生物安全認證技術
生物安全認證技術： 人臉識別認證、聲紋認證、指紋識別認證、虹膜識別認證。
傳統的安全認證技術包括PIN、密碼。
人臉識別認證的安全效能低於指紋和虹膜，故未能應用到銀行、支付等場景。一些手機廠商聲稱是為了方便。
但蘋果聲稱TouchID失效概率是5萬分之一，FaceID失效概率是100萬之一。
PIN: Personal Identification Number, SIM卡的個人識別密碼, 防止SIM卡被盜用。
以下轉載自https://blog.csdn.net/qq_35297774/article/details/83617736
生物特徵
主要分為生理特徵和行為特徵兩類，其中生理特徵是先天具有的，包括手形、指紋 、臉形 、 虹膜 、視網膜 、脈搏、耳廓等；行為特徵是後天形成的，包括簽字、語音、步頻、按鍵力度等。
最主要的5大生物技術
指紋識別，人臉識別，虹膜識別，靜脈識別、語音識別。
1.虹膜識別
虹膜識別系統掃描虹膜表面進行模式比較，虹膜特徵被認為是最可信的生物特徵，虹膜識別使用唯一的虹膜影象在受控環境中獲取時，系統精度非常高。
缺點：但當環境一旦不可控，由於眼瞼，睫毛和反射等噪聲因素的影響，系統性能就會顯著下降。
視網膜識別系統掃描視網膜表面，並比較神經模式，血管和類似特徵。
2聲紋識別
對每個人而言年輕發育至老年聲紋基本不變。聲紋識別過程主要包含特徵提取和模式識別兩個過程，特徵提取包含多個層面如詞法、聲學、方言、韻律等特徵。模式識別過程主要包含幾種演算法如模板匹配、聚類、神經網路、隱馬爾可夫等等模型，還可分為文字相關和文字無關的聲紋識別模型
3人臉識別
人臉識別，是基於人的臉部特徵資訊進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的影象或視訊流，並自動在影象中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。
缺點：當識別同一個人在微笑,年老,佩戴裝飾或處於較差光照環境時，很多人臉識別系統就會發生錯誤。
4指紋識別
傳統的指紋識別系統大多數採用細節點 作為識別特徵，並且將細節點位置、方向等資訊以裸資料的形式儲存作為模板用於比對．通常人們認為，該模板儲存的是指紋細節點資訊，不是原始的指紋影象，不會洩露原始的指紋資訊.
缺點：已有研究成果表明，完全可以自動的從指紋細節點模板恢復出原始的指紋影象，進而用該影象攻擊原系統，成功率超過 95％。
5步態識別
步態是指通過人類行走產生的模式來進行人物識別，將步態用作生物特徵的獨特優勢在於：當處於遠距離或低解析度時，其他生物特徵都無法感知，而步態則為正確識別提供了可能。然而這必須和步態特徵所呈現的大的目標變化相平衡。
缺點：但是制約其發展還存在很多問題，比如拍攝角度發生改變，被識別人的衣著不同，攜帶有不同的東西，所拍攝的影象進行輪廓提取的時候會發生改變影響識別效果。但是該識別技術卻可以實現遠距離的身份識別在主動防禦上有突出的效能，如果能突破現有的制約因素，在實際應用中必定有用武之地。
6手掌幾何學識別
通過光學元件獲得手的影象後對手的掌型建模，通過 肌電感測器可以獲得上肢前臂處肌肉組織收縮而產生的電位變化，電位顯示成波形圖從而表示出不同的手掌形態，通過測量人 的手指及手掌的物理特徵或根據三維成像，提取人的手型特徵及 不同人對同一含義手勢的手型習慣特徵如手指的長度、寬度、厚 度、指尖離掌心距離等即可根據手掌幾何特徵識別人的身份，該技術較為成熟使用比較方便
缺點：掌型不具有穩定性，因此不適合在安防系統中使用。
基於人臉識別的活體檢測技術
活體檢測技術在人臉識別領域, 活體檢測技術作為提高人臉識別安全性的關鍵技術備受矚目。活體檢測技術可有效阻擋照片、視訊、三維人臉模具等各種不同型別的攻擊。如動作配合式活體檢測，即通過實時檢測張嘴、搖頭、眨眼等隨機動作序列。。判斷是否為活體；
常見的基於多模態生物識別系統
常見的基於多模態生物識別系統包括：基於人臉和語音的識別、基於人臉和掌紋的識別、基於人臉和指紋的識別、基於人臉和指靜脈的識別、基於指紋和指靜脈的識別、基於人臉和虹膜的識別、基於人臉、脣動和聲音的識別系統。大多都是採用基於指紋、人臉、聲音、掌紋等的多模態融合識別策略。