बॉयोमेट्रिक्स

बॉयोमीट्रिक्स मानव विशेषताओं से संबंधित शरीर माप और गणना हैं। बायोमेट्रिक बहु-कारक प्रमाणीकरण  (या रियलिस्टिक ऑथेंटिकेशन) का उपयोग  कंप्यूटर विज्ञान  में पहचान और अभिगम नियंत्रण के रूप में किया जाता है। इसका उपयोग उन समूहों में व्यक्तियों की पहचान करने के लिए भी किया जाता है जो निगरानी में हैं।

बॉयोमीट्रिक पहचानकर्ता व्यक्तियों को लेबल करने और उनका वर्णन करने के लिए उपयोग की जाने वाली विशिष्ट, मापने योग्य विशेषताएं हैं। बॉयोमीट्रिक पहचानकर्ताओं को अक्सर शारीरिक विशेषताओं के रूप में वर्गीकृत किया जाता है जो शरीर के आकार से संबंधित होते हैं। उदाहरणों में शामिल हैं, लेकिन अंगुली की छाप  तक सीमित नहीं हैं, हथेली की नसें,  चेहरे की पहचान प्रणाली,  डीएनए , हथेली का प्रिंट,  हाथ की ज्यामिति , परितारिका की पहचान,  रेटिनल स्कैन  और गंध / गंध। व्यवहारिक विशेषताएँ किसी व्यक्ति के व्यवहार के पैटर्न से संबंधित होती हैं, जिसमें  माउस ट्रैकिंग  शामिल है, लेकिन इन तक सीमित नहीं है,  पिनस्ट्रोक गतिकी ,  चाल विश्लेषण ,  हस्ताक्षर पहचान , बिहेवियरल प्रोफाइलिंग और  वक्ता की पहचान  कुछ शोधकर्ताओं ने बायोमेट्रिक्स के बाद वाले वर्ग का वर्णन करने के लिए व्यवहारमिति शब्द गढ़ा है। अभिगम नियंत्रण के अधिक पारंपरिक साधनों में सुरक्षा टोकन  | टोकन-आधारित पहचान प्रणाली, जैसे ड्राइवर का  लाइसेंस  या  पासपोर्ट, और ज्ञान-आधारित पहचान प्रणाली, जैसे पासवर्ड या व्यक्तिगत पहचान संख्या शामिल हैं। चूंकि बायोमेट्रिक पहचानकर्ता व्यक्तियों के लिए अद्वितीय हैं, वे टोकन और ज्ञान-आधारित विधियों की तुलना में पहचान सत्यापित करने में अधिक विश्वसनीय हैं; हालाँकि, बायोमेट्रिक पहचानकर्ताओं का संग्रह इस जानकारी के अंतिम उपयोग के बारे में गोपनीयता संबंधी चिंताओं को उठाता है।

बायोमेट्रिक कार्यक्षमता
बायोमेट्रिक जर्नल  प्रमाणीकरण  के लिए मानव शरीर विज्ञान, रसायन विज्ञान या व्यवहार के कई अलग-अलग पहलुओं का उपयोग किया जा सकता है। किसी विशिष्ट एप्लिकेशन में उपयोग के लिए किसी विशेष बायोमेट्रिक के चयन में कई कारकों का भार शामिल होता है। जैन एट अल। (1999) बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण में उपयोग के लिए किसी विशेषता की उपयुक्तता का आकलन करते समय उपयोग किए जाने वाले ऐसे सात कारकों की पहचान की।
 * सार्वभौमिकता का अर्थ है कि किसी प्रणाली का उपयोग करने वाले प्रत्येक व्यक्ति में यह गुण होना चाहिए।
 * विशिष्टता का अर्थ है कि संबंधित आबादी में व्यक्तियों के लिए विशेषता पर्याप्त रूप से भिन्न होनी चाहिए ताकि उन्हें एक दूसरे से अलग किया जा सके।
 * स्थायित्व उस तरीके से संबंधित है जिसमें एक विशेषता समय के साथ बदलती है। अधिक विशेष रूप से, विशिष्ट मिलान कलन विधि  के संबंध में अच्छी स्थायित्व वाली विशेषता समय के साथ उचित रूप से अपरिवर्तनीय होगी।
 * मापनीयता (संग्रहणीयता) विशेषता के अधिग्रहण या माप में आसानी से संबंधित है। इसके अलावा, अधिग्रहीत डेटा एक ऐसे रूप में होना चाहिए जो प्रासंगिक सुविधा सेटों के बाद के प्रसंस्करण और निष्कर्षण की अनुमति देता है।
 * प्रदर्शन उपयोग की गई तकनीक की सटीकता, गति और मजबूती से संबंधित है (अधिक विवरण के लिए #प्रदर्शन अनुभाग देखें)।
 * स्वीकार्यता का संबंध इस बात से है कि प्रासंगिक आबादी में व्यक्ति कितनी अच्छी तरह से तकनीक को स्वीकार करते हैं, जैसे कि वे अपनी बायोमेट्रिक विशेषता को पकड़ने और मूल्यांकन करने के लिए तैयार हैं।
 * कपट का संबंध उस सहजता से है जिसके साथ किसी कलाकृति या विकल्प का उपयोग करके किसी गुण की नकल की जा सकती है।

उचित बायोमेट्रिक उपयोग बहुत ही अनुप्रयोग पर निर्भर है। सुविधा और सुरक्षा के आवश्यक स्तरों के आधार पर कुछ बायोमेट्रिक्स दूसरों की तुलना में बेहतर होंगे। कोई भी बायोमेट्रिक हर संभव आवेदन की सभी आवश्यकताओं को पूरा नहीं करेगा।

ब्लॉक डायग्राम बायोमेट्रिक सिस्टम के दो बुनियादी तरीकों को दिखाता है। सबसे पहले, प्रमाणीकरण (या प्रमाणीकरण) मोड में सिस्टम बायोमेट्रिक डेटाबेस में संग्रहीत एक विशिष्ट टेम्पलेट के साथ कैप्चर किए गए बायोमेट्रिक की एक-से-एक तुलना करता है ताकि यह सत्यापित किया जा सके कि वह व्यक्ति है जिसका वे दावा करते हैं। किसी व्यक्ति के सत्यापन में तीन चरण शामिल होते हैं। पहले चरण में, सभी उपयोगकर्ताओं के लिए संदर्भ मॉडल तैयार किए जाते हैं और मॉडल डेटाबेस में संग्रहीत किए जाते हैं। दूसरे चरण में, कुछ नमूनों का संदर्भ मॉडल के साथ मिलान किया जाता है ताकि वास्तविक और नकली स्कोर तैयार किए जा सकें और सीमा की गणना की जा सके। तीसरा चरण परीक्षण चरण है। तुलना के लिए किस टेम्पलेट का उपयोग किया जाना चाहिए, यह इंगित करने के लिए यह प्रक्रिया एक स्मार्ट कार्ड, उपयोगकर्ता नाम या आईडी नंबर (जैसे  व्यक्तिगत पहचान संख्या ) का उपयोग कर सकती है। सकारात्मक पहचान सत्यापन मोड का एक सामान्य उपयोग है, जहां उद्देश्य कई लोगों को एक ही पहचान का उपयोग करने से रोकना है। दूसरा, पहचान मोड में सिस्टम एक अज्ञात व्यक्ति की पहचान स्थापित करने के प्रयास में बायोमेट्रिक डेटाबेस  के खिलाफ एक-से-कई तुलना करता है। सिस्टम व्यक्ति की पहचान करने में सफल होगा यदि बायोमेट्रिक नमूने की डेटाबेस में टेम्पलेट से तुलना पहले से निर्धारित सीमा के भीतर आती है। पहचान मोड का उपयोग या तो सकारात्मक पहचान के लिए किया जा सकता है (ताकि उपयोगकर्ता को उपयोग किए जाने वाले टेम्पलेट के बारे में कोई जानकारी प्रदान न करनी पड़े) या उस व्यक्ति की नकारात्मक पहचान के लिए जहां सिस्टम यह स्थापित करता है कि वह व्यक्ति वह है (निहित या स्पष्ट रूप से) होने से इनकार करता है। बाद वाला कार्य केवल बायोमेट्रिक्स के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है क्योंकि व्यक्तिगत पहचान के अन्य तरीके, जैसे  पासवर्डों, पिन, या कुंजियाँ अप्रभावी हैं।

जब कोई व्यक्ति पहली बार बायोमेट्रिक प्रणाली का उपयोग करता है तो उसे नामांकन कहा जाता है। नामांकन के दौरान, किसी व्यक्ति से बायोमेट्रिक जानकारी प्राप्त की जाती है और संग्रहीत की जाती है। बाद के उपयोगों में, बायोमेट्रिक जानकारी का पता लगाया जाता है और नामांकन के समय संग्रहीत जानकारी के साथ तुलना की जाती है। ध्यान दें कि यह महत्वपूर्ण है कि बायोमेट्रिक सिस्टम को मजबूत होने के लिए ऐसी प्रणालियों का भंडारण और पुनर्प्राप्ति स्वयं सुरक्षित हो। पहला ब्लॉक (सेंसर) वास्तविक दुनिया और सिस्टम के बीच का इंटरफेस है; इसे सभी आवश्यक डेटा प्राप्त करना है। ज्यादातर बार यह एक छवि अधिग्रहण प्रणाली है, लेकिन यह वांछित विशेषताओं के अनुसार बदल सकती है। दूसरा ब्लॉक सभी आवश्यक पूर्व-प्रसंस्करण करता है: इसमें सेंसर से विरूपण साक्ष्य (त्रुटि)  को हटाना होता है, इनपुट को बढ़ाने के लिए (जैसे पृष्ठभूमि शोर को दूर करना), किसी प्रकार के  सामान्यीकरण (इमेज प्रोसेसिंग)  आदि का उपयोग करना। तीसरा ब्लॉक, आवश्यक सुविधाएँ निकाली जाती हैं। यह कदम एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि सही सुविधाओं को इष्टतम तरीके से निकालने की आवश्यकता है। टेम्प्लेट बनाने के लिए संख्याओं के वेक्टर या विशेष गुणों वाली छवि का उपयोग किया जाता है। एक टेम्पलेट स्रोत से निकाली गई प्रासंगिक विशेषताओं का संश्लेषण है। तुलना एल्गोरिथम में उपयोग नहीं किए जाने वाले बॉयोमीट्रिक माप के तत्वों को फ़ाइल आकार को कम करने और एनरोलमेंट की पहचान की रक्षा करने के लिए टेम्प्लेट में छोड़ दिया जाता है। हालांकि, बायोमेट्रिक प्रणाली के दायरे के आधार पर, मूल बायोमेट्रिक छवि स्रोतों को बनाए रखा जा सकता है, जैसे संघीय कर्मचारियों और ठेकेदारों (FIPS 201) के संघीय सूचना प्रसंस्करण मानक व्यक्तिगत पहचान सत्यापन (PIV) में उपयोग किए जाने वाले PIV-कार्ड। नामांकन चरण के दौरान, टेम्पलेट बस कहीं संग्रहीत किया जाता है (कार्ड पर या डेटाबेस में या दोनों)। मिलान चरण के दौरान, प्राप्त टेम्पलेट एक मैचर को पास किया जाता है जो इसे अन्य मौजूदा टेम्पलेट्स के साथ तुलना करता है, किसी भी एल्गोरिदम (जैसे हैमिंग दूरी ) का उपयोग करके उनके बीच की दूरी का अनुमान लगाता है। मैचिंग प्रोग्राम इनपुट के साथ टेम्प्लेट का विश्लेषण करेगा। यह तब एक निर्दिष्ट उपयोग या उद्देश्य (जैसे प्रतिबंधित क्षेत्र में प्रवेश) के लिए आउटपुट होगा, हालांकि यह एक डर है कि बायोमेट्रिक डेटा का उपयोग मिशन रेंगना का सामना कर सकता है। विशेषता माप और उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के आधार पर किसी भी व्यावहारिक अनुप्रयोग में बायोमेट्रिक्स का चयन। एक विशेष बॉयोमीट्रिक का चयन करने में, विचार करने के लिए कारकों में शामिल हैं, प्रदर्शन, सामाजिक स्वीकार्यता, धोखाधड़ी में आसानी और/या स्पूफिंग, मजबूती, जनसंख्या कवरेज, आवश्यक उपकरण का आकार और पहचान की चोरी निवारण। बायोमेट्रिक का चयन उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं पर आधारित होता है और सेंसर और डिवाइस की उपलब्धता, कम्प्यूटेशनल समय और विश्वसनीयता, लागत, सेंसर आकार और बिजली की खपत पर विचार करता है।

मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक सिस्टम
मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक सिस्टम एकरूप बायोमेट्रिक सिस्टम की सीमाओं को पार करने के लिए कई सेंसर या बायोमेट्रिक्स का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए आईरिस पहचान प्रणाली को उम्रदराज़ होने वाली आईरिस से समझौता किया जा सकता है और इलेक्ट्रॉनिक फिंगरप्रिंट पहचान  घिसे-पिटे या कटे हुए फ़िंगरप्रिंट से खराब हो सकती है। जबकि यूनिमॉडल बायोमेट्रिक सिस्टम उनके पहचानकर्ता की अखंडता से सीमित हैं, यह संभावना नहीं है कि कई यूनिमोडल सिस्टम समान सीमाओं से पीड़ित होंगे। मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक सिस्टम एक ही मार्कर (यानी, एक आईरिस की कई छवियां, या एक ही उंगली के स्कैन) से जानकारी के सेट प्राप्त कर सकते हैं या विभिन्न बायोमेट्रिक्स से जानकारी प्राप्त कर सकते हैं (फिंगरप्रिंट स्कैन की आवश्यकता होती है और, स्पीकर पहचान, एक स्पोकन पासकोड का उपयोग करके)। मल्टीमॉडल बायोमेट्रिक सिस्टम इन यूनिमॉडल सिस्टम को क्रमिक रूप से, एक साथ, एक संयोजन या श्रृंखला में फ्यूज कर सकते हैं, जो क्रमशः अनुक्रमिक, समानांतर, पदानुक्रमित और सीरियल एकीकरण मोड को संदर्भित करते हैं। मान्यता प्रणाली के विभिन्न चरणों में बॉयोमीट्रिक्स जानकारी का संलयन हो सकता है। फीचर लेवल फ्यूजन के मामले में, डेटा स्वयं या कई बायोमेट्रिक्स से निकाले गए फीचर्स को फ्यूज कर दिया जाता है। मैचिंग-स्कोर लेवल फ्यूजन विभिन्न तौर-तरीकों से संबंधित कई वर्गीकरण नियम ों द्वारा उत्पन्न स्कोर को समेकित करता है। अंत में, निर्णय स्तर के संलयन के मामले में बहुसंख्यकों के अंतिम परिणामों को बहुसंख्यक मतदान जैसी तकनीकों के माध्यम से संयोजित किया जाता है। फ़ीचर लेवल फ़्यूज़न को फ़्यूज़न के अन्य स्तरों की तुलना में अधिक प्रभावी माना जाता है क्योंकि फ़ीचर सेट में मैचिंग स्कोर या क्लासिफायर के आउटपुट निर्णय की तुलना में इनपुट बायोमेट्रिक डेटा के बारे में समृद्ध जानकारी होती है। इसलिए, फीचर स्तर पर फ्यूजन से बेहतर पहचान परिणाम मिलने की उम्मीद है।

स्पूफ हमलों में बायोमेट्रिक सिस्टम के लिए नकली बायोमेट्रिक विशेषताएँ जमा करना शामिल है, और यह एक बड़ा खतरा है जो उनकी सुरक्षा को कम कर सकता है। मल्टी-मोडल बायोमेट्रिक सिस्टम को आमतौर पर स्पूफ हमलों के लिए आंतरिक रूप से अधिक मजबूत माना जाता है, लेकिन हाल के अध्ययन दिखाया है कि एक भी बायोमेट्रिक विशेषता की नकल करके उनसे बचा जा सकता है।

प्रदर्शन
सभी बॉयोमीट्रिक तकनीकों की विभेदकारी शक्तियां एंट्रॉपी (सूचना सिद्धांत)  की मात्रा पर निर्भर करती हैं, जो वे मिलान करने और मिलान करने में सक्षम हैं। बायोमेट्रिक सिस्टम के लिए प्रदर्शन मेट्रिक्स के रूप में निम्नलिखित का उपयोग किया जाता है:
 * झूठी मिलान दर (एफएमआर, जिसे एफएआर = झूठी स्वीकृति दर भी कहा जाता है): संभावना है कि सिस्टम डेटाबेस में गैर-मिलान वाले टेम्पलेट में इनपुट पैटर्न से गलत तरीके से मेल खाता है। यह उन अमान्य इनपुट्स के प्रतिशत को मापता है जिन्हें गलत तरीके से स्वीकार किया जाता है। समानता पैमाने के मामले में, यदि व्यक्ति वास्तव में एक ढोंगी है, लेकिन मिलान स्कोर सीमा से अधिक है, तो उसे वास्तविक माना जाता है। यह FMR को बढ़ाता है, जो इस प्रकार थ्रेशोल्ड वैल्यू पर भी निर्भर करता है। * फाल्स नॉन-मैच रेट (FNMR, जिसे FRR = फाल्स रिजेक्ट रेट भी कहा जाता है): संभावना है कि सिस्टम इनपुट पैटर्न और डेटाबेस में मैचिंग टेम्प्लेट के बीच मैच का पता लगाने में विफल रहता है। यह उन मान्य इनपुट्स के प्रतिशत को मापता है जिन्हें गलत तरीके से अस्वीकार कर दिया गया है।
 * रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता या सापेक्ष ऑपरेटिंग विशेषता (आरओसी): आरओसी प्लॉट एफएमआर और एफएनएमआर के बीच व्यापार-बंद का एक दृश्य लक्षण वर्णन है। सामान्य तौर पर, मैचिंग एल्गोरिथ्म एक सीमा के आधार पर एक निर्णय करता है जो यह निर्धारित करता है कि एक मैच माने जाने के लिए इनपुट को टेम्प्लेट के कितने करीब होना चाहिए। यदि दहलीज कम हो जाती है, तो झूठे गैर-मिलान कम होंगे लेकिन अधिक झूठे स्वीकार होंगे। इसके विपरीत, एक उच्च सीमा FMR को कम करेगी लेकिन FNMR को बढ़ाएगी। एक सामान्य भिन्नता 'डिटेक्शन एरर ट्रेड-ऑफ़ (डीईटी)'' है, जो दोनों अक्षों पर सामान्य विचलन पैमानों का उपयोग करके प्राप्त की जाती है। यह अधिक रेखीय ग्राफ उच्च प्रदर्शन (दुर्लभ त्रुटियां) के लिए अंतरों को प्रकाशित करता है।
 * समान त्रुटि दर या क्रॉसओवर त्रुटि दर (ईईआर या सीईआर): वह दर जिस पर स्वीकृति और अस्वीकृति दोनों त्रुटियां समान हैं। EER का मान ROC वक्र से आसानी से प्राप्त किया जा सकता है। ईईआर विभिन्न आरओसी वक्र वाले उपकरणों की सटीकता की तुलना करने का एक त्वरित तरीका है। सामान्य तौर पर, सबसे कम ईईआर वाला उपकरण सबसे सटीक होता है।
 * नामांकन दर में विफलता (FTE या FER): वह दर जिस पर किसी इनपुट से टेम्पलेट बनाने का प्रयास असफल होता है। यह आमतौर पर निम्न-गुणवत्ता वाले इनपुट के कारण होता है।
 * कैप्चर दर (एफटीसी) में विफलता: स्वचालित सिस्टम के भीतर, संभावना है कि सिस्टम सही ढंग से प्रस्तुत किए जाने पर बायोमेट्रिक इनपुट का पता लगाने में विफल रहता है।
 * टेम्पलेट क्षमता: डेटा के सेट की अधिकतम संख्या जिसे सिस्टम में संग्रहीत किया जा सकता है।

इतिहास
उंगलियों के निशान की एक प्रारंभिक सूची 1885 की है जब जॉन वूसेटिच  ने अर्जेंटीना में अपराधियों के उंगलियों के निशान का संग्रह शुरू किया था। जोश एलेनबोजेन और निट्ज़न लेबोविक ने तर्क दिया कि बायोमेट्रिक्स की उत्पत्ति  अल्फोंस बर्टिलॉन  (1853-1914) द्वारा विकसित आपराधिक गतिविधियों की पहचान प्रणाली और उंगलियों के निशान और फिजियोलॉजी के  फ्रांसिस गैल्टन  के सिद्धांत द्वारा हुई थी। लेबोविच के अनुसार, गैल्टन के काम ने पूर्ण पहचान के हिस्से के रूप में उंगलियों के निशान, फ़्रेनोलॉजी और चेहरे की विशेषताओं के लिए गणितीय मॉडल के आवेदन का नेतृत्व किया और आबादी को शामिल करने और बहिष्कृत करने की कुंजी थी। तदनुसार, बायोमेट्रिक प्रणाली हमारे युग का पूर्ण राजनीतिक हथियार है और नरम नियंत्रण का एक रूप है। सिद्धांतकार डेविड लियोन (समाजशास्त्री) ने दिखाया कि पिछले दो दशकों के दौरान बायोमेट्रिक सिस्टम ने नागरिक बाजार में प्रवेश किया है, और नियंत्रण के सरकारी रूपों और निजी कॉर्पोरेट नियंत्रण के बीच की रेखाओं को धुंधला कर दिया है। केली ए. गेट्स ने 9/11 को हमारे वर्तमान की सांस्कृतिक भाषा के लिए महत्वपूर्ण मोड़ के रूप में पहचाना: सांस्कृतिक अध्ययन की भाषा में, 9/11 का परिणाम अभिव्यक्ति का क्षण था, जहाँ ऐसी वस्तुएँ या घटनाएँ जिनका कोई आवश्यक संबंध नहीं है, एक साथ आती हैं और एक नया प्रवचन गठन स्थापित किया गया है: होमलैंड सुरक्षा  तकनीक के रूप में स्वचालित चेहरे की पहचान।

अनुकूली बायोमेट्रिक सिस्टम
अनुकूली बायोमेट्रिक सिस्टम का उद्देश्य परिचालन डेटा के इंट्रा-क्लास भिन्नता के लिए टेम्प्लेट या मॉडल को ऑटो-अपडेट करना है। इन प्रणालियों के दोहरे लाभ सीमित प्रशिक्षण डेटा की समस्या को हल कर रहे हैं और अनुकूलन के माध्यम से इनपुट डेटा के अस्थायी रूपांतरों को ट्रैक कर रहे हैं। हाल ही में, अनुकूली बॉयोमीट्रिक्स ने अनुसंधान समुदाय से महत्वपूर्ण ध्यान प्राप्त किया है। उनके प्रमुख प्रख्यापित फायदों के कारण इस शोध दिशा को गति मिलने की उम्मीद है। सबसे पहले, एक अनुकूल बायोमेट्रिक प्रणाली के साथ, नामांकन प्रक्रिया के दौरान अब बड़ी संख्या में बायोमेट्रिक नमूने एकत्र करने की आवश्यकता नहीं है। दूसरा, बदलते परिवेश से निपटने के लिए फिर से नामांकन करना या सिस्टम को खरोंच से फिर से प्रशिक्षित करना आवश्यक नहीं है। यह सुविधा बॉयोमीट्रिक प्रणाली को बनाए रखने की लागत को काफी कम कर सकती है। इन फायदों के बावजूद, इन प्रणालियों से जुड़े कई खुले मुद्दे हैं। बायोमेट्रिक सिस्टम द्वारा गलत वर्गीकरण त्रुटि (झूठी स्वीकृति) के लिए, नकली नमूने का उपयोग करके अनुकूलन का कारण बनता है। हालाँकि, अनुकूली बायोमेट्रिक्स के क्षेत्र से जुड़े खुले मुद्दों को हल करने के लिए निरंतर अनुसंधान प्रयासों को निर्देशित किया जाता है। रतनी एट अल द्वारा समीक्षात्मक समीक्षा में अनुकूली बायोमेट्रिक सिस्टम के बारे में अधिक जानकारी पाई जा सकती है।

उभरती बायोमेट्रिक्स में हाल की प्रगति
हाल के दिनों में, मस्तिष्क ( इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी ) और हृदय ( विद्युतहृद्लेख ) संकेतों पर आधारित बायोमेट्रिक्स सामने आए हैं।  मानव संवहनी पैटर्न की छवियों के आधार पर, पैटर्न-मान्यता तकनीकों का उपयोग करते हुए,  उंगली की नस की पहचान  एक उदाहरण है। इस नई तकनीक का लाभ यह है कि यह पारंपरिक बॉयोमीट्रिक्स जैसे उंगलियों के निशान की तुलना में अधिक धोखाधड़ी प्रतिरोधी है। हालांकि, ऐसी तकनीक आम तौर पर अधिक बोझिल होती है और समय के साथ कम सटीकता और खराब पुनरुत्पादन जैसी समस्याएं होती हैं।

बायोमेट्रिक उत्पादों के पोर्टेबिलिटी पक्ष पर, अधिक से अधिक विक्रेता महत्वपूर्ण रूप से लघु बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण प्रणाली (बीएएस) को अपना रहे हैं, जिससे विशेष रूप से बड़े पैमाने पर तैनाती के लिए विस्तृत लागत बचत हो रही है।

ऑपरेटर हस्ताक्षर
एक ऑपरेटर हस्ताक्षर एक बायोमेट्रिक मोड है जहां जिस तरह से एक उपकरण या जटिल प्रणाली का उपयोग करने वाले व्यक्ति को सत्यापन टेम्पलेट के रूप में दर्ज किया जाता है। इस प्रकार के बायोमेट्रिक हस्ताक्षर का एक संभावित उपयोग telerobotics  सर्जरी सिस्टम के दूरस्थ उपयोगकर्ताओं के बीच अंतर करना है जो संचार के लिए सार्वजनिक नेटवर्क का उपयोग करते हैं।

कुछ सार्वजनिक नेटवर्क के लिए प्रस्तावित आवश्यकता
जॉन माइकल मैककोनेल |जॉन माइकल (माइक) मैककोनेल, संयुक्त राज्य नौसेना  में एक पूर्व वाइस एडमिरल, यूनाइटेड स्टेट्स के एक पूर्व निदेशक नेशनल इंटेलिजेंस के निदेशक|यू.एस. नेशनल इंटेलिजेंस, और बूज एलन हैमिल्टन  के वरिष्ठ उपाध्यक्ष ने अपने मुख्य भाषण में कुछ सार्वजनिक नेटवर्क तक पहुँचने के लिए बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण की आवश्यकता के लिए भविष्य की क्षमता के विकास को बढ़ावा दिया 2009 बायोमेट्रिक कंसोर्टियम सम्मेलन में।

उपरोक्त प्रस्ताव में एक मूल आधार यह है कि जिस व्यक्ति ने कंप्यूटर के साथ बायोमेट्रिक्स का उपयोग करके खुद को विशिष्ट रूप से प्रमाणित किया है, वह वास्तव में उस कंप्यूटर से संभावित दुर्भावनापूर्ण कार्य करने वाला एजेंट भी है। हालाँकि, यदि कंप्यूटर का नियंत्रण उलट दिया गया है, उदाहरण के लिए जिसमें कंप्यूटर एक हैकर द्वारा नियंत्रित botnet  का हिस्सा है, तो टर्मिनल पर उपयोगकर्ता की पहचान का ज्ञान नेटवर्क सुरक्षा या सहायता कानून प्रवर्तन गतिविधियों में भौतिक रूप से सुधार नहीं करता है।

पशु बायोमेट्रिक्स
टैग या टैटू के बजाय, बायोमेट्रिक तकनीकों का उपयोग जानवरों की पहचान के लिए किया जा सकता है: ज़ेबरा धारियाँ, कृंतक कानों में रक्त वाहिका पैटर्न, थूथन प्रिंट, बैट विंग पैटर्न, प्राइमेट फेशियल रिकॉग्निशन और कोआला स्पॉट सभी का परीक्षण किया गया है।

उचित पहचान
किसी उपयोगकर्ता को पहचानने में बायोमेट्रिक प्रणाली की अक्षमता या गलत उपयोगकर्ता के साथ गलत बायोमेट्रिक गणना करना, और विशेष मेट्रिक्स मांगते समय पहचान चोरी करने वालों को पहचान देना और उनके धारक को बहाना नहीं देना मानवीय गरिमा का दुरुपयोग है। उदाहरण के लिए बायोमेट्रिक्स और बायोमेट्रिक्स मांगने के बाद विश्वविद्यालय में प्रोफेसर या मान्यता प्राप्त छात्र होने का दावा करने वाले व्यक्ति को स्वीकृति देना एक गंभीर मुद्दा हो सकता है, जब ऐसे बायोमेट्रिक्स यादृच्छिक उपयोगकर्ताओं और अपराधियों को सौंपे जाते हैं जो पहचान की चोरी करना चाहते हैं।

बहुत बार बायोमेट्रिक सिस्टम का उपयोग पहचान को धोखा देने के लिए किया जाता है बजाय इसके कि कई डबल्स या नकली पहचान बनाई जाए। ये युगल भी धारक के अधिकार चाहते हैं, रिश्तों में बाधा उत्पन्न कर सकते हैं और कई अन्य मुद्दे उत्पन्न हो सकते हैं। ऐसा डबल तब होता है जब उच्च आवृत्ति होती है जब झूठी मिलान दर अधिक होती है। इसके लिए प्रस्तावित समाधान बायोमेट्रिक्स या इस तरह के असाइनमेंट के दौरान डेटा सुधार में त्वरितता है, क्योंकि बायोमेट्रिक सिस्टम किसी भी तरह से काम करता है, एक बार पहचान की पहचान हो जाने के बाद अपेक्षित बायोकैरेक्टरिस्टिक्स को अतिरिक्त रूप से असाइन किया जाता है, ऐसे में पहचान धारक को परेशान किया जा रहा है जब उसकी पहचान विशेषताएँ अन्य उपयोगकर्ताओं को सौंपा जा रहा है।

अन्य चिंताएं
बॉयोमीट्रिक्स को राज्य प्राधिकरण के विकास के लिए भी महत्वपूर्ण माना गया है ( अनुशासन और  biopower  के फौकॉल्डियन शब्दों में इसे रखने के लिए ). मानव विषय को बायोमेट्रिक मापदंडों के संग्रह में बदलकर, बायोमेट्रिक्स व्यक्ति को अमानवीय बना देगा, शारीरिक अखंडता का उल्लंघन करते हैं, और अंततः, मानवीय गरिमा को ठेस पहुँचाते हैं। एक चर्चित मामले में मो. इतालवी दार्शनिक जॉर्ज आगाम्बेन  ने यूनाइटेड स्टेट्स विजिटर एंड इमिग्रेंट स्टेटस इंडिकेटर (US-VISIT) कार्यक्रम के विरोध में आगंतुकों के लिए फिंगरप्रिंट और फोटो खिंचवाने की आवश्यकता के विरोध में संयुक्त राज्य अमेरिका में प्रवेश करने से इनकार कर दिया। आगाम्बेन ने तर्क दिया कि बायोमेट्रिक डेटा का संग्रह जैव-राजनीतिक टैटू का एक रूप है, जो होलोकॉस्ट के दौरान यहूदियों के टैटू के समान है। अगमबेन के अनुसार, बायोमेट्रिक्स मानव व्यक्तित्व को एक नंगे शरीर में बदल देता है। Agamben प्राचीन यूनानियों द्वारा जीवन को इंगित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले दो शब्दों को संदर्भित करता है, ज़ो, जो जानवरों और मनुष्यों के लिए सामान्य जीवन है, बस जीवन है; और बायोस, जो मानव संदर्भ में जीवन है, अर्थ और उद्देश्यों के साथ। आगाम्बेन ने पूरी मानवता के लिए नंगे शरीर को कम करने की परिकल्पना की है। उसके लिए, नागरिकों और राज्य के बीच एक नया जैव-राजनीतिक संबंध नागरिकों को उनकी मानवता (बायोस) से वंचित करते हुए शुद्ध जैविक जीवन (ज़ो) में बदल रहा है; और बॉयोमीट्रिक्स इस नई दुनिया की शुरुआत करेंगे।

डार्क मैटर्स: ऑन द सर्विलांस ऑफ ब्लैकनेस में, सर्विलांस स्कॉलर सिमोन ब्राउन (समाजशास्त्री)  ने हाल के एक अध्ययन का हवाला देते हुए अगमबेन की तरह एक समान आलोचना तैयार की<रेफ नाम = गाओ 169– 178 > बॉयोमीट्रिक्स अनुसंधान और विकास से संबंधित| अनुसंधान एवं विकास जिसमें पाया गया कि शोध की जा रही लिंग वर्गीकरण प्रणाली अफ्रीकियों को पुरुषों के रूप में और मोंगोलोइड्स को महिलाओं के रूप में वर्गीकृत करने के लिए इच्छुक है।  नतीजतन, ब्राउन का तर्क है कि एक वस्तुनिष्ठ बायोमेट्रिक तकनीक की अवधारणा मुश्किल है अगर इस तरह की प्रणालियों को व्यक्तिपरक रूप से डिजाइन किया गया है, और उपरोक्त अध्ययन में वर्णित त्रुटियों के कारण कमजोर हैं। सार्वजनिक और निजी दोनों क्षेत्रों में बायोमेट्रिक प्रौद्योगिकियों का भारी विस्तार इस चिंता को बढ़ाता है। निजी क्षेत्र द्वारा बायोमेट्रिक्स का बढ़ता हुआ वस्तुकरण मानव मूल्य के नुकसान के इस खतरे को बढ़ाता है। वास्तव में, निगम बायोमेट्रिक विशेषताओं को अधिक महत्व देते हैं, जितना कि व्यक्ति उन्हें महत्व देते हैं। रेफरी> ब्राउन ने आगे सुझाव दिया कि आधुनिक समाज को एक बायोमेट्रिक चेतना को शामिल करना चाहिए जो इन तकनीकों और उनके आवेदन के बारे में सार्वजनिक बहस और राज्य और निजी क्षेत्र द्वारा उत्तरदायित्व पर जोर देता है, जहां किसी के अपने शरीर के डेटा का स्वामित्व और पहुंच हो। और अन्य बौद्धिक संपदा जो किसी के शरीर के डेटा से उत्पन्न होती है, उसे एक अधिकार के रूप में समझा जाना चाहिए। रेफरी>

अन्य विद्वान रेफरी> मोर्दिनी, ई; मस्सारी, एस. (2008), बॉडी, बायोमेट्रिक्स एंड आइडेंटिटी बायोएथिक्स, 22, 9:488 ने जोर दिया है, हालांकि, वैश्वीकृत दुनिया कमजोर या अनुपस्थित नागरिक पहचान वाले लोगों के एक बड़े समूह के साथ सामना कर रही है। अधिकांश विकासशील देशों के पास कमजोर और अविश्वसनीय दस्तावेज हैं और इन देशों के गरीब लोगों के पास वे अविश्वसनीय दस्तावेज भी नहीं हैं। संदर्भ>यूनिसेफ, जन्म पंजीकरण  प्रमाणित व्यक्तिगत पहचान के बिना, अधिकार की निश्चितता नहीं है, कोई नागरिक स्वतंत्रता नहीं है। संदर्भ> दहन एम., गेलब ए. (2015) The role of Identification in the 2015 के बाद का विकास एजेंडा - वर्ल्ड बैंक वर्किंग पेपर नंबर 98294 08/2015; कोई अपने अधिकारों का दावा कर सकता है, जिसमें पहचान से इंकार करने का अधिकार भी शामिल है, अगर वह एक पहचान योग्य विषय है, अगर उसकी सार्वजनिक पहचान है। ऐसे में, बायोमेट्रिक्स मानवीय गरिमा और मौलिक अधिकारों के समर्थन और समर्थन को बढ़ावा देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। संदर्भ>मोर्डिनी ई, रेबेरा ए (2011) प्रतिनिधित्व के बिना कोई पहचान नहीं: बायोमेट्रिक पहचान प्रणाली के उपयोग पर प्रतिबंध। पॉलिसी रिसर्च की समीक्षा, 29, 1:5-20

आशय के बायोमेट्रिक्स और जोखिम पैदा करते हैं। हार्वर्ड इंटरनेशनल रिव्यू में his paper में, प्रोफेसर नायेफ अल-रौधन  ने इसके बारे में चेतावनी दी है गलत गणना, गलत आरोप और नागरिक स्वतंत्रता के उल्लंघन के उच्च जोखिम। अमेरिका में आलोचकों ने भी संयुक्त राज्य अमेरिका के संविधान के चौथे संशोधन के साथ संघर्ष का संकेत दिया है।

गोपनीयता और भेदभाव
यह संभव है कि बायोमेट्रिक नामांकन के दौरान प्राप्त डेटा का उपयोग उन तरीकों से किया जा सकता है जिनके लिए नामांकित व्यक्ति ने सहमति नहीं दी है। उदाहरण के लिए, अधिकांश बायोमेट्रिक विशेषताएं शारीरिक और/या पैथोलॉजिकल चिकित्सा स्थितियों का खुलासा कर सकती हैं (उदाहरण के लिए, कुछ फिंगरप्रिंट पैटर्न क्रोमोसोमल बीमारियों से संबंधित हैं, आईरिस पैटर्न लिंग प्रकट कर सकते हैं, हाथ नस पैटर्न संवहनी रोग प्रकट कर सकते हैं, अधिकांश व्यवहारिक बायोमेट्रिक्स तंत्रिका संबंधी बीमारियों को प्रकट कर सकते हैं, आदि) .). इसके अलावा, दूसरी पीढ़ी के बायोमेट्रिक्स, विशेष रूप से व्यवहारिक और इलेक्ट्रो-फिजियोलॉजिकल बायोमेट्रिक्स (जैसे, इलेक्ट्रोकार्डियोग्राफी, इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी, विद्युतपेशीलेखन  पर आधारित), का उपयोग भावनाओं का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है। गोपनीयता चिंताओं की तीन श्रेणियां हैं:
 * 1) अनपेक्षित कार्यात्मक गुंजाइश: प्रमाणीकरण प्रमाणीकरण से आगे बढ़ता है, जैसे कि ट्यूमर का पता लगाना।
 * 2) अनपेक्षित आवेदन का दायरा: प्रमाणीकरण प्रक्रिया सही ढंग से विषय की पहचान करती है जब विषय की पहचान नहीं की जानी चाहिए।
 * 3) गुप्त पहचान: पहचान या प्रमाणीकरण की मांग किए बिना विषय की पहचान की जाती है, यानी भीड़ में किसी विषय का चेहरा पहचाना जाता है।

सुरक्षित वस्तुओं के मालिकों के लिए खतरा
जब चोरों को सुरक्षित संपत्तियों तक पहुंच नहीं मिल पाती है, तो इस बात की संभावना होती है कि चोर पहुंच हासिल करने के लिए संपत्ति के मालिक का पीछा करेंगे और हमला करेंगे। यदि आइटम बायोमेट्रिक डिवाइस  से सुरक्षित है, तो मालिक को होने वाली क्षति अपरिवर्तनीय हो सकती है, और सुरक्षित संपत्ति की तुलना में संभावित रूप से अधिक खर्च हो सकती है। उदाहरण के लिए, 2005 में, मलेशियाई कार चोरों ने एक व्यक्ति की  मर्सिडीज-बेंज एस-क्लास  चोरी करने का प्रयास करते समय उसकी उंगली काट दी।

प्रस्तुति पर हमला
बायोमेट्रिक सिस्टम के संदर्भ में, प्रेजेंटेशन अटैक को स्पूफिंग हमला  भी कहा जा सकता है।

हाल के ISO/IEC 30107 मानक के अनुसार, प्रेजेंटेशन हमलों को बायोमेट्रिक सिस्टम के संचालन में हस्तक्षेप करने के लक्ष्य के साथ बायोमेट्रिक कैप्चर सबसिस्टम की प्रस्तुति के रूप में परिभाषित किया गया है। ये हमले या तो प्रतिरूपण या आपत्तिजनक हमले हो सकते हैं। प्रतिरूपण हमले किसी और के होने का नाटक करके पहुंच प्राप्त करने का प्रयास करते हैं। उदाहरण के लिए, अस्पष्टता के हमले चेहरे की पहचान और चेहरे की पहचान प्रणाली प्रणाली से बचने की कोशिश कर सकते हैं।

प्रस्तुति आक्रमणों का प्रतिकार करने के लिए कई तरीके प्रस्तावित किए गए हैं।

संकट के समय में निगरानी मानवतावाद
धोखाधड़ी को रोकने और यह सुनिश्चित करने के लिए संकट के समय में कई सहायता कार्यक्रमों द्वारा बायोमेट्रिक्स को नियोजित किया जाता है कि संसाधन जरूरतमंद लोगों के लिए ठीक से उपलब्ध हों। मानवतावादी प्रयासों को जरूरत में व्यक्तियों के कल्याण को बढ़ावा देने के लिए प्रेरित किया जाता है, हालांकि निगरानी मानवतावाद के रूप में बायोमेट्रिक्स का उपयोग विशेष स्थिति में शामिल समूहों के अलग-अलग हितों के कारण संघर्ष पैदा कर सकता है। सहायता कार्यक्रमों और पार्टी के अधिकारियों के बीच बायोमेट्रिक्स के उपयोग पर विवाद उन लोगों को संसाधनों के वितरण को रोकता है जिन्हें सबसे ज्यादा मदद की जरूरत है। जुलाई 2019 में, संयुक्त राष्ट्र विश्व खाद्य कार्यक्रम और हौथी विद्रोही यमन में सैकड़ों हजारों नागरिकों को संसाधन प्रदान करने के लिए बायोमेट्रिक्स के उपयोग पर एक बड़े विवाद में शामिल थे, जिनके जीवन को खतरा है। संयुक्त राष्ट्र विश्व खाद्य कार्यक्रम के हितों के साथ सहयोग करने से इनकार करने के परिणामस्वरूप यमन की आबादी को खाद्य सहायता निलंबित कर दी गई। बायोमेट्रिक्स का उपयोग मूल्यवान जानकारी के साथ सहायता कार्यक्रम प्रदान कर सकता है, हालांकि संकट के अराजक समय के लिए इसके संभावित समाधान सबसे उपयुक्त नहीं हो सकते हैं। गहरे जड़ वाली राजनीतिक समस्याओं के कारण होने वाले संघर्ष, जिनमें बॉयोमीट्रिक्स का कार्यान्वयन दीर्घकालिक समाधान प्रदान नहीं कर सकता है।

रद्द करने योग्य बायोमेट्रिक्स
बायोमेट्रिक्स पर पासवर्ड का एक फायदा यह है कि उन्हें फिर से जारी किया जा सकता है। यदि कोई टोकन या पासवर्ड खो जाता है या चोरी हो जाता है, तो इसे रद्द किया जा सकता है और एक नए संस्करण द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है। यह बायोमेट्रिक्स में स्वाभाविक रूप से उपलब्ध नहीं है। यदि किसी डेटाबेस से किसी के चेहरे के साथ छेड़छाड़ की जाती है तो वे उसे रद्द या फिर से जारी नहीं कर सकते हैं। यदि इलेक्ट्रॉनिक बायोमेट्रिक पहचानकर्ता चोरी हो जाता है, तो बायोमेट्रिक फीचर को बदलना लगभग असंभव है। यह प्रमाणीकरण में भविष्य के उपयोग के लिए व्यक्ति की बायोमेट्रिक सुविधा को संदिग्ध बनाता है, जैसे संयुक्त राज्य अमेरिका में कार्मिक प्रबंधन कार्यालय (ओपीएम) से सुरक्षा-निकासी-संबंधित पृष्ठभूमि जानकारी की हैकिंग के मामले में।

रद्द करने योग्य बायोमेट्रिक्स एक ऐसा तरीका है जिसमें अधिक सुरक्षित प्रणाली बनाने के लिए बायोमेट्रिक्स में सुरक्षा और प्रतिस्थापन सुविधाओं को शामिल किया जाता है। यह पहली बार रथ एट अल द्वारा प्रस्तावित किया गया था। रद्द करने योग्य बायोमेट्रिक्स संवेदनशील उपयोगकर्ता-विशिष्ट डेटा की सुरक्षा के लिए बायोमेट्रिक सुविधाओं के जानबूझकर और व्यवस्थित रूप से दोहराए जाने वाले विरूपण को संदर्भित करता है। यदि एक रद्द करने योग्य सुविधा से समझौता किया जाता है, तो विरूपण विशेषताओं को बदल दिया जाता है, और उसी बॉयोमीट्रिक्स को एक नए टेम्पलेट में मैप किया जाता है, जिसे बाद में उपयोग किया जाता है। बायोमेट्रिक क्रिप्टोसिस्टम के अलावा बायोमेट्रिक टेम्पलेट सुरक्षा उद्देश्य के लिए रद्द करने योग्य बायोमेट्रिक्स प्रमुख श्रेणियों में से एक है। बायोमेट्रिक क्रिप्टोसिस्टम में, त्रुटि-सुधार कोडिंग तकनीकों को इंट्राक्लास विविधताओं को संभालने के लिए नियोजित किया जाता है। यह उच्च स्तर की सुरक्षा सुनिश्चित करता है लेकिन इसकी सीमाएँ हैं जैसे कि केवल छोटे इंट्राक्लास विविधताओं के विशिष्ट इनपुट प्रारूप।

नए अनन्य बॉयोमीट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए कई तरीके प्रस्तावित किए गए हैं। पहली फिंगरप्रिंट-आधारित रद्द करने योग्य बायोमेट्रिक प्रणाली को टुल्याकोव एट अल द्वारा डिजाइन और विकसित किया गया था। अनिवार्य रूप से, रद्द करने योग्य बॉयोमीट्रिक्स मिलान से पहले बॉयोमीट्रिक छवि या सुविधाओं का विरूपण करते हैं। विरूपण मापदंडों में परिवर्तनशीलता योजना की रद्द करने योग्य प्रकृति प्रदान करती है। प्रस्तावित तकनीकों में से कुछ अपने स्वयं के मान्यता इंजनों का उपयोग करके संचालित होती हैं, जैसे कि टेओह एट अल। और सव्वाइड्स एट अल।, जबकि अन्य तरीके, जैसे कि डब्बा एट अल।, मान्यता का संचालन करने के लिए उनकी पहचान फ्रंट-एंड के लिए अच्छी तरह से स्थापित बॉयोमीट्रिक अनुसंधान की उन्नति का लाभ उठाएं। हालांकि यह सुरक्षा प्रणाली पर प्रतिबंधों को बढ़ाता है, यह रद्द करने योग्य टेम्प्लेट को उपलब्ध बायोमेट्रिक तकनीकों के लिए अधिक सुलभ बनाता है

प्रस्तावित सॉफ्ट बायोमेट्रिक्स
सॉफ्ट बायोमेट्रिक्स को सख्त बायोमेट्रिक मान्यता प्रथाओं के रूप में नहीं समझा जाता है जो कि पहचान करने वालों और चोरी करने वालों के पक्ष में प्रस्तावित हैं।

लक्षण शारीरिक, व्यवहारिक या पालन की गई मानवीय विशेषताएँ हैं जो मनुष्य के सामान्य रूप से अपने साथियों (जैसे ऊंचाई, लिंग, बालों का रंग) को अलग करने के तरीके से प्राप्त हुई हैं। उनका उपयोग प्राथमिक बायोमेट्रिक पहचानकर्ताओं द्वारा प्रदान की गई पहचान की जानकारी के पूरक के लिए किया जाता है। हालांकि नरम बायोमेट्रिक विशेषताओं में किसी व्यक्ति को विशिष्ट और विश्वसनीय रूप से पहचानने के लिए विशिष्टता और स्थायित्व की कमी होती है, और इसे आसानी से नकली किया जा सकता है, वे उपयोगकर्ता की पहचान के बारे में कुछ सबूत प्रदान करते हैं जो फायदेमंद हो सकते हैं। दूसरे शब्दों में, इस तथ्य के बावजूद कि वे किसी विषय को वैयक्तिकृत करने में असमर्थ हैं, वे लोगों के बीच अंतर करने में प्रभावी हैं। पारंपरिक बायोमेट्रिक सिस्टम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए लिंग, जाति, आंखों का रंग, ऊंचाई और अन्य दृश्य पहचान चिह्न जैसे व्यक्तिगत गुणों के संयोजन का उपयोग किया जा सकता है। अधिकांश सॉफ्ट बायोमेट्रिक्स आसानी से एकत्र किए जा सकते हैं और वास्तव में नामांकन के दौरान एकत्र किए जाते हैं। सॉफ्ट बायोमेट्रिक्स द्वारा दो मुख्य नैतिक मुद्दे उठाए गए हैं। सबसे पहले, कुछ सॉफ्ट बॉयोमीट्रिक लक्षण दृढ़ता से सांस्कृतिक आधारित हैं; उदाहरण के लिए, नस्लवादी दृष्टिकोण का समर्थन करने के लिए जातीयता जोखिम का निर्धारण करने के लिए त्वचा का रंग, बॉयोमीट्रिक लिंग पहचान सर्वोत्तम रूप से तृतीयक यौन वर्णों से लिंग को पहचानती है, आनुवंशिक और गुणसूत्र लिंगों को निर्धारित करने में असमर्थ होने के कारण; उम्र बढ़ने की पहचान के लिए सॉफ्ट बायोमेट्रिक्स अक्सर एजिस्ट स्टीरियोटाइप्स आदि से गहराई से प्रभावित होते हैं। दूसरा, सॉफ्ट बायोमेट्रिक्स में लोगों को वर्गीकृत करने और प्रोफाइलिंग करने की प्रबल क्षमता होती है, इसलिए लांछन और बहिष्करण की प्रक्रियाओं का समर्थन करने का जोखिम होता है।

अंतरराष्ट्रीय कानून में बायोमेट्रिक डेटा की डेटा सुरक्षा
संयुक्त राज्य अमेरिका सहित कई देश अन्य देशों के साथ बायोमेट्रिक डेटा साझा करने की योजना बना रहे हैं।

2009 में बॉयोमीट्रिक पहचान पर होमलैंड सुरक्षा उपसमिति, यूएस हाउस विनियोग समिति के समक्ष गवाही में, कैथलीन क्रेनिंगर  और रॉबर्ट ए मोक्नी बॉयोमीट्रिक डेटा के संबंध में अंतर्राष्ट्रीय सहयोग और सहयोग पर टिप्पणी की गई है: To ensure we can shut down terrorist networks before they ever get to the United States, we must also take the lead in driving international biometric standards. By developing compatible systems, we will be able to securely share terrorist information internationally to bolster our defenses. Just as we are improving the way we collaborate within the U.S. Government to identify and weed out terrorists and other dangerous people, we have the same obligation to work with our partners abroad to prevent terrorists from making any move undetected. Biometrics provide a new way to bring terrorists' true identities to light, stripping them of their greatest advantage—remaining unknown. राष्ट्रीय रक्षा पत्रिका में 2009 में एस. मैग्नसन द्वारा लिखे गए एक लेख के अनुसार बायोमेट्रिक डेटा साझा करने के लिए दबाव में रक्षा विभाग शीर्षक से संयुक्त राज्य अमेरिका के बायोमेट्रिक डेटा साझा करने के उद्देश्य से अन्य देशों के साथ द्विपक्षीय समझौते हैं। उस लेख को उद्धृत करने के लिए: Miller [a consultant to the Office of Homeland Defense and America's security affairs] said the United States has bilateral agreements to share biometric data with about 25 countries. Every time a foreign leader has visited Washington during the last few years, the State Department has made sure they sign such an agreement.

पूर्ण सरकारी प्रकटीकरण की संभावना
नागरिक समुदाय के कुछ सदस्य इस बात को लेकर चिंतित हैं कि बायोमेट्रिक डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है, लेकिन पूरा खुलासा नहीं हो सकता है। विशेष रूप से, रक्षा बायोमेट्रिक्स पर संयुक्त राज्य अमेरिका के रक्षा विज्ञान बोर्ड टास्क फोर्स की अवर्गीकृत रिपोर्ट में कहा गया है कि सुरक्षा के संचालन से सीधे संबंधित क्षेत्रों में राष्ट्रीय क्षमताओं की सही और कुल सीमा की रक्षा करना और कभी-कभी छिपाने के लिए भी बुद्धिमानी है। -संबंधित गतिविधियाँ। यह संभावित रूप से बायोमेट्रिक्स पर भी लागू होता है। यह कहा जाता है कि यह खुफिया और सैन्य अभियानों की एक उत्कृष्ट विशेषता है। संक्षेप में, लक्ष्य ' खुफिया मूल्यांकन ' की सुरक्षा को बनाए रखना है।

बायोमेट्रिक्स लागू करने वाले देश
बायोमेट्रिक्स का उपयोग करने वाले देशों में ऑस्ट्रेलिया,  ब्राज़िल ,  बुल्गारिया ,  कनाडा ,  साइप्रस ,  यूनान ,  चीन ,  गाम्बिया ,  जर्मनी ,  भारत ,  इराक ,  आयरलैंड ,  इजराइल ,  इटली ,  मलेशिया ,  नीदरलैंड ,  न्यूजीलैंड ,  नाइजीरिया ,  नॉर्वे ,  पाकिस्तान ,  दक्षिण अफ्रीका ,  सऊदी अरब  शामिल हैं। ,  तंजानिया ,  टर्की   यूक्रेन ,  संयुक्त अरब अमीरात ,  यूनाइटेड किंगडम ,  संयुक्त राज्य अमेरिका  और  वेनेजुएला ।

निम्न से मध्यम आय वाले देशों में, लगभग 1.2 बिलियन लोगों को बायोमेट्रिक पहचान कार्यक्रम के माध्यम से पहले ही पहचान मिल चुकी है। बायोमेट्रिक मतदाता पंजीकरण और इसी तरह के चुनावी उद्देश्यों को लागू करने वाले कई देश भी हैं।  लोकतंत्र और चुनावी सहायता के लिए अंतर्राष्ट्रीय संस्थान  के आईसीटी इन इलेक्शन डेटाबेस के अनुसार, (2017) बायोमेट्रिक मतदाता पंजीकरण (बीवीआर) का उपयोग करने वाले कुछ देश  आर्मीनिया,  अंगोला ,  बांग्लादेश ,  भूटान ,  बोलीविया , ब्राजील,  बुर्किना फासो ,  कंबोडिया ,  कैमरून , चाड,  कोलंबिया ,  कोमोरोस ,  कांगो लोकतांत्रिक गणराज्य  | कांगो (लोकतांत्रिक गणराज्य) हैं। ऑफ),  कोस्टा रिका ,  हाथीदांत का किनारा ,  डोमिनिकन गणराज्य ,  फ़िजी , गाम्बिया,  घाना ,  ग्वाटेमाला , भारत, इराक,  केन्या ,  लिसोटो ,  लाइबेरिया ,  मलावी ,  वे थे ,  मॉरिटानिया ,  मेक्सिको ,  मोरक्को ,  मोजाम्बिक ,  नामिबिया ,  नेपाल ,  निकारागुआ , नाइजीरिया,  पनामा ,  पेरू ,  फिलीपींस ,  सेनेगल ,  सेरा लिओन , सोलोमन द्वीप,  सोमालीलैंड ,  स्वाजीलैंड , तंजानिया,  युगांडा ,  उरुग्वे , वेनेजुएला,  यमन ,  जाम्बिया  और  जिम्बाब्वे ।

भारत का राष्ट्रीय पहचान कार्यक्रम
भारत का राष्ट्रीय आईडी कार्यक्रम जिसे आधार  कहा जाता है, दुनिया का सबसे बड़ा बायोमेट्रिक डेटाबेस है। यह एक बायोमेट्रिक्स-आधारित डिजिटल पहचान है जो किसी व्यक्ति के जीवनकाल के लिए सौंपी जाती है, जिसे सत्यापित किया जा सकता है सार्वजनिक डोमेन में तुरंत ऑनलाइन, किसी भी समय, कहीं से भी, पेपरलेस तरीके से। यह सरकारी एजेंसियों को  जनसांख्यिकीय डेटा  (नाम, आयु, लिंग, पता, माता-पिता / पति का नाम, मोबाइल टेलीफोन नंबरिंग) के साथ  बॉयोमीट्रिक  डेटा (फिंगरप्रिंट,  आईरिस स्कैन  और फेस फोटो) के आधार पर सुरक्षित रूप से खुदरा सार्वजनिक सेवा प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। भारत में) एक व्यक्ति की। डेटा को प्रमाणीकरण के लिए इंटरनेट पर एन्क्रिप्टेड रूप में प्रसारित किया जाता है, जिसका उद्देश्य किसी दिए गए स्थान पर किसी व्यक्ति की भौतिक उपस्थिति की सीमाओं से मुक्त करना है।

7 नवंबर 2013 तक लगभग 550 मिलियन निवासियों को नामांकित किया गया है और 480 मिलियन आधार राष्ट्रीय पहचान संख्या एं सौंपी गई हैं। इसका लक्ष्य कुछ वर्षों में 1.2 बिलियन की पूरी आबादी को कवर करना है। हालांकि, इसे आलोचकों द्वारा निजता संबंधी चिंताओं और राज्य के एक निगरानी राज्य या  बनाना गणतंत्र  में संभावित परिवर्तन को लेकर चुनौती दी जा रही है।  § सामाजिक सुरक्षा के बुनियादी ढांचे की सुरक्षा के संबंध में परियोजना को भी अविश्वास का सामना करना पड़ा था। लोगों के बीच डर से निपटने के लिए, भारत के सर्वोच्च न्यायालय ने एक नया फैसला सुनाया जिसमें कहा गया था कि तब से निजता को एक मौलिक अधिकार के रूप में देखा गया था। 24 अगस्त 2017 को यह नया कानून स्थापित किया गया था।

मलेशिया का MyKad राष्ट्रीय आईडी कार्यक्रम
मलेशियाई पहचान पत्र के रूप में जाना जाने वाला वर्तमान पहचान पत्र, मलेशिया के राष्ट्रीय पंजीकरण विभाग द्वारा 5 सितंबर 2001 को पेश किया गया था, जिसमें मलेशिया दुनिया का पहला देश बन गया था। एक पहचान पत्र का उपयोग करने के लिए जिसमें प्लास्टिक के एक टुकड़े में एम्बेडेड कंप्यूटर चिप पर फोटो पहचान और फिंगरप्रिंट बायोमेट्रिक डेटा दोनों शामिल हैं।

जन्म प्रमाण पत्र के अलावा एक सत्यापन उपकरण और नागरिकता के प्रमाण के रूप में कार्ड के मुख्य उद्देश्य के अलावा, MyKad एक वैध ड्राइविंग लाइसेंस, एक एटीएम कार्ड, एक इलेक्ट्रॉनिक पर्स और एक सार्वजनिक कुंजी के रूप में अन्य अनुप्रयोगों के हिस्से के रूप में भी कार्य करता है। मलेशियाई सरकार बहुउद्देशीय कार्ड (जीएमपीसी) पहल, अगर वाहक कार्यों को सक्रिय करना चुनता है।

यह भी देखें

 * पहुँच नियंत्रण
 * स्वचालित फिंगरप्रिंट पहचान
 * एश्योर साइन
 * बायोएप्स
 * स्कूलों में बायोमेट्रिक्स
 * बॉयोमीट्रिक्स के लिए यूरोपीय संघ
 * फिंगरप्रिंट पहचान
 * फजी एक्सट्रैक्टर
 * चाल विश्लेषण
 * सरकारी डेटाबेस
 * हस्तलिखित बायोमेट्रिक पहचान
 * पहचान पत्र अधिनियम 2006
 * अंतर्राष्ट्रीय पहचान संघ
 * कीस्ट्रोक गतिकी
 * मल्टीपल बायोमेट्रिक ग्रैंड चैलेंज
 * निजी बायोमेट्रिक्स
 * रेटिनल स्कैन
 * हस्ताक्षर पहचान
 * समझदार शहर
 * अध्यक्ष की पहचान
 * नस मिलान
 * आवाज विश्लेषण

अग्रिम पठन

 * Biometrics Glossary – Glossary of Biometric Terms based on information derived from the National Science and Technology Council (NSTC) Subcommittee on Biometrics. Published by Fulcrum Biometrics, LLC, July 2013
 * Biomtrics Institute Privacy Code, September 2006
 * Biometric Vulnerability Assessment Framework, Published by the Biometrics Institute, 2007–2011
 * Delac, K., Grgic, M. (2004). A Survey of Biometric Recognition Methods.
 * "Fingerprints Pay For School Lunch". (2001). Retrieved 2008-03-02.
 * "Germany to phase-in biometric passports from November 2005". (2005). E-Government News. Retrieved 2006-06-11.
 * Oezcan, V. (2003). "Germany Weighs Biometric Registration Options for Visa Applicants", Humboldt University Berlin. Retrieved 2006-06-11.
 * Ulrich Hottelet: Hidden champion – Biometrics between boom and big brother, German Times, January 2007.
 * Paul Benjamin Lowry, Jackson Stephens, Aaron Moyes, Sean Wilson, and Mark Mitchell (2005). "Biometrics, a critical consideration in information security management", in Margherita Pagani, ed. Encyclopedia of Multimedia Technology and Networks, Idea Group Inc., pp. 69–75.
 * Dunstone, T. and Yager, N., 2008. Biometric system and data analysis. 1st ed. New York: Springer.

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 * निगरानी करना
 * आईरिस मान्यता
 * चोरी की पहचान
 * बहुमत मतदान
 * नकली हमला
 * प्राप्तकर्ता परिचालन विशेषता
 * डेविड ल्यों (समाजशास्त्री)
 * पशु पहचान
 * उत्पाद बनाए
 * मोंगोलोएड
 * संयुक्त राज्य अमेरिका के संविधान में चौथा संशोधन
 * भावना का पता लगाने
 * चेहरा पहचानना
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 * काग़ज़ का टुकड़ा
 * भारत में मोबाइल टेलीफोन नंबरिंग
 * स्कूलों में बॉयोमीट्रिक्स
 * बायोमेट्रिक्स के लिए यूरोपीय संघ
 * स्वचालित फिंगरप्रिंट पहचान
 * स्वर विश्लेषण