随着物联网应用的逐渐丰富，生物识别技术已经迎来了展示其才华的机会-不难理解，在万物互联时代，数据的重要性安全性是不言而喻的，市场需要更可靠和更机器的交互方式，生物识别技术可以承担这一重要任务。生物识别是指使用人类的身体特征（例如指纹，面部特征和虹膜）或行为特征（例如语音，手写）来识别个人身份。与传统的识别方法相比，生物识别技术在安全性，保密性和便利性方面具有优势。从识别方法的角度来看，生物识别可以分为指纹识别，面部识别，语音识别，虹膜识别，静脉识别等。其中，指纹识别应用已经非常广泛，并且面部识别应用正在兴起。这两种识别技术是公众最熟知的。近年来，许多硬件制造商已经将指纹识别和面部识别提升为“黑技术”。为了增加他们产品的卖点。然而，从业界的角度来看，可以用作“黑技术”的生物识别技术领域被广泛使用。应该是虹膜识别技术。指纹和面部识别具有“斑点”，虹膜识别是“黑色技术”。指纹是指手指前端的皮肤不均匀所产生的线条。每个人的指纹特征（起点，终点和线的组合）点和分叉点将不完全相同，因此可以将指纹用于识别。 ▲每个人的指纹详细信息都不同（来源：免费）由于技术门槛低，指纹识别是第一个应用的技术。在诸如出勤，手机解锁，安全解锁，访问控制等许多情况下都有指纹识别。但是，该技术仍然存在一些不便。例如，它对手指的清洁度和干燥度有很高的要求。脏，湿和油等因素会干扰机器的识别；当进行指纹验证时，诸如不同的指纹角度和强度等因素会影响识别结果。另外，每次使用指纹时，用户的指纹痕迹将留在指纹收集器上，并且用户的指纹可能被复制，并且极大地损害了安全性。结果，出现了不直接接触机器的面部识别技术的应用。人脸识别的工作原理分为三个步骤。首先是建立面部的面部轮廓文件。工作人员负责收集相关用户的面部轮廓文件，或者将用户的照片形成面部轮廓文件并存储在面部轮廓文件中。其次，使用相机拍摄当前的人脸。最后，将捕获的肖像与面部文件进行比较。该过程使用“面部模式编码”处理。在数百万人中准确识别一个人的方法。与指纹识别相比，人脸识别具有非接触，非强制和并发的优点（即可以在场景中对多个人脸进行分类和识别），这是其良好的一面。缺点是人脸识别对场景的光线环境敏感。另外，当前的面部识别技术主要使用平面2D来收集面部和面部特征的相对位置以进行识别。它可能以照片的形式欺骗识别机。基于“缺陷”，关于指纹识别和面部识别，虹膜识别开始作为“最终BOSS”出现。虹膜识别基于眼睛中的虹膜（黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆形部分）进行识别。它被公认为业内最准确，最安全的生物识别技术。业内人士透露，虹膜识别的误识别率可低至百万分之一，指纹识别的误识别率为0.8％，面部识别的误识别率为2％。另外，虹膜识别技术需要生物体的虹膜信息。眼球从人体上剥下后，虹膜将随着瞳孔扩大而失去活动性，并被机器排斥。因此，虹膜识别的安全性更高。两个主要的应用趋势是，虹膜识别的黑色技术不仅仅是解锁。之前，虹膜识别主要用于工业领域