心跳識別

美國紐約州立大學法羅分校的計算機科學家參與開發研制了一套設備——利用低功率多普勒雷達來解碼用戶心臟的獨特幾何結構，以及心臟跳動時如何收縮和舒張，這些生物識別信息可以鑒定被審查人員的身份。研究人員表示，這種生物識別技術很可靠，因為其中包含了兩個不同的生物識別信息，第一個是你心臟的形狀——一種“生物學”上的生物特征或靜態特征，比如指紋或虹膜圖案；第二個是你的心跳，這是一個動態的過程，這種信息更加難以混淆或被偽造。

到目前為止，他們已經通過大約100人測試了該系統，準確率超過98%。但是目前由于這套尺寸較大，還不適合被裝載在手機或者其他體積較小的電子終端產品上。

眼紋識別

每個人的臉上除了目前大家所熟知的人臉識別和虹膜識別之外，又出現了一種生物特征識別可以對個人身份進行驗證，那就是眼紋識別。眼紋識別，是人臉識別和虹膜識別的補充，但并不是取代性技術，技術特點上融合了這兩方面的優勢。

眼紋識別是利用眼白的可見靜脈圖案進行身份識別，因為沒有任何兩個人的脈管系統完全相同，即便是孿生兄弟或者四胞胎。同卵雙胞胎的人臉識別一直是生物識別領域的世界級難題，在IphoneX還在為區分雙胞胎而困擾時，眼紋識別技術實現了同卵雙胞胎的精準識別。同卵雙胞胎雖然長相極其相似，但他們的眼紋卻十分不同，每個人都有獨一無二的眼紋特征。

眼紋識別技術幾乎可以在所有平臺和智能設備上部署、擴展和使用。以較低成本、從線下認證搬到線上認證，取代PIN、密碼和線下身份驗證，用戶將創建全面的云上數字身份，這些身份將用于各種應用程序和服務，淘汰過時的密碼技術并使身份驗證變得毫不費力。簡單來說，不需要獨立的線下硬件，只需要配合攝像頭，眼紋識別可以通過軟件算法達到蘋果一能見的精準度，讓普適性更好。

步態識別

步態識別是一種新興的生物特征識別技術，旨在通過人們走路的姿態進行身份識別，與其他生物識別技術相比，步態識別具有非接觸遠距離和不容易偽裝的優點。在智能視頻監控領域，比圖像識別更具優勢。

步態是人們走路時的方式，這是一種復雜的行為特征，罪犯或許可以進行各種偽裝，但走路的姿勢卻是很難進行偽裝的。根據英國南安普敦大學的研究顯示，人人都有截然不同的走路姿勢，因為人們在肌肉的力量、肌腱和骨骼長度、骨骼密度、視覺的靈敏程度、協調能力、經歷、體重、重心、肌肉或者骨骼受損的程度、生理條件以及個人走路的“風格”上都存在差異。對一個人來說，要偽裝走路姿勢非常困難。

人類自身很善于進行步態識別，在一定距離之外都有經驗能夠根據人的步態辨別出熟悉的人，步態識別提取的特征是人體每個關節的運動。步態識別的輸入是一段行走的視頻圖像序列，因此其數據采集與面像識別類似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列圖像的數據量較大，因此步態識別的計算復雜性較高，處理也較難。盡管生物力學中對于步態進行了大量的研究工作，基于步態的身份鑒定研究工作剛起步，截止目前還沒有商業化的基于步態的還身份鑒別系統。

總結

隨著生物識別技術的火熱使用，除人臉、指紋、虹膜等主流技術之外的心跳識別、眼紋識別、步態識別、唇語識別等生物識別技術出現在市場上，“個人身份”認證的方式越來越高效，“密碼”已經成為過去式。但是，單一的生物識別技術各有各的缺陷，隨著生物識別日趨主流，多模態識別將是未來身份識別的趨勢。可以預見，人們期許的“無密碼”社會，將在不久來到，人們將徹底擺脫銀行卡、智能手機、驗證碼、密碼、現金、按鍵甚至時間的束縛。