常见的生物特征包括指纹、手形、人脸、虹膜、视网膜、声音等，与传统的身份鉴别方法相比，生物特征识别技术相对更加安全、保密，这也是越来越多的安防机构选用生物识别技术的原因所在。生物特征在某种程度上具有比较明显的普遍性、唯一性、稳定性及可采集性，一方面便于各类识别系统收集特征进行分析，另一方面能够准确地标识出身份信息。
　　
　　其中，在安防领域中，指纹和人脸识别技术的应用最为广泛，在生物特征识别技术市场中，这两种特征识别技术占了一半以上的市场份额。那么，指纹和人脸识别技术的实现原理是什么？它们之间如何选择？
　　
　　一、指纹识别技术
　　

　　所谓指纹，是指人体指尖表面的纹路。在指纹中，凸起的纹线为脊线，脊线与脊线之间的部分为谷线。根据脊线和谷线的结构，可以得到一些细节点，指纹识别主要就是利用这些细节点特征实现的。

　　指纹识别是使用频率最高的生物特征识别技术之一经历多年的发展和积累，指纹识别技术已经非常成熟，被广泛应用在司法、公安和门禁领域。
　　
　　指纹识别主要包含以下几个步骤：
　　
　　1、指纹采集。指纹识别的前提是要进行指纹采集，在采集方式上，目前主要分两种：滑动式和按压式。滑动式采集是将手指在传感器上滑过，从而使手机获得手指指纹图像，滑动式采集具有成本相对偏低，而且可以采集大面积图像的优势。但这种采集方式存在体验较差的问题，使用者需要一个连续规范的滑动动作才能实现采集成功，采集失败的概率大大增加；按压式采集就是在传感器上按压实现指纹数据采集，这种采集方式当然用户体验好一些，不过成本比滑动采集高，技术难度也相对高一些。
　　
　　2、指纹评估。在采集到指纹之后，然后对采集的指纹进行质量评估，不合格则需要再采一次，合格则对图像进行增强和细化。
　　
　　3、特征提取。细节点特征的提取，就是在指纹图像中找到脊线终点和脊线分叉两个特征。经过特征提取将数据存储下来之后，就可以进行下一步匹配工作了。
　　
　　4、指纹匹配。在匹配中要注意一点，那就是由于同一个手指的两幅样本图像会因为手指的位移、偏转、以及按压时的力道不同而产生差异，这就使在匹配时要进行校准，通过特征点集校准等方式保障指纹识别的准确性。

　　二、人脸识别技术
　　
　　人脸识别技术大致由人脸检测和人脸识别两个环节组成。人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
　　
　　人脸识别系统通常由以下构建模块组成：
　　
　　1）人脸检测。要想识别人脸，首先需要在图像或者视频帧中找到所有人脸的位置，并将人脸部分的图像切割出来。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。
　　
　　2）人脸对齐。一张图片中的人脸可能是倾斜的，或者仅仅是侧脸。为了方便给人脸编码，需要将人脸对齐成同一种标准的形状。
　　
　　3）人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。

　　4）人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
　　
　　作为当前生物识别技术中最火热的两大技术，指纹解锁和人脸识别各有优势，人脸识别在很多时候都相对比较便捷，而指纹解锁的隐私性更优于指纹识别。相比指纹识别，人脸识别具有不用接触、非强制性以及并发性（即一个场景可进行多个人脸的分拣与识别）的优势，人脸识别的应用可以使生活更加安全，比如在刑侦安保领域可通过人脸识别快速破案，使犯罪分子无所遁形；其次，生活也因此更加便捷，如火车票自动检票，省时省力。另外还可以使生活更加智能，比如人脸识别配合大数据，可自动分析获取客户的性别、喜好等，为客户提供精准快捷的服务；但指纹锁也有一定优势，例如在疫情期间，大家都戴着口罩，为避免感染很多脸部识别都识别不了，这个时候，最好的方式就是使用指纹识别功能了。目前随着科技的发展，人脸识别和指纹识别也并非二选一，很多产品都综合了人脸识别和指纹识别的功能，让用户有了更多的选择。