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所谓生物识别技术就是，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。己被用于生物识别的生物特征有脸形、手形、指纹、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。

基于这些特征，生物特征识别技术己经在过去几年中取得了长足的进展。不同的生物识别技术在精度、稳定性、识别速度、便捷性方面有着明显的差异，因此在不同的应用领域中，也有着不同的特点。

人脸识别技术

近两年，随着人脸识别技术的迅速发展，“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域，尤其是在进入2017年之后，人脸识别更是迎来了井喷式的爆发，无论是在通关、金融、电信、公证等领域需要对人和证件进行一致性验证的场景，还是交通、公安、楼宇、社区等领域的安防布控场景，我们都可见人脸识别的身影。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别，但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式，使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。并且采集成本低，是一种大众公认的身份鉴别特征，是国内外生物特征身份鉴别领域的热点。

创建科技”数字市民“解决方案中，先进的人脸识别技术也是应用于各种生活场景，如刷脸乘公交，地铁，火车等交通出行、刷脸申领市民卡，社保卡，或电子社保卡、以及刷脸身份认证等等，可见人脸识别一直活跃于我们的生活当中。

人脸识别主要有两方面工作：在输入的图像中定位人脸；抽取人脸特征进行匹配识别。目前的人脸识别系统，图像的背景通常是可控或近似可控的，因此人脸定位相对而言容易解决。而人脸识别由于表情、位置、方向以成光照的形式展现，让其产生较大的同类差异，使得人脸的特征抽取较为困难。

虹膜识别技术

虹膜，作为重要的身份鉴别特征，具有唯一性、稳定性、可靠性、可采集性、非侵犯性等优点。并且识别速度较快，有识别距离限制，多数用于工业领域场景。

虹膜识别系统一般可由虹膜定位、图像预处理、虹膜特征提取和分类识别几个部分组成。虹膜识别系统的工作原理一般都是通过虹膜采集设备采集虹膜图像，然后通过预处理消除图像的噪声斑点和光照带给图像的影响。利用虹膜的几何特性，通过定位虹膜的内外边缘、上眼睑、下眼睑，将虹膜从原始的虹膜图像中分割出来。分割出来的虹膜图像还需要消除虹膜图像带来的旋转、尺度变化以及消除睫毛遮盖等影响。

进一步将归一化后的虹膜图像进行增强，得到了预处理好的图像，以便提取相应的特征。另外，虹膜的特征提取模块跟系统相关，因为不同的系统可能采用不同的虹膜特征。虹膜特征提取后就转化成一个模式识别的问题。分类器模块对虹膜的特征进行分类，如果是虹膜鉴别问题只需与目标虹膜比较即可，如果是虹膜识别还需要检索相应的数据库并得出最终的判别结果。

在各种虹膜识别算法中，以Daugman和Wildes提出的基于虹膜Gabor特征及粗相位量化和基于图像配准技术的虹膜识别算法最为经典，大多数商业系统都是基于这两种算法。

指纹识别技术

指纹身份鉴别方法是应用最早、最广泛和最成熟的生物特征身份鉴别方法。目前指纹识别算法较成熟、速度快、实时性好，因其门槛最低、成本低廉、使用便利的优势，在安防、考勤、银行、手机等领域形成广泛应用。

指纹识别系统主要由指纹取像、预处理、特征提取、比对、系统管理和数据库管理几部分组成。指纹图象的采集方法有光学全反射照相、硅晶体传感器、其他技术(超声波扫描、温度传感器、压力传感器)。指纹鉴别方法有其局限性，手指长期受到摩擦的体力劳动者的指纹质量极差，此外，还有少数人的指纹的端点和分叉点极少，对这一类人群指纹鉴别方法几乎无法适用。

随着指纹识别系统相关设备和算法的不断成熟，相关的研究一方面关注于指纹图像的精准度，尤其是在残缺或污损的情况下；另一方面关注于传感器尺度的不断减小以便于能应用在PDA、手机等类似设备上。

掌纹识别技术

与指纹识别相比，掌纹识别的可接受程度较高。其主要特征比指纹明显得多，而且提取时不易被噪声干扰，另外，掌纹的必要特征比手形的特征更稳定和更具分类性，因此掌纹识别应是一种很有发展潜力的身份识别方法。

视网膜识别技术

视网膜是一些位于眼球后部十分细小的神经.它是眼睛感受光线并将信息通过视神经传给人脑的重要器官。由于视网膜不容易改变和复制，它被认为是最安全的生物识别方式。在20世纪30年代，人们通过研究就得出了人类眼球后部血管分布惟一性的理论，据进一步的研究显示，即使是孪生子，这种血管分布也具有惟一性。

签名识别技术

签名识别是一种行为识别技术，目前签名大多还只用于认证。签名认证的困难在于数据的动态变化范围大，即使是同一个人的两个签名也绝不会相同。签名认证按照数据的获取方式可以分为两种：离线认证和在线认证。离线认证是通过扫描仪获得签名的数字图像;在线认证是利用数字写字板或压敏笔来记录书写签名的过程，离线数据容易获取，但是笔划形成过程中的动态特性，使得在线签名容易被伪造。

步态识别技术

步态识别就是要对包含人体运动的图像序列进行分析处理。通常包括步态检测、步态表征和步态识别3个过程。步态检测是在图像序列中将人体步态轮廓区域从背景图像中提取出来，步态轮廓区域的有效分割对于特征提取、目标分类等后期处理非常重要，因此步态检测常被视为步态识别的预处理部分。

未来

发展

一切科学技术的演进都是为了达到“准确、高效 ”的目的。随着智能化生活的普及，生物识别技术拥有广阔的发展空间。主要包含几个方面：

1)消费机移动终端领域内，以传统的指纹识别和新兴的3D人脸识别技术的渗透率和技术创新正在快速推进；

2)传统的门禁安防领域内，多重生物识别技术的需求在持续增加；

3)随着智能化产业的推进，智慧家庭、智能家居、智能汽车等市场中对安全性的需求将会持续引入生物识别技术。