随着发展，生物识别以其高安全性、认证的唯一性、使用的方便性及价格的降低而越来越多地在门禁系统中得到应用。但因其成本仍稍偏高、稳定性尚需提高，以及使用的便捷性还欠够等因素，因此目前多应用于一些对安全性要求高的场合。随着市场需求刺激以及用户的认知度的不断提高，生物识别应用趋于平民化。
市场需求刺激生物识别应用平民化
生物识别技术的推广应用为安防提供了新出路。用于生物识别的生物特征有手形、指纹、虹膜、红外温谱等，行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征，已开发有手形识别、指纹识别、红外温谱识别、语音识别、虹膜识别、笔迹识别等多种生物识别技术。
随着嵌入式人脸识别技术的成熟，该技术的产品已被应用到海关、金融、军队、机场、边防口岸等多个重要行业及领域。例如汉王所展出的面部识别系统，其采用专用双摄像头，就像一个人的两个眼睛一样，右侧摄像头的图片进行人脸定位和眼睛定位，同时，左侧摄像头与右侧摄像头的图片进行立体融合，恢复出三维人脸模型，在此基础上，进行特征提取和比对，实现模板录入和识别等功能。
在网络化社会中，生物特征识别技术的终极发展目标就是人们可以不必携带任何辅助的身份标识物品，仅仅利用个人生物特征就可以在网络化的虚拟社会与现实社会进行个人的身份认证与识别。例如，人们可以通过基于网络化的物理访问控制系统，进行门禁与考勤操作，可以通过网络化的逻辑访问控制进行文件的访问与修改，可以通过网络化的生物特征识别进行金融交易等等。为了满足网络化社会的需求，逐步构建网络化的生物特征识别系统将是未来生物特征识别技术的一种必然发展趋势，同时也将具有广阔的市场前景。
在市场需求刺激以及用户的认知度不断提高情况下，门禁技术也在不断革新，CPU卡技术、网络化技术以及生物识别技术等先进技术必将会在市场的监督与验证下不断普及或者被淘汰，为门禁系统提供更安全、更可靠的系统平台，让用户更放心地使用。当然，随着安防行业智能化、集成化、网络化的脚步不断迈进中，门禁系统将会走出一条全新的道路，与安防其它子系统如视频监控系统和防盗报警系统的整合是业内专业人士普遍认同的一个观点，打造一套智能化门禁管理大系统将会是门禁系统发展必然的、唯一的方向。
技术应用分析大探讨
指纹
指纹是指人类手指上的条状纹路，它们的形成依赖于胚胎发育时的环境。目前，许多国家都将指纹作为官方采集的个人信息数据存入身份识别数据库中，成为司法部门作身份鉴定的一种手段。
作为最传统、最成熟的生物鉴定技术，指纹有以下两个突出的优点：稳定性，从胎儿在6个月时指完全形成到人死后尸体腐烂，指纹的纹线类型、结构、统计特征的总体分布等始终没有明显变化；独特性，至今还找不出两个指纹完全相同的人。
指纹比对通常采用特征点法，抽出指纹上凸状曲线的分歧或指纹中切断的部分(端点)等特点来识别。最近几年，随着电子技术的发展，指纹自动识别的性能已有很大提高，通常情况下，识别一般只需1秒左右，错误拒绝发生率小于2%，错误接受发生率小于0.0001%。
但是，为了提高可靠性，指纹识别设备对手的摆放位置有一定的要求，此外，系统对手指的实际情况也有一定要求，对脏手指或干手指的识别率会降低。
对最终用户而言，由于目前很多地方指纹已经作为个人信息输入到官方的身份数据库中，在门禁系统中使用，如果管理不善，有泄漏个人信息的风险。
掌形
掌形识别是上世纪八十年代兴起的一种技术，对于掌形进行识别的设备是建立在对人手的几何外形进行三维测量的基础上的。因为每个人的手形都不一样，所以可以作为识别的条件。主要通过确定人手的几个外形上的特征，包括手掌的长度、宽度、厚度和表面积以及手指在不同部位的宽度、手指的长度、手指的厚度和手指弯曲部分的曲率等来实现识别功能。这些数据提供了一套独特的组合关系，保证了识别的快速、准确、可靠。
通常情况下，掌形识别设备错误拒绝发生率约为0.03%，而错误接受发生率为0.1%，系统完成一次识别只需要1秒钟。
指静脉
指静脉识别是一种利用近红外线照射活体人手指静脉，通过取得静脉图像并进行编码、认证的技术。医学研究证明，人类手指静脉的形状具有唯一性和稳定性，即每个人的手指静脉图像都不相同，同一个人不同的手指的静脉图像也不相同；健康成年人的静脉形状不再发生变化，这就为指静脉识别提供了医学依据。与指纹识别技术相比，其隐藏在身体内部，且要求活体指静脉，所以被复制或者盗用的机会很小，被检者心理抗拒性低，受生理和环境因素的影响小，克服了皮肤干燥、油污、灰尘、皮肤表面异常等因素，原始静脉影像从被捕获到数字化处理，整个过程不到1秒，并具可触发的高准确识别率(错误拒绝发生率约为0.01%，错误接受发生率约为0.0001%)等多项重要的特点，使它在高度安全和使用便捷上远胜于指纹识别技术。
视网膜
视网膜识别原理是通过分析视网膜上的血管图案来区分每个人。视网膜扫描是用低强度红外线照亮视网膜，以拍摄下主要血管构成的图像。由于视网膜位于眼球的后面，因此采集过程需要用户高度配合，以保证正确的照亮和对准视网膜，并且要求站在2-3英尺的地方，保持静止1-2秒的时间。更重要的是被辨识者对视网膜扫描技术的忧虑，担心会影响眼睛健康。由于这些原因视网膜识别技术并未成为生物识别技术中的主流技术。
虹膜
虹膜是瞳孔周围的环状颜色组织，它有丰富而各不相同的纹理图案，构成了虹膜识别的基础。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。到二岁左右，虹膜就基本上发育到了足够尺寸，进入了相对稳定的时期。除极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化，另外，由于虹膜的外部有透明的角膜将其与外界相隔离，因此，发育完全的虹膜不易受到外界的伤害而产生变化。虹膜识别技术是通过一种近似红外线的光线对虹膜图案进行扫描成像，并通过图案像素位的异或操作来判定相似程度。虹膜识别过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析，理论上找到两个完全相同的虹膜的概率是120万分之一，这也是目前已知的所有生物识别技术中最为精确的。
虹膜识别因为设备复杂，扫描距离短，以及使用者心理上对健康的担心，而未能在民用市场大量使用。
面部
面部识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像采取一系列相关技术措施，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人的目的。
面部识别设备主要分析脸部形状和特征，这些特征包括眼、鼻、口、眉、脸的轮廓、形状和位置关系。因亮度及角度和面部表情各不相同，使得面部识别非常复杂。此外，面部识别系统对光线的直接照射尤其是日光非常敏感，这种情况下错误拒绝率会大大上升，有些情况下甚至根本不可能进行识别。
