Recunoașterea biometrică include în principal încuietori activate prin voce, recunoașterea amprentelor digitale, recunoașterea venelor, recunoașterea formei palmei, recunoașterea irisului, recunoașterea facială etc. Aplicarea acestor tehnologii a condus direct la actualizarea și actualizarea cheilor electronice pentru încuietorile inteligente ale ușilor.
Control vocal: recunoașterea vorbirii este procesul de colectare a vocii unei persoane folosind un microfon și de transformare a acesteia într-un semnal digital. Software-ul de recunoaștere detectează și compară caracteristicile de vorbire procesate cu un șablon de referință pentru a determina autenticitatea identității. Cu toate acestea, poate fi afectată în mare măsură de condițiile de sănătate, cum ar fi congestia nazală și durerea în gât, rezultând o precizie și o stabilitate slabe.
Amprenta; Folosind amprentele digitale ca semnale de intrare, funcția de blocare este executată prin identificarea și procesarea informațiilor relevante.
Vene: În primul rând, imaginile venelor de la degete, palme și dosul mâinilor sunt obținute prin camere CCD cu infraroșu, iar imaginile digitale ale venelor sunt stocate în sistemul computerizat.
Forma palmei: Tehnologia de recunoaștere a formei palmei a fost propusă pentru prima dată de cercetătorii americani, care confirmă identitatea prin identificarea caracteristicilor unice ale palmei.
Iris: țesutul circular colorat din jurul pupilei, cu modele de textură bogate și diverse, formează baza recunoașterii irisului. Dispozitivele de recunoaștere a irisului sunt complexe, costisitoare și au distanțe stricte de scanare și nu au fost încă populare pe scară largă pe piața civilă.
Recunoașterea facială: Tehnologia tradițională de recunoaștere facială are o istorie de 30 de ani, bazată în principal pe recunoașterea imaginilor cu lumină vizibilă. Soluția nou dezvoltată, bazată pe tehnologia de recunoaștere a feței cu surse de lumină multiplă a imaginii active în infraroșu apropiat, poate depăși influența modificărilor luminii și poate obține performanțe excelente de recunoaștere, depășind tehnologia de recunoaștere a feței imaginii 3D în precizie, stabilitate și viteză.