統。高保真的麥克風是很昂貴的。指紋識別系統指紋識別作為識別技術已經有很長的歷史了，有著堅實的市場后盾，按照一般人的看法，指紋識別技術通過分析指紋的全局特征和指紋的局部特征，特征點如嵴、谷和終點、分叉點或分歧點，從指紋中抽取的特征值可以非常的詳盡以便可靠地通過指紋來確認一個人的身份。
平均每個指紋都有幾個獨一無二可測量的特征點，每個特征點都有大約七個特征，我們的十個手指產生最少4900個獨立可測量的特征？？這足夠來確認指紋識別是否是一個更加可靠的鑒別方式。這里，我們大體給出指紋識別中的獲取圖像、抽取特征和比對的過程。
6、圖像采集中的光學技術和電容技術
兩種用來采集指紋圖像的技術主要為光學技術和電容技術。光學技術需要一個光源從棱鏡反射按在一個取像頭的手指，光線照亮指紋從而采集到指紋。
采用電容技術的半導體技術，按壓到采集頭上的手指的脊和谷在手指表皮和芯片之間產生不同的電容，芯片通過測量空間中的不同的電容場得到完整的指紋。
缺點
因為電容技術的芯片昂貴，芯片的大小和手指相當就已價格昂貴，故幾個公司試圖推出可提供比指紋更小的芯片只采集部分的指紋以驗證，使用這種采集方式，用戶必須精確的放上手指以確保能正確的讀取。而這樣必然使讀取頭變得不易使用，使用這種小芯片的另一個缺點是只使用部分的指紋必然沒有采集全部指紋進行比對可靠得多。
電容采集頭的另一個缺點是易于受到干擾，從60HZ的電纜線的干擾到用戶接觸時的干擾、指紋采集器內部的電干擾等。
電容采集頭的最后一個問題是可靠性，無論是靜電干擾，汗液中的鹽分或者其他的贓物以及手指磨損都會使采集頭很難讀取指紋。
實際上，到目前為止，光學采集頭提供更加可靠的解決方案。通過改進原來的光學取像技術，新一代的光學指紋采集器更是以無可挑剔的性能與相對非常低的價格使電容方案相形見絀。
7、指紋識別的優點
指紋是人體獨一無二的特征，并且它們的復雜度足以提供用于鑒別的足夠特征；如果我們想要增加可靠性，我們只需登記更多的指紋，鑒別更多的手指，最多可以多達十個，而每一個指紋都是獨一無二的；掃描指紋的速度很快，使用非常方便；讀取指紋時，用戶必需將手指與指紋采集頭相互接觸，與指紋采集頭直接接觸是讀取人體生物特征最可靠的方法。這也是指紋識別技術能夠占領大部份市場的一個主要原因。指紋采集頭可以更加小型化，并且價格會更加的低廉。
指紋識別的缺點
某些人或某些群體的指紋因為指紋特征很少，故而很難成像；過去因為在犯罪紀錄中使用指紋，使得某些人害怕“將指紋紀錄在案”。然而，實際上現在的指紋鑒別技術都可以保證不存儲任何含有指紋圖像的數據，而只是存儲從指紋中得到的加密的指紋特征數據。每一次的使用指紋時都會在指紋采集頭上留下用戶的指紋印痕，而這些指紋痕跡存在被用來復制指紋的可能性。可以見到，指紋識別技術是目前最方便、可靠、非侵害和價格便宜的生物識別技術解決方案，對于廣大市場的應用有著很大的潛力。
指紋識別技術中的軟件和固件的重要性盡管價格，尺寸和硬件的設計對于指紋識別系統非常重要，但這只決定了整個系統是否強健，但固件和軟件的重要性在整個系統中的地位不低于硬件，尤其是對于想占領市場的產品來說。
指紋采集頭中的固件負責處理圖像和與PC機的連接，在大多數的系統中，固件相對顯得非常簡單，它不停的將數據傳送給計算機，然而這樣做存在著很多的問題，第一個主要的問題是，這樣傳輸數據很容易被紀錄并且被再次使用，這使的系統受到潛在的危險，另一個問題是我們必需為指紋采集頭供給電源。計算機必須不停的撲捉圖像以決定是否有指紋按壓上去，這樣才能在最恰當的時候撲捉指紋圖像。通過設計好的固件來處理這些問題，可以改善了整個系統的性能；使用USB接口是目前的一個好的接口方案，能夠提供電源、帶寬和即插即用功能；傳輸到計算機的指紋需要進行必要的加密以保證安全；并且，在不讀取指紋的狀態下，固件應該轉入低功耗狀態。
當主機從計算機中安全的得到指紋圖像后，識別算法就進行下一步的驗證過程。指紋是如此可靠的生物特征，以至于只需很少的信息就可以進行比對。而指紋的這一特點卻沒有在大多數的指紋識別算法中得到體現，大多數的系統都要求用戶按上所有的手指，用戶必須很小心的按上手指。如果指紋的位置不對或者指紋質量不高都會使驗證無法進行，用戶必須再次按壓手指，而這樣的產品無法在市場中立足。
因此，好的系統應該更加易于使用、可靠，用戶不必擔心指紋的放置位置，算法要支持360度旋轉和殘缺的指紋。用戶只需輕輕的按上手指而無須擔心是否位置合適或只按壓了一部份。對于手指的壓感、旋轉、質量，以及采集頭的灰塵和薄霧，系統都要能很好地解決。
監控和無監控的操作，一對一比對和一對多比對使用指紋識別技術首先必須理解監控和無監控比對之間的區別，在傳統的犯罪指紋庫中，指紋是在監控狀態下獲得而比對是建立在同指紋庫中的多次比對基礎上。而要將指紋識別算法推向市場，指紋的讀取必須是建立在無監控的狀態下的。這樣，只需輕輕的按壓而無須等待指紋圖像達到最好，另外，在處理電子商務時，數據會跟已經登記好的指紋進行比對，大多數情況下是一對一的比對而不是一對多的比對。無監控的取像和一對一的比對算法和一對多的比對算法在系統中都有很好的對策，無監控模式必須使得比對算法能夠處理差質量的指紋并且算法必須比監控狀態下要可靠。
生物識別技術新時代
安全需求提升帶來生物識別技術的加速普及。我們認為安全需求是生物識別技術市場發展的核心驅動力。1）個人安全需求層次：生物識別技術在智能終端市場應用的爆發。根據我們產業鏈調研情況推測，繼指紋識別技術首次在iPhone5S上應用后，9月發布的三星Note4手機或將搭載虹膜掃描識別功能以提高手機安全性，其它科技廠商也在陸續跟進。2）公共安全需要層次：政府主導下大中型應用系統將加速推進。隨著全球經濟發展和城市化進程的推進，各國均在加大對暴恐等公共安全監管的投入力度，以美國、歐盟、印度等為代表的全球主要地區政府相繼實施生物識別技術相關大型系統工程，推動生物識別技術在公共安全領域的加速普及。全球生物識別市場未來五年復合增速達35．2％，市場規模將達到370億美元。
根據我們的模型測算，預計以指紋識別、人臉識別、以及虹膜識別“三駕馬車”為主的生物識別市場規模2018年將達到370．2億美元，2013～2018年復合增長率為35．2％。分結構看，指紋識別和虹膜識別的驅動力主要來自智能終端應用市場的爆發，人臉識別的驅動力主要來自公共安全市場的需求提升。人臉識別和虹膜識別由于基數小爆發力強，其在整個生物識別市場的占比，將從2013年的11．4％、5．1％，提高至2018年的22．4％和22．1％。而作為人口大國的中國，在信息安全需求、公共安全需求、生物特征識別標準化推動等多重因素的推動下，生物識別潛在市場空間正在加速打開。
結語
生物特征識別技術不僅僅是上文提到的指紋識別、人臉識別技術，還包括很多其它如靜脈識別、掌紋識別等技術。但指紋和人臉識別是目前或者未來應用最廣泛的技術。特別是人臉識別技術，如果能夠很好地利用到目前已經部署的攝像頭，將能夠很好地預防一些犯罪事件的發生。當然，個人隱私問題也需要進一步探討。值得一提的是，多種生物特征融合的識別技術也將是未來的熱門方向之一。
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