生物识别技术的发展及应用
生物识别技术的新进展与应用案例
生物识别技术的新进展与应用案例随着科技的不断发展，生物识别技术已经逐渐普及，并且在许多领域中得到了广泛的应用。
其作为一种新型的身份验证方式，不仅能够提高安全性，还能够提高效率，减少人力成本。
本文将详细介绍生物识别技术的新进展与应用案例，旨在带领广大读者了解这一新兴领域。
一、生物识别技术的新进展生物识别技术的新进展主要体现在以下几个方面。
1. 静脉识别技术静脉识别技术作为一种高精度、高安全性的生物识别技术，其应用范围也越来越广泛。
最新的静脉识别技术不仅能够在无接触、无感知的情况下进行身份验证，还能够实现手掌的三维映像，并且在精度、速度和鲁棒性方面都取得了巨大的进展。
2. 人脸识别技术人脸识别技术是近年来发展最快的一种生物识别技术之一，现在已经广泛应用于门禁系统、银行系统、公共安全等领域。
目前，人脸识别技术的识别精度已经接近人眼水平，并且能够进行“活体检测”，防止欺诈行为的出现。
3. 声纹识别技术声纹识别技术是通过人声的频率、声波的振幅、时间、频率等特征识别出个人身份的一种生物识别技术。
相较于传统的身份验证方式，声纹识别技术具有高精度、便捷、实时等特点，并且能够通过其他技术无法模拟的独特声音进行身份验证。
二、生物识别技术的应用案例生物识别技术的应用案例主要体现在以下几个方面。
1. 金融领域生物识别技术在金融领域的应用日益广泛，例如，在银行业中，生物识别技术可以用于客户身份验证、ATM 取款、转账等环节。
通过生物识别技术，银行可以更好地保障客户的财产安全，减少欺诈行为的发生。
另外，在保险公司中，生物识别技术也可以用于客户身份验证、网络保险支付等多个环节。
2. 政府领域政府部门是生物识别技术广泛应用的另一个领域。
例如，通过生物识别技术，政府可以更好地控制人口迁移、出入境关卡、安全检查等领域。
在这些领域中，通过生物识别技术，政府可以更好地管理人口、提高社会安全水平。
3. 医疗保健领域生物识别技术在医疗保健领域的应用范围也非常广泛，例如，在医院中，生物识别技术可以用于医生、护士、病人的身份认证，以及药品的出入库管理等环节。
生物识别技术的发展趋势与前景展望
生物识别技术的发展趋势与前景展望随着科技的不断进步，生物识别技术作为一种先进而高效的身份验证和安全保障手段，正逐渐引起人们的广泛关注和应用。
生物识别技术基于个体独特的生理特征和行为方式进行身份验证，具有独一无二、难以伪造、方便快捷等优势，被广泛应用于金融、安全、医疗、教育等领域。
本文将就生物识别技术的发展趋势以及其前景展望进行探讨。
一、发展趋势1. 多模态生物识别技术的兴起：随着技术的不断进步，单一生物特征识别已经不能满足复杂应用场景的需求。
多模态生物识别技术结合了多种生物特征，如人脸、指纹、虹膜等，提高了识别的准确性和可靠性。
2. 深度学习和人工智能的应用：深度学习和人工智能的快速发展为生物识别技术提供了更加强大的算法支持，如人脸识别、指纹识别等方面的算法不断创新，使得生物识别技术更加智能化。
3. 移动端生物识别的普及：随着智能手机等移动设备的普及，移动端生物识别技术成为大趋势。
人们可以通过手机或其他便携式设备进行生物识别验证，实现便捷、安全的身份认证。
4. 冷光红外成像技术的突破：随着冷光红外成像技术的不断进步，传统照明条件下人脸识别受到的干扰将大大减少，夜间或光线较弱环境下的生物识别将变得更加准确和可靠。
二、前景展望1. 增强安全性和便利性：生物识别技术的发展将进一步提高系统的安全性和便利性。
通过生物特征进行身份验证，可避免密码泄露、卡片丢失等风险，同时也解决了用户记住或输入复杂密码的问题。
2. 推动金融科技创新：生物识别技术在金融领域的应用将会得到进一步推广。
通过人脸识别、指纹支付等方式，用户可以更加安全地进行在线支付和交易，有效防范网络金融诈骗。
3. 促进医疗领域发展：生物识别技术在医疗领域的应用前景广阔。
通过生物特征的识别，可以有效提高医疗系统的安全性和准确性，避免医疗骗保和身份冒用等问题。
4. 促进智慧城市建设：生物识别技术将在智慧城市建设中发挥重要作用。
通过生物特征的识别，可以实现自动进入、人员定位、快速通关等功能，提高城市管理的智能化和便捷性。
生物识别技术及应用
优点
非接触性、便捷性。
应用场景
手机解锁、门禁系统、公共安全监控 等。
缺点
易受光照、角度等因素影响，且存在 相似面孔的识别问题。
声音识别
工作原理
通过采集语音特征进行识别。
优点
自然交互性、无需专业设备。
应用场景
语音助手、智能音箱等。
缺点
易受环境噪音、口音等因素影响。
DNA识别
工作原理
通过采集DNA信息进行个体识别。
稳定性
生物特征不易受到环境、年龄 等因素的影响，相对稳定。
便捷性
生物识别技术可以快速、准确 地完成身份验证。
生物识别技术的发展历程
01
02
03
19世纪初
指纹识别技术的出现和应 用。
20世纪末
人脸识别、虹膜识别等技 术的研发和应用。
21世纪初
DNA识别、步态识别等技 术的出现和应用。
生物识别技术的应用领域
海关、边防
用于出入境人员的身份验证，防止非 法入境。
医疗保健
电子病历
通过生物识别技术，确保患者信息的准确性和隐私保护。
远程医疗
通过生物识别技术，实现远程诊断和医疗咨询。
04 生物识别技术的挑战与前 景
技术安全问题
数据泄露风险
伪造和欺骗
生物识别数据一旦被非法获取，可能 导致身份盗窃、金融欺诈等安全问题。
某些生物识别技术可能面临被伪造或 欺骗的风险，如指纹、面部识别等。
技术漏洞
生物识别技术本身可能存在漏洞，容 易被黑客攻击和破解。
隐私保护问题
数据采集与存储
生物识别数据的采集、存储和使 用需要严格监管，以保护个人隐
私。
滥用风险
生物识别技术的发展趋势
生物识别技术的发展趋势随着科技的飞速发展，生物识别技术也不断更新和升级。
生物识别技术是指通过检测和识别个体特定的生物特征来鉴别身份的技术。
生物识别技术具有极高的辨识度、便利性和安全性，因此被广泛应用于各个领域。
那么，生物识别技术的发展趋势又是什么呢？一、多模式生物识别技术的发展在过去的技术中，生物识别技术主要是通过单一的生物特征来实现识别，例如指纹、虹膜和面部等。
随着技术的发展，研究人员开始探索生物特征之间的联系和相互关联，基于此提出多模式生物识别技术。
多模式生物识别技术需要采集多个生物特征进行识别，例如采集面部特征同时结合声音特征、指纹、虹膜等，通过多种方式相互验证实现更加准确的识别。
二、云计算与物联网技术的应用随着云技术和物联网技术的发展，智能终端设备越来越多，生物识别技术也开始应用于这些设备上。
如今，云计算技术和物联网技术与生物识别技术已经有了较好的融合，通过将生物特征信息上传至云端，再通过端到端的通信技术反馈到智能设备上进行识别，使得生物识别技术得到更加广泛的应用。
三、深度学习和人工智能技术的发展深度学习和人工智能技术的发展，使得生物识别技术实现更高的准确率和精度。
由于生物识别技术需要从复杂的生物特征中提取信息进行识别，在这方面深度学习和人工智能的技术有很大的优势，可以通过大量的数据训练来实现更加准确的识别。
四、隐私保护技术的创新在使用生物识别技术时，为了保障用户信息的隐私，需要采用相应的隐私保护技术。
目前，隐私保护技术主要有掩蔽性生物识别、生物特征加密和生物特征分割等。
其中，掩蔽性生物识别是一种新的隐私保护技术，通过对生物特征进行掩蔽处理，让敏感信息不可见，从而保护用户的隐私。
总之，生物识别技术的发展趋势是多样化、智能化和隐私保护技术创新，这些技术的应用将会广泛而深入，为未来的科技发展带来更多的可能性。
同时，在使用生物识别技术时我们也需要注意保护用户隐私，保证技术应用的安全性和可靠性，为生物识别技术的发展提供更好的保障。
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势生物识别技术是一种可以通过人体生理特征来进行身份认证的技术。
随着科技的不断发展，生物识别技术在现代社会中得到了越来越广泛的应用。
这种技术比传统的身份认证方式更安全、更便捷，因此在金融、安防、医疗等领域中受到了热烈的追捧。
本文将介绍生物识别技术的研究现状以及未来的发展趋势。
一、现有的生物识别技术目前，常见的生物识别技术主要包括指纹识别、虹膜识别、面部识别、声纹识别等，每种技术都有其独特的优势和应用场景。
1.指纹识别指纹识别是最常见的生物识别技术之一，它利用指纹纹线、线宽，以及指纹之间的间隔等特征来识别个体身份。
这种技术不仅简单易用，而且准确率极高，因此在安防领域中得到了广泛的应用。
2.虹膜识别虹膜识别是一种通过对个体虹膜纹理的识别来进行身份认证的技术。
虹膜是人眼中彩色圆环内部的一层组织，其纹理独特且不可复制，因此虹膜识别的准确率也非常高。
虹膜识别技术主要应用于高安全要求的场所，如银行、政府机构等。
3.面部识别面部识别是通过对个体面部特征的识别来进行身份认证的技术。
它可以利用人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等特征来进行识别，具有便捷、准确、无接触等优点。
目前，面部识别技术在门禁系统、手机解锁等领域中得到了广泛的应用。
4.声纹识别声纹识别是通过对个体说话时发出的声音进行识别的技术。
它利用人的声带、声管等声音特征来进行识别，其优点在于不需要特别的设备，只需通过麦克风将说话人的声音采集即可。
声纹识别技术主要应用于电话客服、金融等领域。
二、未来发展趋势随着技术的不断进步，生物识别技术也在不断地发展和完善。
未来，有几个趋势值得我们关注：1.多模式生物识别技术多模式生物识别技术是一种可以通过多种生物特征来进行身份认证的技术。
这种技术可以将指纹、虹膜、面部、声纹等多种生物特征进行融合，从而提高识别准确率。
目前，已经有一些公司开始推出多模式生物识别技术的产品，未来这种技术有望在更多领域得到应用。
生物识别技术的发展及应用
生物识别技术的发展及应用生物识别技术是一种通过对个体生物特征进行识别的技术，具有高准确性和安全性，因此在多个领域有着广泛的应用。
随着科技的不断进步，生物识别技术也在不断发展，应用范围也在不断扩大。
生物识别技术主要包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别、声纹识别、掌纹识别等多种形式。
这些技术在身份验证、安全管理、金融支付、医疗保健等领域得到广泛应用。
其中，指纹识别是最早被应用的生物识别技术之一，它通过扫描和比对指纹图像来识别个体身份。
虹膜识别则是通过扫描眼睛的虹膜纹理来进行身份认证。
人脸识别则是通过摄像头获取人脸信息，并对比数据库中的人脸数据来进行身份识别。
声纹识别则是利用个体的声音特征进行识别。
这些生物识别技术在各个领域均有着重要的应用价值。
首先，生物识别技术在安全管理领域发挥着重要作用。
在企业和政府机构中，生物识别技术可以替代传统的门禁卡、密码等方式，提高安全性和便捷性。
通过对员工的指纹、虹膜或人脸等生物特征进行识别，可以有效控制某些区域的出入权限，防止未经授权的人员进入重要场所。
同时，生物识别技术也可以用于监控系统，通过对特定人员的生物特征进行识别，来跟踪犯罪嫌疑人或寻找失踪儿童等。
在金融领域，生物识别技术可以用于支付验证，提高支付安全性，减少盗刷风险。
其次，生物识别技术在医疗保健领域也有着广泛的应用。
在医疗机构中，医生、护士和其他医务人员可以通过生物识别技术进行身份验证，以防止医疗事故的发生。
同时，生物识别技术还可以用于患者的身份识别和病历管理，提高医疗信息的安全性和管理效率。
另外，生物识别技术也可以用于医疗设备的开启和操作授权，确保只有经过授权的人员才能操作医疗设备，提高医疗设备的安全性和可靠性。
此外，生物识别技术还在智能手机、智能家居等领域得到了广泛应用。
在智能手机领域，人脸识别和指纹识别已经成为了手机解锁的主流方式，取代了传统的图案密码和数字密码。
通过人脸识别和指纹识别，用户可以更加便捷、快速地解锁手机，并且可以确保手机的安全性。
生物识别技术在金融安全中的发展与应用
生物识别技术在金融安全中的发展与应用随着科技的飞速发展，生物识别技术在金融领域的应用逐渐成为一种趋势。
生物识别技术基于人体生理或行为特征进行身份认证，可以极大提高金融交易的安全性与便捷性。
本文将探讨生物识别技术在金融安全中的发展与应用。
一、生物识别技术的发展历程与特点生物识别技术起源于20世纪60年代，经过几十年的发展，逐渐成为一种成熟的身份认证技术。
生物识别技术主要包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声纹识别等多种形式。
指纹识别是最早应用于商业领域的生物识别技术之一，它通过对人体指纹纹理进行图像处理和比对来确认身份。
相对于传统的密码和密钥，指纹识别具有独特性和稳定性的特点，难以伪造和冒用。
人脸识别技术则是通过检测和比对人脸的特征点和纹理信息进行识别。
人脸识别技术具备非接触、高准确性和用户友好等特点，广泛应用于金融支付和ATM取款等场景。
虹膜识别技术是通过分析人眼虹膜的纹理特征来进行身份认证。
虹膜具有不可复制性和高度稳定性，因此虹膜识别技术在金融领域的应用也逐渐增多。
声纹识别技术则是通过分析和比对人声音频特征实现身份认证。
声纹识别技术可以在服务器端进行验证，用户只需通过语音与系统进行交互，无需额外的硬件设备，具有便捷性的特点。
总体而言，生物识别技术具备独特性、准确性和便捷性等特点，将不断为金融领域的安全和风控提供新的解决方案。
二、生物识别技术在金融安全中的应用1. 身份认证与授权生物识别技术可以用于金融机构的身份认证与授权，确保只有授权用户才能进行交易和访问敏感信息。
通过结合指纹、人脸或虹膜等生物特征进行身份验证，可以有效避免密码被盗或冒用的问题。
2. 支付安全生物识别技术在支付领域的应用已经比较成熟，如指纹支付、人脸支付等。
用户可以通过生物特征完成支付，无需携带银行卡或密码，避免了支付密码泄露的风险。
3. 风险管理金融机构可以通过生物识别技术对风险进行实时监控和处理。
例如，在交易中检测用户的生物特征变化，如心率、体温等，可以及时发现异常情况并采取相应措施，减少金融欺诈的风险。
金融行业中的生物识别技术应用与发展前景
金融行业中的生物识别技术应用与发展前景近年来，随着科技技术的迅速发展，生物识别技术在金融行业中的应用也越来越广泛，成为了金融行业中的一种重要工具。
从传统的指纹识别，到现代的人脸识别、虹膜识别等多种识别方式，这些技术不断地推动着金融服务的智能化、便捷化和安全化进程。
1.生物识别技术在金融行业中的应用现状目前，生物识别技术在金融行业中的应用主要集中在两个方面：一是身份认证，包括开户、登陆、取款、转账等过程中的身份验证；二是风险控制，通过对客户进行生物特征识别，提高金融机构的客户风险控制能力。
以身份认证为例，生物识别技术可以通过采集客户的人脸、指纹、虹膜等生物特征，与客户已有的身份信息进行匹配验证，确保客户身份的真实性。
而且，生物识别技术具有快速高效、准确可靠、难以复制等优势，大大提高了金融机构的身份验证效率和安全性。
同时，也能够避免使用传统的密码和身份证明等方式带来的安全隐患。
2.生物识别技术在金融行业中的发展前景随着金融行业的不断发展，生物识别技术的应用前景也越来越广阔。
未来，随着新技术的出现和生物识别技术本身的不断发展，生物识别技术在金融行业中的应用将更加普及和便捷，使金融服务更加优质、高效。
第一，生物识别技术将成为金融服务领域中的标配。
目前，随着金融科技公司的逐渐崛起，新型智能设备的不断涌现，金融行业的数字化服务越来越成熟，生物识别技术已经成为金融行业的常态化工具之一。
未来，随着技术的不断进步，生物识别技术将在金融服务中发挥更加重要的作用。
第二，生物识别技术将不断推进金融服务的自动化进程。
目前，随着智能合约、区块链等新兴技术的不断涌现，金融服务将越来越依赖于自动化流程和智能化设备。
而生物识别技术的出现，将进一步推进金融服务的自动化发展，提高金融机构的服务效率和安全性。
第三，生物识别技术将助力金融行业的数字化转型。
随着金融机构数字化服务的逐步升级和客户需求的日益多元化，生物识别技术作为一种重要的身份验证工具，将为金融行业的数字化转型提供重要支持。
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生物识别技术的发展及应用一、简介我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。
这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。
人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。
依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。
这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。
1、现行的系统受到的挑战安全性是许多系统要首先考虑的问题，尽管使用者一向都相当讨厌安全检查机制介入他们的工作中，但管理者仍然需要这样的一种检查访问与使用情形的手续与方法。
如果没有办法清楚明确的辨认使用者身分的话，那么你也将无法确认是那位使用者，以及他究竟操作了什么行动。
所以使用者会被强迫去进行一些密码机制或硬件标志以帮助我们去追踪究竟是谁做了些什么？现行的许多计算机系统中，包括许多非常机密的系统，都是使用“用户ID+密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制的。
实际上，这种方案隐含着一些问题。
例如，密码容易被忘记，也容易被别人窃取。
而且，如果用户忘记了他的密码，他就不能进入系统，当然可以通过系统管理员重新设定密码来重新开始工作，但是一旦系统管理员忘记了自己的密码，整个系统也许只有重新安装后才能工作。
有关机构的调查表明，因为忘记密码而产生的问题已经成为IT厂商售后服务的最常见问题之一；密码被别人盗取则更是一件可怕的事情，因为用心不良的人可能会进一步窃取公司机密数据、可能会盗用别人的名义做不正当的事情、甚至从银行、ATM终端上提取别人的巨额存款。
实际上，密码的盗取比较容易，别人只要留意你在计算机终端前输入口令时的击键动作就可以知道你的密码，甚至可以通过你的生日、年龄、姓名或者其他一些信息猜出你的密码--许多人使用自己的生日作为密码，密码还可以被解破--众所周知，高度机密的美国一些军事机构计算机网络曾不止一次被黑客侵入，黑客们实际上就是解破了这些计算机网络的某一合法用户的密码来开始的。
尽管现行系统通过要求用户及时改变他们的口今来防止盗用口令行为，但这种方法不但增加了用户的记忆负担，也不能从根本上解决问题。
随着科技的进步，指纹识别技术已经开始走入了我们的日常生活之中。
目前在世界上许多公司和研究机构都在指纹识别技术的研究中取得一些突破性技术，从而推出了许多新产品，这些产品己经开始在请多领域得以运用。
BAC公司推出的业界领先的SecureTouch指纹识别机产品，就是非常具有应用价值和前景的。
除了计算机网络及其应用系统外，一些传统的需要进行身份验证的场合，也存在着类似的安全性问题。
例如证件的伪造和盗用、不正当的转借等。
一些犯罪通过伪造证件进入机密场所以窃取机密信息，有的犯罪伪造签证和护照非法入境或移民，这是因为传统的证件使用了易于伪造、未经加密的纸制证件。
另一个例子是考勤机，它的使用方便了企业进行职工的考勤管理，但使领导头疼的是经常有人弄虚作假，代别人打卡。
丢了钥匙不仅打不开门，还要当心坏人拾到你的钥匙盗取你的家财，其他使用钥匙的场合同样也有如此的问题……这些问题都说明，现行的系统安全性技术己经遭遇严峻的挑战!2、指纹识别是成熟的生物识别(Biometric)技术由于人体的身体特征具有不可复制的特点，人们把目光转向了生物识别技术，希望可以籍此技术来应付现行系统安全所面临的的挑战。
要把人体的特证用于身份识别，这些特征必须具有唯一性和稳定性。
研究和经验表明，人的指纹、掌纹、面孔、发音、虹膜、视网膜、骨架等都具有唯一性和稳定性的特征，即每个人的这些特征都与别人不同、且终生不变，因此就可以据此识别出人的身份。
基于这些特征，人们发展了指纹识别、面部识别、发音识别等多种生物识别技术，目前许多技术都己经成熟并得以应用，其中的指纹识别技术更是生物识别技术的热点。
指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术和快速可靠的算法的研究。
尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但用于识别的数据量相当大，对这些数据进行比对也不是简单的相等与不相等的问题，而是使用需要进行大量运算的模糊匹配算法。
现代电子集成制造技术使得我们可以制造相当小的指纹图象读取设备，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行两个指纹的比对运算的可能。
另外，匹配算法可靠性也不断提高，指纹识别技术己经非常实用。
二、历史、现状和未来考古证实，公元前7000年到6000年以前，古叙利亚和中国，指纹作为身份鉴别己经开始应用。
考古发现，在这个时代，一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹，中国的一些文件上印有起草者的大拇指指纹，在Jercho的古城市的房屋留有砖匠一对大拇指指纹的印记等。
虽然指纹的一些特征己经被人们认识和接受但不能证明，但指纹己广泛应用社会的各个方面。
19世纪初，科学研究发现了至今仍然承认的指纹的两个重要特征，一是两个不同手指的指纹纹脊的式样(radge pattern)不同，另外一个是指纹纹脊的式样终生不改变。
这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。
(主要代表性的事件有：1896年阿根廷首次应用，然后是1901年的苏格兰，20世纪初其他国家也相继应用到犯罪鉴别中。
)20世纪60年代，由于计算机可以有效的处理图形，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹。
从那时起，自动指纹识别系统AFIS在法律实施方而的研究和应用在世界许多国家展开。
20世纪80年代，个人电脑、光学扫描这两项技术的革新，使得它们作为指纹取像的工具成为现实，从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用，比如代替IC卡。
现在(90年代后期)，低价位取像设备的引入及其飞速发展，可靠的比对算法的发现为个人身份识别应用的增长提供了舞台。
对生物识别技术来说，被广泛接受意味着在影响千万人的日常生活的各个地方使用。
通过取代个人识别码和口令，生物识别技术可以阻止非授权的访问，可以防止盗用ATM、蜂窝电话、智能卡、桌面PC、工作站及其计算机网络；在通过电话、网络进行的金融交易时进行身份认证；在建筑物或工作场所，生物识别技术可以取代钥匙、证件、图章和卡阅读器。
三、验证和辨识应用系统利用指纹识别技术可以分为两类，即验证(Verification)和辨识(Identification)。
验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹进行一对一的比对（one -to-one matching），来确认身份的过程。
作为验证的前提条件，他或她的指纹必须在指纹库中已经注册。
指纹以一定的压缩格式存贮，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。
随后在比对现场，先验证其标识，然后，利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。
验证其实是回答了这样一个问题：“他是他自称的这个人吗？”这是应用系统中使用得较多的方法。
辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据厍中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。
这也叫“一对多匹配（one-to-many matching）”。
验证其实是回答了这样一个问题：“他是谁？”辨识主要应用于犯罪指纹匹配的传统领域中。
一个不明身份的人的指纹与指纹库中有犯罪记录的人指纹进行比对，来确定此人是否曾经有过犯罪记录。
验证和辨识在比对算法和系统设计上各具技术特点。
例如验证系统一般只考虑对完整的指纹进行比对，而辨识系统要考虑残纹的比对；验证系统对比对算法的速度要求不如辨识系统高，但更强调易用性；另外在辨识系统中，一般要使用分类技术来加快查询的速度。
除了验证的一对一和辨识的一对多比对方法，在实际应用中还有“一对几个匹配（o ne-to-few matching）”。
一对几个匹配主要应用于只有几个“(few)”用户的系统中，比如一个家庭的成员要进入他们的房子。
“几个”所包含的数目一般为５－２０人。
一对几个匹配一般使用与一对一匹配相同的方法。
四、可靠性问题由于计算机处理指纹时，只是涉及了指纹的一些有限的信息，而且比对算法并不是精确匹配，其结果也不能保证100%准确。
指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。
主要由两部分组成，拒判率(FRR)和误判率(FAR)。
我们可以根据不同的用途来调整这两个值。
FRR和FAR是成反比的。
用0-1.0或百分比来表达这个数。
ROC(Receiver Operatin g Curve)-曲线给出FAR和FRR之间的关系。
尽管指纹识别系统存在着可靠性问题，但其安全性也比相同可靠性级别的"用户ID+密码"方案的安全性高得多。
例如采用四位数字密码的系统，不安全概率为0.01%，如果同采用误判率为0.01%指纹识别系统相比，由于不诚实的人可以在一段时间内试用所有可能的密码，因此四位密码并不安全，但是他绝对不可能找到一千个人去为他把所有的手指（十个手指）都试一遍。
正因为如此，权威机构认为，在应用中1%的误判率就可以接受。
FRR实际上也是系统易用性的重要指标。
由于FRR和FAR是相互矛盾的，这就使得在应用系统的设计中，要权衡易用性和安全性。
一个有效的办法是比对两个或更多的指纹，从而在不损失易用性的同时，极大地提高了系统安全性。
五、嵌入式系统(Embedded System)与连接PC的桌面应用利用指纹识别技术的应用系统常见有两种方法，即嵌入式系统和连接PC的桌面应用系统。
嵌入式系统是一个相对独立的完整系统，它不需要连接其他设备或计算机就可以独立完成其设计的功能，象指纹门锁、指纹考勤终端就是嵌入式系统。
其功能较为单一，应用于完成特定的功能。
而连接PC的桌面应用系统具有灵活的系统结构，并且可以多个系统共享指纹识别设备，可以建立大型的数据库应用。
当然，由于需要连接计算机才能完成指纹识别的功能，限制了这种系统在许多方面的应用。
当今市场上的指纹识别系统厂商，除了提供完整的指纹识别应用系统及其解决方案外，可以提供从指纹取像设备的OEM产品到完整的指纹识别软件开发包，从而使得无论是系统集成商还是应用系统开发商都可以自行开发自己的增值产品，包括嵌入式的系统和其他应用指纹验证的计算机软件。
六、指纹识别技术应用实例指纹识别技术可以通过几种方法应用到许多方面。
本文在上面已经介绍的通过使用指纹验证来取代各个计算机应用程序的密码就是最为典型的实例。
可以想象如果计算机上的所有系统和应用程序都可以使用指纹验证的话，人们使用计算机就会非常方便和安全，用户不再讨厌必要的安全性检查，而IT开发商的售后服务工作也会减轻许多。
IBM公司已经开发成功并广泛应用的Global Sign On软件通过定义唯一的口令，或者使用指纹，就可以在公司整个网络上畅行无阻。
把指纹识别技术同IC卡结合起来，是目前最有前景的一个方向之一。