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一、以“物”為介質的識別：

如密碼、鑰匙、IC卡等，從本質上來說，這種方法驗證是該人持有的某種“物”而不是驗證該人本身。只要“物”的有效性得到確認，則持有該“物”的人的身份也隨之得到確認。這種以“物”認人的辦法存在的漏洞顯而易見：“物”的丟失會導致合法的人無法被認證，以及各種信物容易、破譯。而密碼容易被遺忘，也有被人竊取的可能，也不能很好的滿足人們對安全的需要。

二生物特征識別：

如指紋、虹膜、人臉、聲音等，主要采用自動化技術測量其身體特征或個人行為特點，并將這些特征或特點與數據庫的模版數據進行比較，完成認證的一種解決方案。

1.指紋識別：在所有用于個體辨識的人體生物特征中，指紋特征是早被發現和應用的。但每次使用指紋時都會在指紋采集頭上留下用戶的指紋印痕，而這些指紋痕跡存在被用來復制的可能性；另外因某些人或某些群體指紋特征很少，故而很難成像，所以需要多次識別或不能識別；

2.人臉識別：是利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術，具備自然性、非強制性和非接觸性等特點。同時人臉識別利用的是人臉的特性，不易被復制，識別率高，識別速度快；另外人臉識別成功通過雙胞胎的測試，在應用性能上能得到測試認可；

3.聲音識別：聲音因為變化的范圍太大，故而很難進行一些精確的匹配；聲音會隨著音量、速度和音質的變化（例如當你感冒時）而影響到采集和對比的結果；同時聲音識別容易用錄在磁帶上的聲音來欺騙聲音識別系統；

4.虹膜識別：目前的虹膜識別沒有進行過任何的測試，只是用統計學原理進行過小規模的試驗，沒有進行過現實世界的認證實驗；同時對光源的要求非常高，設備所需材質昂貴，性價比低，同時黑眼睛極難讀取；

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