指纹识别是目前应用最为广泛的生物识别技术，历史悠久、技术成熟、设备小巧、成本低廉，广泛应用于考勤、门禁、自动身份鉴别领域。但缺点是接触式的，具有侵犯性，存在卫生方面的问题;另外，指纹易磨损，手指太干和太湿都不利于指纹图像的提取。指纹识别技术的发展涉及图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。自动指纹识别系统(AFIS)包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块，是目前这一领域内接受程度最高的产品。
二、面部识别
面部识别是一种近年来非常活跃的研究领域，具有直观性好、方便、友好、更容易被人接受的特点。人脸识别包括人脸检测和人脸识别两个研究领域。人脸检测算法主要有四类：基于知识、基于特征、基于模板和基于表象的方法。人脸识别需要利用面部稳定特征进行识别，此类算法有基于LDA、PCA、ICA、Gabor和特征脸等方法。目前人脸识别的研究方向已进入三维人脸的识别阶段。
三、虹膜识别
虹膜识别被认为是最安全、最精确的识别方法。它利用人眼图像中虹膜区域的特征(环状物、皱纹、斑点、冠状物)形成特征模板，通过比较这些特征参数完成识别。虹膜图像采集设备的价格昂贵，虹膜图像采集需要人的配合，这些影响了其推广应用。但是由于其具有极高的准确性，能提供准确的身份，是有效验证身份的首选识别方法。
四、语音识别
语音识别是对基于生物学和行为特征的说话人嗓音和语言学模式的运用，是通过分析语音的惟一特性，如通过发音的频率来识别说话的人。声音识别的优点是使用方便、距离范围大、安装简单，只需要一个话筒接收信号即可;缺点是准确度低、应用范围有限，声音识别容易受到背景噪声、身体状况和情绪等的影响，另外同一个人的录音也可能欺骗识别系统。
五、签名识别
签名是一种基于行为特征的生物识别技术，通过分析签名的笔迹和签名过程的压力及速度做出身份确认。根据签名鉴别的对象，可以分为实时在线签名鉴别和离线签名识别。签名识别的问题在于获取在辨识过程中使用的度量方式以及签名的重复性。缺点是签名与当时的心情、书写工具等许多因素有关，特别是签名还是可以模仿的，防欺骗性差。
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