签名识别
签名作为身份认证的手段已经用了几百年了，而且我们都很熟悉在银行的格式表单中签名作为我们身份的标志。将签名数字化是这样一个过程，测量图像本身以及整个签名的动作——在每个字母以及字母之间的不同的速度、顺序和压力，签名识别和声音识别一样，是一种行为测定学。
声音识别
虽然声音识别是方便的，但由于非人性化的风险、远程控制和低准确度，它并不可靠。一个患上感冒的人有可能被错误的拒认从而无法使用该语音识别系统。
虹膜识别
分复杂和独特特征的生物识别技术被划分为两个不同的领域：虹膜识别技术和角膜识别技术。虹膜是环绕着瞳孔的一层有色的细胞组织。虹膜辨识系统使用一台摄像机来捕捉样本，然后由软件来对所得数据与储存的模板进行比较。角膜是眼睛底部的血液细胞层。角膜扫描的进行是用低密度的红外线去捕捉角膜的独特特征。
我们所知的位于角膜中心的区域被扫描，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。角膜识别技术最初被认为是最好的生物识别。然而，尽管它有着高度的准确性，但角膜扫描仪要求被扫描者在它读取角膜信息时直立不动。眼睛和角膜扫描仪对于目盲者和眼睛疾患者的人是无效的。因此，它很难获得终端用户的普遍接受。
“扫脸”尚在途中
“识别完毕！您的姓名是……”刚踏进识别区域，还没来得及找到镜头，屏幕上就显示出自己的姓名，这就是人脸识别系统。目前已经被应用到联想、奇虎360、美图秀秀、世纪佳缘等提供人脸识别服务，覆盖国内4000万台移动设备。
和其他生物识别方法相比，人脸识别有独特的优势，一是不需要有专门的硬件，只要有摄像头就能进行；二是可以减少对用户的打扰，不需要用户专门配合，如果识别率能够达到99%以上，就可以考虑将它作为网络支付的识别手段。
不过，从目前来看，“扫脸”的准确率还有待提高，如果人脸识别系统前摘下眼镜，就无法被识别出来。普通眼镜问题不大，主要是粗黑框眼镜，机器现在会把它当做人脸的一部分。人脸识别技术的发展来自于“深度学习”技术的进步。“就是我们给计算机大量数据，告诉它这是人脸，由它自己总结规律，我们只能知道它学会了，但其实并不知道它到底使用怎样的规则。”“谷歌大脑”项目创始人吴恩达教电脑学会分辨“猫”，同样使用的是深度学习技术。“深度学习还需要大量的数据，未来随着高清摄像的发展和3D建模进入算法，将使人脸识别的安全性大大提高。”印奇表示。
除了人脸识别外，目前已进入研发阶段的生物识别还有包括声纹识别、签名识别和静脉识别。由于大量涉及个人数据，生物识别怎样处理创新与隐私间的关系也成为用户最关心的问题。最重要的是要给用户知情权，让用户知道自己的数据被用于哪些方面。不过，如果生物识别方式在体验和安全性上都高于现有的数字密码，推广应该不是问题。