生物识别在几年前还只是科幻小说里的主角，现在却已经进入现实社会中大显身手，这种以区别人体基本物理特征的身份认证技术（包括指纹、面像、虹膜、声音、步态等），不但已经构成许多国家新一代智能身份证（ID card）、出入境关口、机场安检设施的核心，还逐步地过渡到人类日常生活领域，成为电脑或手机的安全装置、商店里更快捷的结算方式，并用来确认雇员或学生们是否遵守考勤时间。
来自亚略特（Aratek）生物识别研究院的报告显示，2006年，已有16%的印度公司采用生物识别来保护IT系统，这个比率在美国是9%，欧洲与中国则均为4%。报告认为，随着政府引导的ID Card、E-passport等项目开展，生物识别将越加受到商业机构的青睐。另据亚略特（Aratek）收到的“企业身份安全健康诊断”最新反馈结果，约74%的用户已经意识到身份认证对IT架构的重要，89%用户认同生物识别的技术优势，然而存在的问题是，多数用户尚不理解如何将身份管理应用于业务流程，对帮助企业提高管理效率，节约运营成本缺乏实际部署经验。
下面我们将从A－Z来了解生物识别的有关技术和发展情况。
A-Accuracy（精确度）
在常用的生物识别技术中，虹膜被认为是最精确的，接下来分别是指纹和面像。生物识别的精确度指标通常有两项，一是误判率FAR，也就是冒认的人被通过，二是拒判率FRR，也就是合法用户被拒绝通过。
生物识别的精确率可以通过单项技术的升级或者几项技术的整合应用来提高，同时它还受到技术使用的环境和条件的影响，比如说，在一间安静的房子里获取声音信息比在嘈杂的街上要容易得多。
B－Behavioural biometric（行为特征）
生物识别的识别对象包括生理特征和行为特征，生物特征基于身体部分，比如虹膜、手指甚至DNA，行为特征则基于人的人为特性，比如走路的方式，签名或说话的方式。
相比生理特征，行为特征准确率要低一些，因为人们会随着时间改变它们。
C－Cash machine（提款机）
日本的生物识别ATM应用规模属世界前列，以日本第二大银行Sumitomo Mitsui Banking Corporation为例，早在2005年12月中旬，手指静脉技术（finger vein）已在SMBC分支行投入使用，2006年，SMBC进一步在1100家24小时便利店配置生物识别ATM机，用户通过扫描手指静脉，并同他们银行卡smart card中存储的对应信息相比无误后进入帐户。 据了解，基于会员机构广泛使用生物识别，日本银行联合会The Japanese Bankers Association 甚至已经开始为该项应用制订标准。
D－Database（数据库）
英国正为他的ID card计划建设一个巨大的生物信息数据库。这个包括指纹、虹膜、面部生物信息的巨大数据库名字叫做National Identity Register。在英国，警用的AFIS数据库也包括了指纹和手掌记录。
E－Ear（耳朵）
研究员人研究表明，耳朵不会随年龄变老而变化，这使它成为未来又一项可用的生物识别对象。
F－Facial recognition（脸部识别）
脸部识别主要利用分布在人脸上从低到高80个节点或标点，通过测量眼睛、颧骨、下巴等之间的间距来进行身份认证。这种生物识别技术应用广泛而且持续增长，英国的警力部门很早就开始研究怎么把脸部识别软件加载到国家嫌疑犯数据库中，汽车与车辆牌照局DVLA（Driver and Vehicle Licensing Agency）也正在为数据库加载该项功能，而且英国的ID Card项目也很可能会采用脸部识别。
G－Gummi bears（橡胶手指）
2002年，日本密码专家Tsutomu Matsumoto曾经演示过如何用橡胶手指骗过指纹仪，用明胶、丙烯酸腈胶及数字相机，获取到留在玻璃上的指纹，将明胶灌注到手指模型中，以80%的成功率骗过指纹仪。
值得庆幸的是，目前的活体识别技术，如测量手指表皮以下的血液流动和温度，能够阻止这种欺骗。其它更先进的活体识别，如测量手指出汗特征值的算法也在研究当中，
注：Gummi bears是一种可供食用的软糖，其中含有明胶（gelatin），好事者们用将这种糖果融化即可作为橡胶手指的原材料。
H－Hand geometry（掌型识别）
该项技术通过测量包括手指的长度，关节距离和手掌厚度等以识别个人，经常用于准入控制上。值得注意的是，掌形识别并不像指纹或虹膜那样被认为是独一无二的。
I－Iris（虹膜识别）
作为最精确也是最昂贵的生物识别技术，虹膜识别正迎来生机。它目前被用于英国的Iris Recognition Immigration System，该系统准予游客通过某些机场进入英国进行护照检查时，无需排长队等候移民官员。虹膜技术也很有可能成为英国政府ID card项目中最有争议的部分。
2004年，德国Frankfurt机场测试采用虹膜技术。(美联社)
J－Juan Vucetich
1892年，阿根廷警察Juan Vucetich首次将指纹技术用于识别罪犯。从那时起，指纹识别开始走过长长的应用历程，截止到目前，英国警察国家AFIS系统已经包含460万指纹信息。美国IFIS（Integrated Automated Fingerprint Identification System）系统包含4900万指纹纪录，日均搜索量超过5万次。
指纹识别的一个好处是它的图像的可见性，不像其它生物信息那样难以辨识，它的精确性和易取性使它成为生物识别技术中的主流。
笔记本电脑已经广泛采用指纹技术取代传统密码了，最先和最被熟知的是来自联想的 ThinkPad 系列，在2005年底卖出1百万台，专家预计，随着指纹笔记本变得越来越普遍，将来的网络会越来越多的采用指纹认证。
K－Keystroke dynamics（击键方式）
该技术利用人们敲击键盘的方式进行身份认证，属于生物识别的行为特征。
举例来说，该技术能测量每个键被向下按的时间，或者每个键被按的时间，它的优势是不需要额外的硬件，现成的键盘就可以了。
L-Liveness testing（活体识别）
该技术关系到系统如何区分真手指或Gummi bear赝品，或者一张真人的脸还是一张照片。这在逐渐流行的远程交换中尤其重要，比如利用指纹或虹膜实现网络付款。
打个比方说，在虹膜识别中，困扰家庭摄影的红眼现象可以用于核实是真的虹膜还是一张照片，其它技术，如指纹要求测试手指的血压，面相识别甚至要求用户微笑或皱眉以做出不同表情来提高识别的准确率。
M－Mobile phones（手机）
指纹手机在日本市场已经出现了好几年，其实其它一些技术也可以用在手机上，比如基本的通话功能可以加载声音识别，利用摄像头可以搭配脸部识别，而手写功能可以加载笔迹识别。
N－Network security（网络安全）
如前所述，印度公司很担忧未经认证的雇员取得资料或对知识产权进行盗窃，相比较而言，他们更勇于尝试新技术，如利用生物识别用以标识用户，巩固企业网络安全。目前16%的印度公司用生物识别来保护他们的系统，这个比率在美国是9%，英国为5%，欧洲与中国均为4%。
针对日益兴旺的互联网事业，分析人士认为，随着越来越多的终端设备加载指纹识别技术，生物识别将很快延伸到网络认证的应用上。
O－Oxford（英国城市牛津）
今年初，在英国城市牛津，有三家合作商店（Co-op）对指纹支付技术进行了测试，购物者应用该项技术可以使他们的指纹信息与信用卡帐户相连，并通过按指纹确认付款。
专家分析，该技术之所以受到青睐和采用，部分原因应归于之前许多用户曾抱怨卡和密码的使用过于复杂。据了解，目前在美国，每周约有200万人的购物行为是通过pay by touch的指纹支付技术实现的。
P-Palm（掌纹）
据统计，约30%的犯罪现场，在刀或者枪上，留下的印记是掌纹。
掌纹识别与指纹识别的原理和方法基本相同。该技术最近已在英国英格兰、威尔士等地的警力中投入使用，据了解，在系统实现实时搜索功能之前，法律部门已经收集了超过两年多的掌纹信息。
Q－Queues （队列）
在机场安检措施中，如英国的虹膜识别入境系统(Iris Recognition Immigration System)，目的在于使识别过程自动化，使旅游者更快地通过队列。美国自2004年开始试行已登记旅客计划（Registered Traveler），其功能也是帮助已经注册生物特征的旅客获得“特别通道”的快速安检。
R－Registration（注册）
生物识别系统投入使用的首先步骤就是注册登记。
据英国经济学院的研究人员说，英国的ID CARD计划将使得一部分人每5年重复必须注册一次他们的生物信息。特别是当人们变老时，他们的生物特征会变得比从前更难以辨识或不可靠，所以超过65岁的老人，大概17%的人必须更频繁地升级自己的生物特征信息。
S－Signature verification（笔迹识别）
笔迹识别不同于简单地比较一个签名是否与文件上的看起来一致，它测量的变量包括书写时的速度、压力、笔使用的角度等（angle）。
该技术的一个好处是能够整合到现有的数据签名系统中，比如一些零售商正在使用的那种，而且大多数人都喜欢签名方式，但是缺点在于，人们确实会随着时间改变签名方式，这使得签名有时变得很难比对。
T－Twins（双胞胎）
看起来一样的双胞胎实际并不完全一样。科学家分析，双胞胎确实会有些同样的生物特征，比如DNA，但是他们不会共享指纹、虹膜，也不会有相同的行为特征，比如声音、步态以及键击方式。
U－Universality（广泛性）
随着生物识别普遍应用而来的一个问题是，除了DNA以外，并不是每种生物特征，是每个人都有的。比如总有人会失去了指纹、虹膜或者其它生物特征，这在注册大量人口到数据库中时这就变成了一个问题。
一些大型生物识别项目因此使用超过一种的生物识别技术，比如同时认证指纹和脸部，以确保每个人都能注册到。
V－Voice verification（声音识别）
声音识别检测个人说话的方式。使用该项技术的好处之一是无须额外硬件，用户简单地对着电话讲，识别就可以在另一端或者通过互联网用软件进行。今年初，西班牙Banco Santander声称它将采用声音识别以使得雇员可以重设密码。
但是糟糕的电话线、背景中的嘈杂声都将为声音认证带来困难，在某些系统中，还存在用录音骗过识别软件的危险。
W－Walk（步态识别）
研究人员正在研究肌肉、骨头、以及身形的不同对他们走路姿态的影响，并通过走路姿态来识别他们。举例说，南开普敦大学的一个研究小组正在研究一种自动步态识别技术以帮助人们在一定距离以外识别个人，比如罪犯在现场逃跑的样子。
X－X-ray（X射线）
美国专家已经为FBI开发出一种自动牙齿识别系统。它通过对牙齿进行X放射光线扫描来进行身份认证，如识别失踪人口等。
Y－Young（年青人）
不仅是成年人在用生物识别。
英国Berkshire的一所中学正在使用指纹扫描技术来记录学生进出校门的时间，以降低逃学率。而在美国、英国的许多小学、中学的校园餐厅，都已开设了指纹支付服务，以方便学生们刷指纹就可以消费食物，这对于尤其是年纪小的儿童十分有用，而父母们也可以通过帐户及时了解孩子的就餐规律和营养情况。
Z-Zurich Airport（Zurich机场）
Zurich机场成功运行了指纹和脸部识别两种生物识别技术。
该项安检随着瑞士国际航线开通（Swiss International Airlines）同步运行，覆盖了登机手续,登机程序、文件控制等。试运行期间，曾有1400名乘客订购了同一架出境飞机，自告奋勇参与试验，结果证明效果良好。据运作该项目的公司说，截止到目前，来自参与者和工作人员的评价都十分正面。
