註冊。如圖 1 所示，在註冊過程中擷取個人的生物辨識樣本（例如，使用指紋感測器、語音辨識麥克風、臉部辨識攝影機、虹膜辨識攝影機）。接著從生物辨識樣本（例如，影像）中擷取獨特特徵，以建立使用者的生物辨識範本。此生物辨識範本會儲存在資料庫或機器可讀的識別卡中，供之後的比對流程使用。

比對。圖 2 說明了生物特徵比對的過程。再次擷取生物特徵樣本。從生物特徵樣本中提取獨特特徵，以建立使用者的「即時」生物特徵範本。然後將此新範本與先前儲存的範本進行比較，並根據兩個範本之間共同元素的判斷，產生數值比對（相似度）分數。系統設計師根據系統的安全性和便利性需求，決定此驗證分數的閾值。

識別（一對多或 1:N 比較）透過將即時樣本範本與系統中所有儲存的範本進行比較，來判斷該個人是否存在於已註冊的人群中。識別可以確認該個人並未以其他身份註冊，或不在預定的禁止人員名單上。應將正在考慮註冊的個人的生物特徵與所有儲存的生物特徵進行比較。對於某些憑證應用程式，會在註冊時使用生物特徵識別程序來確認該個人尚未註冊。

驗證（一對一或 1:1 比較）用於判斷即時生物特徵樣本是否與特定的已註冊樣本記錄相符。這需要進行驗證的人員「聲稱」其身份，以便能夠存取特定的已註冊樣本記錄。一個例子是出示智慧卡憑證，並將即時生物特徵樣本與儲存在智慧卡記憶體中的已註冊樣本進行比對。另一個例子是輸入使用者名稱或 ID 編號，這將指向資料庫中的已註冊樣本記錄。

適當的生物辨識技術的選擇將取決於多個特定應用程式的因素，包括執行身分識別或驗證過程的環境、使用者個人資料、比對準確度和處理量的要求、整體系統成本和功能，以及可能影響使用者接受度的文化議題。表格顯示了不同生物辨識技術的比較，並針對多項指標評估其效能。

選擇適當生物辨識技術的關鍵因素是其準確性。當即時生物辨識範本與儲存的生物辨識範本進行比較時（在驗證應用程式中），會使用相似度分數來確認或拒絕使用者的身份。系統設計師會設定此數值分數的閾值（比對或不比對的決策點），以適應系統所需的比對效能等級，這由錯誤接受率 (FAR) 和錯誤拒絕率 (FRR) 來衡量。錯誤接受率表示生物辨識系統錯誤驗證個人或接受冒名頂替者的可能性。錯誤拒絕率表示生物辨識系統拒絕正確個人的可能性。生物辨識系統管理員會調整系統對 FAR 和 FRR 的敏感度，以達到支援系統安全需求的預期比對效能等級（例如，對於高安全性環境，調整以實現低 FAR 並容忍較高的 FRR；對於高便利性環境，調整以實現較高的 FAR 和較低的 FRR）。

單一生物特徵模態所帶來的準確性和可用性限制，可以透過使用多種生物特徵模態來克服。多模態生物特徵透過使用多個獨立的生物特徵測量來增強整體的比對準確性。例如，指紋測量所得的相似度分數可以與手指靜脈紋理的獨立測量結果進行數學上的「融合」，從而提高個人身份識別的信心程度。 此外，多模態生物特徵可以為那些無法提供一種模態的合適生物特徵樣本的個人提供解決方案。例如，可以提供指紋或虹膜擇一進行驗證的選項。由於年齡、職業或健康狀況導致指紋圖案模糊不清的人，可以選擇註冊並使用虹膜作為其偏好的生物特徵模態。如果同時存在兩種感測器，使用者可以使用他們最適合的任何一種模態。在此情況下，並非融合獨立的生物特徵測量。 如圖 3 所示，多生物特徵系統可以整合來自多個模態、實例、演算法、感測器、樣本或這五者任何組合的資訊。可以說，這類系統也可能包含其他資訊來源，包括個人基本資料或基於旅行證件的資訊。

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