识别物理特性是一样古老人类。 认识到人，他们的声音或外观，并冒充的人，假设他们一出现，是家喻户晓的古典时代。 努力寻找身心特点，找出独特的人，包括bertillion颅地图，指纹和脱氧核糖核酸采样。 使用这样的功能，以确定人，一台计算机最好能消除错误认证。
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生物识别技术是自动测量生物或行为特征来识别一个人。 当用户给出了一个帐户，系统管理，需要一套测量，以查明该用户在一个可以接受的程度，在误差范围内。 每当用户访问该系统，生物识别认证机制验证身份。 这是相当容易识别用户，因为没有搜索的需要。 一比较，以已知数据为声称用户的身份要么核实或拒绝接受这一要求。 共同的特征是指纹，声音特色，眼睛，脸部特征，和击键动力学。
指纹可以扫描光学，但相机需要的是太笨重了。 一库容技术采用的差异电气费的纹释义于手指，以找出部分手指触摸芯片和提出的那些问题。 这些数据转换成一个图中的山脊，是代表顶点和顶点对应相邻的山脊，是相互联系的。 每个顶点有许多近似的长度相应岭。 在这一点上，确定赛事成为一个问题，图匹配。 这个问题是类似经典图同构问题，但由于不精确测量，图中产生的指纹可能有不同的电话号码，边和顶点。 因此，匹配算法是一个近似。
认证通过声音，也称为说话人确认或说话人识别，还牵涉表扬一位发言者的声音特色或口头资料核实。 前者利用统计技术，以测试假设，即说话者的身份是所宣称的那样。 该系统首先是受过训练的固定通过短语或音素表示，可以结合起来。 认证中，无论是发言者说，通过-短语或重复一项字（或一组字）组成的教训音素。 口头信息核查处理的内容的言论。 该系统要求的一系列问题，如"什么是你母亲的婚前姓氏" ？ "在哪个城市是你出生" ？ 然后检查答案发言的是一样的答案记录在其数据库。 关键的区别是，议长核查技术是议长依赖性，但口头信息核查技术是喇叭独立的，仅仅靠内容的答案。
认证眼部特征利用虹膜和视网膜。 图案内的虹膜都是独一无二的每个人。 因此，一个验证方法是比较模式统计学和询问的差异是随机.. 第二种方法是关联图像进行了统计测试，以了解他们是否匹配。 视网膜扫描，依靠独特的模式所作的血脉在后面的眼睛。 为此，我们需要一个激光发送到视网膜，这是非常侵扰。 这种方法通常只用在最安全的设施。
人脸识别构成了好几步。 首先，面对的是位于。 如果用户的地方她的脸，在一个预定的位置（例如，在休息时，她下巴上的支持） ，问题就变得比较容易。 然而，面部特征，如头发和眼镜，可识别的劲头。 技术，这样做的，包括使用神经网络和模板。 由此产生的图像，然后与相关的图像在数据库中。 相关性是受分歧，在灯光与当前图象和参考图像，由失真，由"噪音" ，并认为，该面对的问题。 相关机制必须是"训练有素" 几种不同方法的相关性已被使用，取得不同程度的成功。 另一种做法是把重点放在面部特征，例如之间的距离，鼻子和下巴，以及角的线取自一至另一方。
击键动力学要求签字基于击键的间隔时间，击键压力，按键时间，并在关键的是这场（对边缘或在中间） 。 这个签名被认为是独一无二的，在同样的方式，书面签名都是独一无二的。 击键识别既可以是静态和动态。 静承认是一蹴而就，一劳永逸的，在认证时间，而且通常涉及打字的一个固定的或已知的字符串。 一旦认证工作已经完成，攻击者可以捕捉连接（或接管码头） ，而不被发现。 动态识别，是做了在整个会议期间，所以上述攻击是行不通的。 然而，签名必须选择，使变异与个人的会议上不会造成认证失败。 举例来说，击键时间间隔可能差别甚大，与动态的认可机制，必须考虑到这一点。 统计数据收集从使用者的打字，然后贯穿于统计测试（可能是抛弃了一些数据，应视为无效，这取决于所采用的技术） ，即占世界接受的差异，在数据。
几位研究人员已经结合的一些技巧上文所述，以提高准确性生物认证。 三位科学家联合声音听起来唇议案与面部图像。 科学家们描述的"监督员模块" ，为融合的语音及人脸识别与成功率为99.5 ％ 。 结果表明，较高的准确度可以达到比时，只有一个单独的一个特点就是用。
由于生物识别技术措施的特点，个体，人的诱惑相信攻击者不能构成作为授权的用户对系统的使用生物识别技术。 两个假设理解这个信念。 第一是生物辨识装置是准确的，在环境中，它是用来。 例如，如果一个指纹扫描仪，是根据观察，它具有扫描面具，另一人的手指将被侦破。 但如果它不是在观察中，这种把戏可能不被发现和未经授权的用户可能获得。 第二个假设是，输电，从生物识别装置到计算机的分析过程，是防。 否则，就可以记录一个合法的认证和重放稍后才能进入该区。
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