通过解剖学特征和行为特点自动识别人的方法在护照、信用卡、便携式电脑和移动电话中的应用，并在现代生活中与日俱增——
生物测定会成为个人识别技术的未来趋势吗?
是的，因为生物测定与密码和身份证依据“你所知”或“你所有”的传统识别技术不同，是建立在“你是谁”，如脸型、指纹、虹膜或签字和步态等行为特征的基础上的。这使生物测定学技术较传统识别方法更难以模仿滥用。与密码和身份证全然不同，对生物身份进行猜测、共用、错置、复制或伪造极为困难。
为何这项未来技术现在就来了?
这是供给与需求双双增长的结果。在需求方面，人们现在越来越担心安全威胁和欺诈行为。各国政府要跟踪谁在出入国境、谁在接受福利款;许多公司要控制谁可以进入他们的设施、网站以及专用信息资料库。最主要的是，公众接纳这项技术的人数在增加:担忧身份被盗用的公民愿意使用生物测定系统以便用上便携式电脑和移动电话，以及用信用卡在售货网点终端上结帐。在供给方面，小巧而便宜的传感器以及能完全自动和“实”时识别的系统(通常在1秒钟内)的最新发展，促成了这项技术的爆炸性发展。
这项新技术与指纹之类已为人们熟悉的生物测定识别方法有何区别?
指纹检测在法医学上已经应用了约100年。不过在传统指纹识别中，要从自动系统提供的候选者名单上作出最终认证裁定，有时会令专家处于两难境地。用于法医学的其他方法，如DNA、头发和皮肤纤维纹路样品测定是不能完全自动化的，而且耗时很长(数小时到多天)，这适用罪犯调查，但不适用于商业应用。
指纹识别技术是如何更新换代的?
获取指纹的传统方法是基于称为辗压指纹的“纸上墨迹压印”，现仍为警方和政府机构所使用。不过依据光学、固态物理、热力学、超声波和多光谱技术研发的电子学传感器现已上市销售。这些传感器能从手指表面触及板面时产生的隆起和下陷等物理特征的差别，产生数字影像。这类传感器十分小巧且价格便宜，从而能将它们装入消费者的移动电话、个人数字化装置和便携式电脑之类的电子产品中。
虹膜识别目前甚喧尘上，这项技术涉及什么内容?
虹膜识别是基于对人眼虹膜(即人眼内的着色部分)内可见的独特而稳定的纹理形态的分析。视频摄像技术用于记录眼的影像，虹膜区是在数字化删除瞳孔、眼皮和睫毛后定位的。经数字化过滤后的虹膜图像的阶段信息(反映每个虹膜独特的起伏形态)经计算并以一长串比特数字贮存起来。识别是通过比较2个这样的比特序列完成的。
生物测定识别系统的基本构件是什么?
它们一般有4个部分。首先有传感器以获取或识读生物测定特征———指纹、虹膜、签字、声音特征或类似征兆。然后有特征提取装置，以提取某些突出的特征以供识别;有登录信息的资料库，以贮存该系统的所有登录使用者的生物测定特征(又称模板);最后还有对比装置，以便把输入的生物测定样本与信息资料库内的模板进行比对。
识别是如何完成的?
我们可以在两种情况之间进行区别:肯定识别和否定识别。肯定识别简便易行。如果你想登录到内设指纹识读装置的便携式电脑上，你无需输入密码，只要将手指放置到传感器上就能办到。若从指纹提取的特征与便携式电脑中贮储的信息资料，即指纹模板相符，你就可以被认可。
否定识别是怎样进行的?
否定识别更具挑战性。如果你想获得一张新的驾驶执照，通常你必需出示一份或多份诸如出生证明或者护照之类的书面认证资料。但这些材料较易伪造。颁证当局怎么知道你确实没有一份不同名字的驾驶执照呢?生物测定信息资料库可使颁证人员通过对某一生物测定特征(如脸型)与信息资料库中所有已发驾驶执照的个人的这一特征进行比对，来发现问题。
生物测定学系统能广泛应用吗?
当然。高通量肯定识别系统的一个例子是佛罗里达州奥兰多市的沃特·迪斯尼世界乐园，它就采用多光谱指纹传感器来预防假票入园。每位入园参观者都需在旋转栅门处和门票一起提供指纹印记(指纹与特种门票联接一体)。若你再次光顾公园(如你握有多次入园门票，在同一天晚些时再度入园或在另一天入园)，你必需提供能证实门票有效的同一手指的指纹印记。迪斯尼乐园检票系统可以高效率地处理大量游客(一天约10万人)的入园事宜，而且可在全天候情况下工作得同样出色。另一个例子是英国政府所属的“移民虹膜识别系统(IRIS)”，这种肯定识别系统可让注册出入境的旅游者绕过机场的正常移民通道。
有目前正在工作的否定识别系统吗?
最引人注目的否定识别系统可能要数美国国土安全部使用的“美国旅游者和移民身份显示技术系统(”US—VISIT)了。现在前往美国的每位游客必需在入境处提供左右手食指的指纹图像和面容图像。左右手食指的指纹可在10秒钟内与一份记录250万人指纹的对照名册进行比对。自从2004年1月启用以来，已有7500万接受过该系统的检查，有约1000人被拒入境。
生物测定技术在何处试用后被认为并不令人满意?
对机场和繁华街道之类的公共场所实施监视，一直是生物测定学识别的一个难题。虽说摄像机能用于探测可疑的行为和事件，但捕获面容图像并据此识别已知罪犯却很困难。脸型比对数字系统通常采用统计学技术来分析面容图像中的像素密度分布，然后测定不同特征(如眼、鼻等器官)的相对位置。但现行面貌识别数字系统在只能获得部分脸部图像时，或在某人的外表已经发生变化，如变得年老，表情不同或佩戴了眼睛或蓄须时，会不很精确。
生物测定学识别系统的准确率是如何测定的?
通过2个数字:(1)错误的排斥率(FRR)，即真实的使用者因未被正确地识别而被拒绝的频率;(2)错误的接受率(FAR)，即冒名项替者被接受为真实使用者的频率。当然这2种测定结果对于一个设定系统来说并非互不相干。一个接受所有真实人员的系统因此拥有所要求的低的错误排斥率，可能没有拒绝所有错误的人员，因而可能有较高的错误接受率。
现有这类系统的准确性如何?
目前的指纹识别系统在错误接受率为千分之一的条件下可以提供高达万分之一的错误排斥率。当然生物测定系统的实际表现依靠多种因素，包括特定的生物测定学特征、获取这些特征的传感器、登录在信息资料库内的人数特征，以及各种不同的环境因素(室内或室外、气温，湿度等等)。因此把准确率的重点放在哪里，取决于特殊的用途:例如迪斯尼乐园要求尽可能低的差错排斥率，这样才能不致以较高的错误接受率为代价打搅游客。美国旅游者和移民身份显示技术系统情况正好相反:该系统在支付较高的错误排斥率费用的情况下，寻求低的错误接受率(以便把可能的罪犯和恐怖分子拒之门外)。
人们对生物测定学技术存在恐惧心理有道理吗?
人们的担心可以分为3类。首先是安全隐患:即生物测定系统本身可能会受到侵害或泄密(例如提供伪造的输入指纹)。其次，存在隐私权问题:各级政府和国家可能利用这类技术跟踪和窥探某人的秘密，或某人的生物测定学特征可能被盗取和滥用。第三，就是文化和宗教的抵制;而涉及安全和隐私问题的担忧是有理由的，因此是当前研究的课题。就隐私权和文化抵制而言，若想让公众完全接受这项技术，政府对公众进行教育是必需的。
生物测定的安全性可能受到侵犯吗?
侵犯生物测定系统的方法之一是利用伪造的生物测定学特征(如人造的或死人的手指或者面罩)。这是令人担忧的事情，不过新的指纹传感器可以探测放在传感器上的手指是否活的，例如多光谱成像技术可测出这只手指吸收了多少光线，或用电场传感器测量手指的电传导特性来判断真伪。
生物识别技术中计算机系统有可能受到黑客的破坏吗?
生物测定系统中最敏感的部分是登录信息的资料库，对它的侵害会使安全性和隐私权都受到威胁;另一敏感部分就是不同组成部分之间用于信息传输的通道。对上述两方面的侵害，可以通过把生物测定与密码技术结合起来而加以防止黑客的拦截、转移或修改信息资料。另一个办法是将整个生物测定学系统(包括传感器、特征取证装置、信息资料库和比对装置)设置在一个单独的芯片或智能卡内，这样可以保证生物测定学信息资料的万无一失。
对生物测定学识别技术安全性的担忧会阻碍其发展吗?
不会。因为无论问题有多大，生物测定学识别都比官方证件、个人身份证明和密码设置等传统个人识别方法更加安全和便利。在进入计算机系统之类的应用中，生物测定学可以替代或者补充现行的方法以改进识别的准确性。在发放护照和驾驶证等方面，生物测定学是确定某人是否已经以不同姓名领取了这类证件的唯一可行的方法。无论你喜欢与否，这项技术已经站稳脚跟了。