生物识别分析是指利用个体的生物或行为特征进行身份识别或认证的一系列方法和技术。与传统认证方式（如密码、卡片）不同，生物识别依赖于唯一且难以转移的特征，如指纹、面部识别、虹膜、声音或击键动态。在实际操作中，生物识别分析包括通过机器学习和计算机视觉等先进算法对采集到的生物识别数据进行处理和比对。
应用场景与实例
生物识别分析广泛应用于各类领域：物理或数字访问控制（智能手机、计算机、建筑）、边境管控（生物识别护照）、公共区域监控与人员查找、非接触支付及个性化服务。应用范围涵盖简单身份确认、欺诈检测乃至在金融、机场等敏感场景下的行为分析。
主要软件工具、库和框架
主要工具包括OpenCV（计算机视觉）、TensorFlow和PyTorch（深度学习）、OpenBR（开源生物识别），以及Neurotechnology、Cognitec、Innovatrics等商用解决方案。这些工具提供面部、指纹、虹膜识别等模块，并可集成至更广泛的身份管理平台。
最新发展与趋势
当前进展主要集中在提升算法准确性、多模态生物识别（多特征结合）、隐私保护（去中心化生物识别、联邦学习模型）以及反欺骗攻击等方面。趋势包括行为生物识别和AI在安全及远程身份验证中对海量实时数据的处理能力的持续提升。