在目前的研究与应用领域中，生物特征识别主要关系到计算机视觉、图象处理与模式识别、计算机听觉、语音处理、多传感器技术、虚拟现实、计算机图形学、可视化技术、计算机辅助设计、智能机器人感知系统等其他相关的研究。己被用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。
基于这些特征，生物特征识别技术己经在过去的几年中己取得了长足的进展.目前研究和使用的生物特征识别技术主要有人脸识别、虹膜识别、指纹识别、掌纹识别、签名识别、声音识别。不同的生物识别技术在精度、稳定性、识别速度、便捷性方面有着明显的差异，因此在不同的应用领域中，也有着不同的特点。
1、指纹识别
指纹身份鉴别方法是应用最早、最广泛和最成熟的生物特征身份鉴别方法。目前指纹识别算法较成熟、速度快、实时性好，因其门槛最低、成本低廉、使用便利的优势，在安防、考勤、银行、手机等领域形成广泛应用。
指纹识别系统主要由指纹取像、预处理、特征提取、比对、系统管理和数据库管理几部分组成。指纹图象的采集方法有光学全反射照相、硅晶体传感器、其他技术(超声波扫描、温度传感器、压力传感器)。指纹鉴别方法有其局限性，手指长期受到摩擦的体力劳动者的指纹质量极差，此外，还有少数人的指纹的端点和分叉点极少，对这一类人群指纹鉴别方法几乎无法适用。
随着指纹识别系统相关设备和算法的不断成熟，相关的研究一方面关注于指纹图像的精准度，尤其是在残缺或污损的情况下;另一方面关注于传感器尺度的不断减小以便于能应用在PDA、手机等类似设备上。例如日本三菱电机公司将指纹认证装置微型化，并内置于公司将要推出的手机中，在使用者打电话时只要用手指触摸手机的传感部，手机就能马上识别出指纹是否与使用者事先登记的指纹一致。如果与事先登记的指纹不相符合，电话就不能接通。这使手机用户再也不必担心手机被人盗用了。
2、虹膜识别
虹膜，作为重要的身份鉴别特征，具有唯一性、稳定性、可靠性、可采集性、非侵犯性等优点。并且识别速度较快，有识别距离限制，多数用于工业领域场景。
虹膜识别系统一般可由虹膜定位、图像预处理、虹膜特征提取和分类识别几个部分组成。虹膜识别系统的工作原理一般都是通过虹膜采集设备采集虹膜图像，然后通过预处理消除图像的噪声斑点和光照带给图像的影响。利用虹膜的几何特性，通过定位虹膜的内外边缘、上眼睑、下眼睑.将虹膜从原始的虹膜图像中分割出来。分割出来的虹膜图像还需要消除虹膜图像带来的旋转、尺度变化以及消除睫毛遮盖等影响。
进一步将归一化后的虹膜图像进行增强，得到了预处理好的图像，以便提取相应的特征。另外，虹膜的特征提取模块跟系统相关，因为不同的系统可能采用不同的虹膜特征。虹膜特征提取后就转化成一个模式识别的问题。分类器模块对虹膜的特征进行分类，如果是虹膜鉴别问题只需与目标虹膜比较即可，如果是虹膜识别还需要检索相应的数据库并得出最终的判别结果。
在各种虹膜识别算法中，以Daugman和Wildes提出的基于虹膜Gabor特征及粗相位量化和基于图像配准技术的虹膜识别算法最为经典.大多数商业系统都是基于这两种算法。
3、人脸识别
人脸识别一直活跃于我们的生活当中。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别，但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式，使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。并且采集成本低，是一种大众公认的身份鉴别特征，是国内外生物特征身份鉴别领域的热点。
人脸识别有两方面工作：在输入的图像中定位人脸;抽取人脸特征进行匹配识别。目前的人脸识别系统，图像的背景通常是可控或近似可控的，因此人脸定位相对而言容易解决。而人脸识别由于表情、位置、方向以成光照的形式展现，让其产生较大的同类差异，使得人脸的特征抽取较为困难。
4、掌纹识别
与指纹识别相比，掌纹识别的可接受程度较高。其主要特征比指纹明显得多，而且提取时不易被噪声干扰，另外，掌纹的必要特征比手形的特征更稳定和更具分类性，因此掌纹识别应是一种很有发展潜力的身份识别方法。
5、视网膜识别
视网膜是一些位于眼球后部十分细小的神经.它是眼睛感受光线并将信息通过视神经传给人脑的重要器官。由于视网膜不容易改变和复制，它被认为是最安全的生物识别方式。在20世纪30年代，人们通过研究就得出了人类眼球后部血管分布惟一性的理论，据进一步的研究显示，即使是孪生子，这种血管分布也具有惟一性。
6、签名识别
签名识别是一种行为识别技术，目前签名大多还只用于认证。签名认证的困难在于数据的动态变化范围大，即使是同一个人的两个签名也绝不会相同。签名认证按照数据的获取方式可以分为两种：离线认证和在线认证。离线认证是通过扫描仪获得签名的数字图像;在线认证是利用数字写字板或压敏笔来记录书写签名的过程，离线数据容易获取.但是笔划形成过程中的动态特性，使得在线签名容易被伪造。