Bill Gates曾做过这样的断言，生物识别技术（Biometric Identification Technology）将成为今后几年IT产业的重要革新。由于生物识别技术认定的是人本身，而每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。
生物识别技术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、红膜等），和行为特征（如笔迹、声音、步态等）进行个人身份的鉴定。
由于生物识别技术认定的是人本身，因此是目前最方便与安全的识别技术，它不需要记住复杂的密码，也不需随身携带钥匙、智能卡之类的东西，可以说没有什么能比这种认证方式更安全、更方便了。同时，由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。此外，生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理，而指纹机和手形机的市场占有率为34%和26%。
用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、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，人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术，其中人体特征识别技术市场上占有率最高的是指纹机和手形机，这两种识别方式也是目前技术发展中最成熟的。
1、指纹识别
如果让你建设一个数字化社区，需要一套安全可靠的门禁系统，你选择用钥匙、IC卡？还是指纹锁？如果成本合适的话，可能大家都会选择指纹锁，因为指纹锁可“随身携带”，无丢失之忧；而且，全球60亿人没有两个指纹是相同的，它既是惟一的又安全可靠。
其实，指纹的发现至今已有二百余年，其技术发展亦最久，故指纹识别设备是目前大家最耳熟能详的产品；指纹识别设备体积小，不占空间，但就技术而言，因为采用平面取像，过干、过湿、较脏的手指都不易被识别出来，也存在有些人指纹无法采集的问题。且指纹取像时必须按压适度，否则易被拒绝，这对很多人造成使用不便。此外，由于多年来指纹一直被当成辨识罪犯的工具，有人会因为指纹被采集而在心理上产生抵触情绪。
虽然如此，指纹识别已被全球大部分国家政府接受与认可，并广泛地应用到政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务和安全防卫等领域。西门子最早将指纹识别技术运用于手机中，他们推出的指纹手机中有细小如SIM卡的金属片状感应器，上有65000个微型感应器，侦察指纹速度可以达到每秒1%毫米，当使用该手机时，能迅速实现与事先登记的手机用户指纹核对，以保证手机的接通与不被盗用。
目前，实现指纹身份验证主要基于两种运行平台：一种是PC；另一种是使用微处理器的小型便携或嵌入式装置。对于基于PC平台的指纹识别设备来说，决定其性能的主要因素是指纹识别算法与指纹传感器的性能。对于基于小型微处理器装置的指纹识别设备来说，决定其性能的主要因素除上述两点以外，微处理器的性能与系统的结构也是非常关键的因素。但是，这些指纹识别设备具有重复开发、成本较高、体积较大等缺点，因此只能是一个时期的阶段性产品，必将被专用的指纹识别芯片所取代。
根据目前指纹识别市场的发展，沈阳上方电子公司(BEYONDLSI)开发出了专用指纹识别芯片FCHIP2。该芯片具有非常高的运算性能，其内嵌有上方电子的指纹比对算法程序，这种算法具有多种优秀的特性，例如精度高、在面积型传感器上指纹在360°任意方向都可以识别、指纹模板数据小等，该算法已经申请专利。
2、手形识别与指形识别
手形识别技术是最早引入商业应用的生物识别技术，手形识别系统采集手指的三维立体形状，特征稳定性高，不易随外在环境或生理变化而改变，使用方便，所以目前广泛应用于门禁、考勤和身份认证领域。1991年美国著名的安全权威Sandia国际实验室对几种优秀生物识别产品应用程度的接受水平（接受人数/拒绝人数）作了一个用户调查，证明所测试的设备中，手形识别技术具有较高安全级别和易使用的特点，且无危险，也因而具有最高的接受率。
手形识别技术基于每个人的手指的立体形状和尺寸均是唯一的，与他人不同且在一定时期内相对稳定的原理发展而来。手形识别系统（手形仪）采集手指的三维立体形状进行身份识别。
手形识别技术根据用于获取指形特征所扫描的手指数量的多少发展了三种技术，一种是扫描整个手的手形的技术，第二种是仅扫描单个手指的技术，还有一种是结合这两种技术的扫描食指和中指两个手指的技术（指形识别技术）。通常我们称扫描整个手形的手形仪为掌形机或掌形仪，扫描两个手指的手形仪称为指形机。
指形识别是先进的手形识别技术，可以达到比较高的识别精度和识别速度。与掌形仪相比，只需左手或右手的两个手指，对于习惯左手或右手的人均适用，而使用掌形仪时必须将整个手掌放在其定位装置上，定位需要五个定位柱；从生产和制造成本上讲，指形机体积可以减小，成本降低。
3、步态识别
对监视和认定技术的兴趣 ，自“9.11事件”以来已引起美国国防先进研究项目的高度关注，在确认人类身份的距离程序上两年投资5000万美金。在自动面部认定给予最大关注的同时，少许大学设立基金研究通过人体语言确认人的身份。这理论是简单的：每个人以相同的方式生活，但都有自己专一的信号或指纹，每个人也有自己专一的走路步伐。其技巧是收集人体语言并把它转化为计算机能识别的数字。
一种方法是为每个人建立“运动信号”。在Carnegie Mellon大学的机器人研究机构研究人员，采用在健身器带上拍摄走路或跑步的方法开始研究每个人的运动信号，拴在计算机上的模拟照相机捕捉和储存这一运动行为。软件工具移去任何背景尺码，剩下每一物体的一系列轮廓，然后把它作为数字形象储存起来。同一人把他的整个走路过程拍摄下来，然后根据储存的形象，指令计算机确定这个人的身份。该系统很好地归纳所有不同的步伐，能够获得90%~95%的正确匹配。
步伐认定研究人员面临许多挑战。难点之一：迄今所有数据库形象是两维的，并且很大程度上取决于照相机的角度。当一个系统企图采用不同的角度去比较同一个人两个镜头时，没有多少差别。在MIT的人工智能实验室，面临在新的角度再提供形象的计算机图象技术问题。例如，如果数据库包含拍摄个人从笔直，后又Z字形运动步伐的资料，那末拍摄软件将再创造一种直线景观的粗糙几何模型，然后与数据库数据比较。在对30人的确认中，他们的试验仍处在大约95%的精度范围内。
很明显，在任何人努力认定千万人之一身份之前，需要做大量的基础工作。目前，看上去很鼓舞人心，但在应用之前，我们必须要问，对于以步伐作为生物学统计有什么依据？
4、脸象识别
脸像识别技术被应用在：证件中的身份认证,重要场所中的安全检测和监控,智能卡中的身份认证,计算机登录等网络安全控制等多种不同的安全领域。随着网络技术和桌上视频的广泛采用,电子商务等网络资源的利用对身份验证提出的新的要求，依托于图像理解、模式识别、计算机视觉和神经网络等技术的脸像识别技术在一定应用范围内已获得了成功。
目前的脸象识别算法可以分成两大类，一类是基于几何特征的方法，另一类是基于模板的方法。无论哪种方法，都是建立在脸象区域的大小和位置已知的基础上的。脸象检测的目的就是确定给定的图像或图像序列中是否包含人脸，如果是，则给出脸象的位置和大小。所以，对自动脸象识别系统来说，有效的脸象检测是进行精确识别的先决条件。
脸象检测是一项非常困难的工作，其复杂度在某种程度上甚至超过了脸象识别。由于眼睛是面部最为显著的特征之一，所以眼睛定位成为许多人脸检测方法的关键步骤。眼睛区域具有两个显著的特征。其一，眼睛区域与周围区域相比较暗，即灰度值较低；其二，眼睛区域的灰度变化率较大。
目前已经出现了一些有效的眼睛定位方法，例如基于遗传算法和决策树的眼睛定位方法，基于神经网络的眼睛定位方法。前者采用一种混合遗传结构使基本视觉规则不断进化，最终得到可用于眼睛定位的决策树形式的视觉规则；后者将搜索窗口的像素作为神经网络的输入，如果该窗口包含眼睛图像，则神经网络的输出较大。
一旦左右眼睛的位置确定下来，脸象所在的位置也就基本确定了，进一步根据两眼之间连线的长度和方向，脸象区域的大小和方向也可以大致估计出来。
脸象识别技术最适合监视象机场这样一种商业公共场所，特别美国9.11事件之后更引起了高度重视，理由之一是公共场所不需要依靠窥视窗孔扫描仪和指纹阅读仪的联合工作。脸象识别仪依靠在机场普遍安放的摄像机获得的视频画面来工作，因此更容易为当局从乘客或驾驶员的认证中获得可疑分子的照片。这种方法比其它生物统统计法更好。
5、虹膜识别
眼科学家、解剖学家和发育生物学家经过大量的临床观察和研究发现，组成一个虹膜的可变项达到260项，这使得虹膜的结构千奇百怪，能够成为独一无二的标识；虹膜结构的不具遗传性，使即使是同卵双胞胎虹膜也各不相同，且自童年以后，虹膜便基本不再发生变化；统计表明，到目前为止，虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的。
目前，国际上掌握虹膜识别核心技术的仅有美国一家公司和中国的中科模识科技有限公司两家单位。与美国公司相比，中国的虹膜识别技术能够达到精度与其一样、速度更快价格更廉的效果。作为国内惟一一家掌握虹膜识别核心技术的企业，中科模识的虹膜识别项目经过一年多时间的产业化运作，在应用方面取得了突破性进展，已经获得和申请了“虹膜图像采集装置”和“基于虹膜识别的身份鉴定方法与装置”等多项专利。此外应用广泛的还有笔迹识别、语音识别、红外温谱图、步态识别等其他生物特征识别方式。
