การจดจำไบโอเมตริกซ์ส่วนใหญ่ประกอบด้วยการล็อคด้วยเสียง การจดจำลายนิ้วมือ การจดจำหลอดเลือดดำ การจดจำรูปร่างฝ่ามือ การจดจำม่านตา การจดจำใบหน้า ฯลฯ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ได้นำไปสู่การอัปเดตและอัปเกรดกุญแจอิเล็กทรอนิกส์สำหรับล็อคประตูอัจฉริยะโดยตรง
การควบคุมด้วยเสียง: การรู้จำเสียงเป็นกระบวนการรวบรวมเสียงของบุคคลโดยใช้ไมโครโฟนและแปลงเป็นสัญญาณดิจิทัล ซอฟต์แวร์การจดจำจะตรวจจับและเปรียบเทียบคุณสมบัติคำพูดที่ได้รับการประมวลผลกับเทมเพลตอ้างอิงเพื่อกำหนดความถูกต้องของข้อมูลประจำตัว อย่างไรก็ตาม อาจได้รับผลกระทบอย่างมากจากสภาวะสุขภาพ เช่น อาการคัดจมูกและเจ็บคอ ส่งผลให้ความแม่นยำและความเสถียรไม่ดี
ลายนิ้วมือ; การใช้ลายนิ้วมือเป็นสัญญาณอินพุต ฟังก์ชันล็อคจะดำเนินการโดยการระบุและประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
หลอดเลือดดำ: ประการแรก ภาพหลอดเลือดดำของนิ้วมือ ฝ่ามือ และหลังมือจะได้รับผ่านกล้อง CCD อินฟราเรด และภาพหลอดเลือดดำแบบดิจิทัลจะถูกจัดเก็บไว้ในระบบคอมพิวเตอร์
รูปร่างฝ่ามือ: เทคโนโลยีการจดจำรูปร่างฝ่ามือได้รับการเสนอครั้งแรกโดยนักวิชาการชาวอเมริกัน ซึ่งยืนยันตัวตนโดยการระบุลักษณะเฉพาะของฝ่ามือ
ม่านตา: เนื้อเยื่อสีวงกลมรอบๆ รูม่านตา ซึ่งมีลวดลายพื้นผิวที่หลากหลายและหลากหลาย เป็นพื้นฐานของการรับรู้ม่านตา อุปกรณ์จดจำม่านตามีความซับซ้อน มีราคาแพง และมีระยะการสแกนที่เข้มงวด และยังไม่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางในตลาดพลเรือน
การจดจำใบหน้า: เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าแบบดั้งเดิมมีประวัติยาวนานถึง 30 ปี โดยส่วนใหญ่ใช้การจดจำภาพแสงที่มองเห็นได้ โซลูชันที่พัฒนาขึ้นใหม่ซึ่งใช้เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าจากแหล่งกำเนิดแสงหลายแหล่งสำหรับภาพอินฟราเรดใกล้อินฟราเรดแบบแอคทีฟ สามารถเอาชนะอิทธิพลของการเปลี่ยนแปลงของแสงและบรรลุประสิทธิภาพการจดจำที่ยอดเยี่ยม ซึ่งเหนือกว่าเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าด้วยภาพ 3 มิติในด้านความแม่นยำ ความเสถียร และความเร็ว