信息化的飛速發展特征是個人認證的數字化和隱性化，如何精確的查找一個人，如何維護信息安全是信息化時期必須解決的一個問題。同時身份識別也是人類社會生活的一個最根本問題。早在多年前人類就開端運用機械鑰匙，這可是說是最早的身份識別技術。隨著近代電子科技的飛速發展，新一代的生物識別技術應運而生。那生物識別技術的發展趨勢是怎么樣的呢？

它是通過人們固有的生理特征和一些行為來驗證身份技術，現在的主要研究方向包括：（人臉識別、虹膜識別、靜脈識別、指紋識別、視網膜識別等）。其身份認證后也可以利用后天形成的行為特征（步態、聲音、手型等）來進行身份認證識別。相對于傳統的身份認證手段相比，生物特征識別的優點：

（1）不會丟失更不會遺忘

（2）方便隨身攜帶，

（3）防偽性能好，不易偽造或被盜；

正是由于生物特征身份識別認證的優點，基于生物特征的身份識別認證技術受到了全國的重視。

目前，生物識別的應用場景曾經極大地拓寬。銀行在客戶身份驗證場景也是應用生物識別技術，掩蓋了實名電子賬戶開戶、結算賬戶開戶和存取款等不同風險層級的場景。第三方平臺和銀行的移動支付應用生物識別方案。在公安部門在視頻監控和多類場所的人員進出管理中鼎力引入指紋、人臉識別等技術。在政策推進下，生物識別也已入駐社保、教育、醫療系統。近幾年，國內智能手機消費劇增，手機用戶的移動支付習氣逐步養成，智能家居漸受喜愛，三方面個人消費需求的增長推進手機端的消費級指紋辨認開端迸發。

生物識別的最小系統和基本工作過程

生物識別工作過程包括用戶注冊和身份認證2個階段，其過程主要包含生物特征采集、預處理、特征提取及模式識別四個步驟：

特征采集

特征采集是利用傳感器把人體固有的生理特征轉換為計算機可讀取的數字信息的過程。生物識別傳感器器主要采用高精度的掃描儀、攝像機等光學設備，以及基于電容、電場技術的晶體傳感芯片、超聲波掃描、紅外線掃描等設備。

預處理

預處理是將傳感器讀取的數字信息進行標準化，將原始數據處理成半結構化數據的過程。通常預處理方法主要包括信息壓縮、降噪和數據歸一化等。

特征提取

特征提取是提取生物特征中最具代表性的部分，是將其轉換為結構化數據的過程。特征提取和表達是生物識別過程的重點和難點，例如虹膜、指紋、人臉等圖像在采集時極易出現光照不均、平面旋轉、局部遮擋和三維形變等情況。這給后續的特征匹配與模式識別帶來極大的障礙，可能導致識別失敗，不能進行身份認定。

模式識別

形式識別通常包括特征鍛煉、特征匹配和特征識別，是經過機器學習與數據發掘手腕構建分類器，對構造化的特征向量停止匹配和識別的過程。其中，特征鍛煉是經過機器學習辦法對用戶注冊階段采集的生物特征數據集停止學習，生成生物特征分類器模型；特征匹配是將身份認證階段提取的生物特征與用戶注冊階段生成的生物特征數據庫模型停止匹配，并計算二者類似度；特征辨認設置類似度閾值等辨認原則，并對辨認的結果停止承受決絕。
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