随着各种生物特征识别技术的不断发展和提高，在全球信息化、网络化的大背景下，生物特征识别技术的应用面会越来越广，深度会不断深入，并将呈现出网络化和整合趋势。第一，网络化趋势，生物特征识别解决了人类社会日常生活中一个基本的身份识别问题，今后，这种身份认证的结果会越来越多地和各种行业应用结合起来，并通过网络得以信息共享，简单来说就是“身份识别 + 物联网”的发展趋势。第二，融合趋势，各种生物特征识别技术有各自的优点，也有各自的短处，对于一些安全性要求较高的特殊行业应用，就需要几种生物特征识别技术的融合应用，以进一步提高身份识别的整体安全性。
自动识别技术相互整合是未来的重要发展方向。一方面，生物识别技术与其他的新兴自动识别技术，如射频卡、智能卡、二维条形码、RFID等未来有进行结合的可能；另一方面，不同的生物识别技术，如指纹识别、虹膜识别、语音识别等互相结合，形成多重生物识别技术，能大大提高识别的准确性。
一、产品技术发展趋势
（一）多模态生物特征识别技术
采用多模态或多种生物特征融合技术可以获得比单一生物特征识别系统更好的识别性能和可靠性，并增加伪造人体生物特征的难度与复杂性，提高系统的安全性。多模态生物特征识别技术是指综合利用来自同一生物特征的多种识别技术，或者来自不同生物特征的多种识别技术，对个人身份进行判断的生物特征识别技术。基于多模态或多种生物特征融合技术正在形成一种新的发展趋势，现在已经出现了多种多模态生物特征识别技术解决方案。例如，美国SecuriMetrics,Inc.设计了一种融合了指纹识别、人脸识别和虹膜识别的便携式生物特征识别系统——HIIDE，并将其应用于伊拉克战争和阿富汗战争。实际应用效果表明这种多模态融合身份识别系统具有更高的安全性。目前，该系统已被美国军方采用，被应用于在美军位于全球的军方机构和军事基地。此外，北科慧识科技有限公司也开发了一种基于人体掌纹与掌脉融合的生物特征识别系统，这种系统的优点是通过一次采集不同光学通道的图像，同时获得到人体的手掌掌纹和皮下静脉图像进行识别。这种系统相比于其它多模态生物识别产品，具有更好地易用性和用户接受度，而且只要一次动作就可以完成多模态生物特征识别，同时具有较高的识别精度。
从技术实现的角度来讲，多模态生物特征识别技术都是通过各种独立的或多种采集方式合而为一的采集装置获取不同的生物特征，如指纹、掌纹、静脉、人脸图像、虹膜图像等。然而在内容分析与决策判别层面上，可以细分为两种实现方式。一种是分别使用不同的生物特征识别算法处理不同的生物特征，计算出这些生物特征各自的匹配值，然后根据得到的匹配值进行综合分析与判断，获得最后的识别结果。例如，可以使用指纹识别算法分析指纹，使用人脸识别算法分析人脸图像，根据分别计算出来的匹配结果进行最后的判断。另一种方式是将采集到的各种不同的生物特征，用融合算法进行统一处理，根据多模态融合生物特征识别技术的综合判断得出最终的判别结果。例如，通过对采集到的掌纹图像与掌脉图像进行融合，然后利用图像处理技术对内容进行分析，最后得出一个综合的判别结果。可以看出，第一种方式需要对获取的各种生物特征进行单独处理，可以充分利用已有算法进行快速集成，但是计算效率不高。第二种方式则需要重新进行算法设计，开发难度大，但是计算效率较高。