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    目前，常用的生物特征識(shí)別技術(shù)所用的生物特征有基于生理特征的如人臉、指紋、虹膜，也有基于行為特征的如筆跡、聲音等。下面就這些常見的生物特征識(shí)別技術(shù)的特點(diǎn)及其發(fā)展趨勢(shì)作一簡(jiǎn)單介紹。
　　
    人臉識(shí)別
    人臉識(shí)別作為一種基于生理特征的身份認(rèn)證技術(shù)，與目前廣泛應(yīng)用的以密碼、IC卡為媒介的傳統(tǒng)身份認(rèn)證技術(shù)相比，具有不易偽造、不易竊取、不會(huì)遺忘的特點(diǎn)；而人臉識(shí)別與指紋、虹膜、掌紋識(shí)別等生理特征識(shí)別技術(shù)相比，具有非侵犯性、采集方便等特點(diǎn)。因而人臉識(shí)別是一種非常自然、友好的生物特征識(shí)別認(rèn)證技術(shù)。
    人臉識(shí)別技術(shù)包括圖像或視頻中進(jìn)行人臉檢測(cè)、從檢測(cè)出的人臉中定位眼睛位置、然后提取人臉特征、最后進(jìn)行人臉比對(duì)等一系列相關(guān)的技術(shù)。
    最早的人臉識(shí)別系統(tǒng)建成于20世紀(jì)60年代，該系統(tǒng)以人臉特征點(diǎn)的間距、比率等參數(shù)作為特征，構(gòu)建了一個(gè)半自動(dòng)的人臉識(shí)別系統(tǒng)。此時(shí)的人臉識(shí)別研究多集中于研究如何提取特征點(diǎn)進(jìn)行人臉識(shí)別，如人臉特征器官(眼角、嘴角、鼻孔)的相對(duì)位置、大小、形狀、面積及彼此間的幾何關(guān)系等。由于這些特征點(diǎn)難以準(zhǔn)確定位、魯棒性差，因而采用這些方法的人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能都很低。
    自20世紀(jì)80年代開始，人臉識(shí)別技術(shù)出現(xiàn)了基于面部圖像的方法。與基于特征點(diǎn)的方法相比，基于面部圖像的方法不是提取人臉特征器官這一高層特征，而是將人臉作為一個(gè)圖像整體，從圖像中提取反映人臉特性的特征如DCT變換特征、小波特征、Gabor特征等等?；诿娌繄D像的方法由于利用了更多的底層信息，以及統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法的引入，使得這類方法具有非常高的識(shí)別率和非常好的魯棒性。由于基于面部圖像的人臉識(shí)別算法具有很高性能，目前已經(jīng)出現(xiàn)了不少推廣人臉識(shí)別技術(shù)的廠商，如國(guó)內(nèi)的北京海鑫科金高科技股份有限公司、國(guó)外的L1ID等。
    為了評(píng)測(cè)基于面部圖像的人臉識(shí)別算法的性能。美國(guó)ARPA和ARL于1993年至1996年建立了FERET數(shù)據(jù)庫(kù)，用于評(píng)測(cè)當(dāng)時(shí)的人臉識(shí)別算法的性能。共舉行了三次測(cè)試FERET94、FERET95、FERET96。FERET測(cè)試的結(jié)果指出，光照、姿態(tài)和年齡變化會(huì)嚴(yán)重影響人臉識(shí)別的性能。
    FERET的測(cè)試結(jié)果也表明了基于面部圖像的方法的缺點(diǎn)。人臉是一個(gè)三維非剛體，具有姿態(tài)、表情等變化，人臉圖像采集過程中易受到光照、背景、采集設(shè)備的影響。這些影響會(huì)降低人臉識(shí)別的性能。
    為了克服姿態(tài)變化對(duì)人臉識(shí)別性能的影響，也為了進(jìn)一步提高人臉識(shí)別性能，20世紀(jì)90年代后期，一些研究者開始采用基于3D的人臉識(shí)別算法。這些算法有的本身就采用三維描述人臉，有的則用二維圖像建立三維模型，并利用三維模型生成各種光照、姿態(tài)下的合成圖像，利用這些合成圖像進(jìn)行人臉識(shí)別。
    2000年后，人臉識(shí)別算法逐漸成熟，出現(xiàn)了商用的人臉識(shí)別系統(tǒng)。為了評(píng)測(cè)這些商用系統(tǒng)的性能，也作為FERET測(cè)試的延續(xù)，美國(guó)有關(guān)機(jī)構(gòu)組織了FRVT2000、FRVT2002、FRVT2006測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，人臉識(shí)別錯(cuò)誤率在FRVT2006上下降了至少一個(gè)數(shù)量級(jí)，這種性能的提升在基于圖像的人臉識(shí)別算法和基于三維的人臉識(shí)別算法上都得到體現(xiàn)。此外，在可控環(huán)境下，虹膜、靜態(tài)人臉和三維人臉識(shí)別技術(shù)的性能是相當(dāng)?shù)摹４送?，F(xiàn)RVT2006還展現(xiàn)了不同光照條件下人臉識(shí)別性能的顯著提高，最后，F(xiàn)RVT2006表明人臉自動(dòng)識(shí)別的性能優(yōu)于人。值得一提的是，清華大學(xué)電子工程系作為國(guó)內(nèi)唯一參加FRVT2006的評(píng)測(cè)的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，其人臉自動(dòng)識(shí)別性能優(yōu)于人類。
    FRVT2006為人臉識(shí)別后續(xù)的研究指明了方向，人臉識(shí)別中光照、年齡變化依然對(duì)人臉識(shí)別性能有很大影響，二維人臉識(shí)別的性能