据前瞻数据研究院的统计数据显示，2010至2014年，国内生物特征识别市场的平均增速保持在60%以上，2014年生物特征识别市场规模为80亿元，2015年突破100亿元，预计2020年可突破300亿元。生物识别市场前景看好。生物识别技术所普及的领域考勤市场的设备和系统在国内市场生物识别技术的应用中，考勤市场是生物识别技术最传统也最为人所熟知的市场，也是目前来说生物识别技术主要的应用领域之一。
考勤设备和系统是最先开始进入规模产销的。生物识别技术用于企业员工考勤，指纹识别技术是开路先锋。传统的考勤市场几乎是指纹识别技术一统天下，但是，随着其他的一些生物识别技术的发展，目前这种状况正在慢慢改变，例如人脸识别凭借其非接触和远距离的优势，静脉识别凭借其非接触的优势也开始逐渐介入考勤市场。指纹考勤系统良好的性价比、便利性、易用性，是其得以成功推广的主要原因。
智能门锁的应用门锁是生物识别技术进入大众消费市场的第一款应用产品。生物识别技术与传统电子锁具的结合，实际上可以算是物理门禁产品应用的扩展。多年来，国内指纹识别门锁（包括箱、柜锁、防盗门）产品一直都有大量出口，内销市场也在不断扩大。近年来，国内倡导的“智能小区、智能家居”概念对这类产品的推广应用是极大的推动力。
人脸识别技术同样也开始了与电子锁具的结合，近期己经有不少人脸识别门锁方案亮相，相信很快会在市场上看见它们的实际应用。物理门禁产品门禁应用是生物识别技术最基本的应用领域之一，生物识别技术最早期的商业应用范例几乎都是物理门禁系统。近年来，随着众多安防工程商对生物识别技术和产品的不断了解和采用，生物识别产品和方案在门禁领域的应用不断普及。
同时，随着生物识别产品功能、接口等细节的专业化、标准化逐步完善，以及人脸识别等新技术的介入，门禁产品的出口规模也有大幅度提升。整体而言，门禁设备和系统在国内生物识别市场占据的份额仅次于考勤产品。消费产品市场消费产品市场主要以手机等移动设备为代表，近两年各大手机公司发布的新款手机，都推出了自带生物识别功能的产品和应用，好像没有指纹识别或者是虹膜识别技术的手机就跟不上时代的脚步一样，他们的年出货量数以千万计。
智能手机的迅速普及，对生物识别行业的爆发起着很大的推动作用。除此之外，以支付宝等为代表的人脸识别支付、指纹识别支付等等也是生物识别技术巨大的应用领域。身份认证识别身份认证其实也是广义的门禁应用，国外一般称为“逻辑门禁”，以便与上面提及的物理门禁区别开来。身份认证应用是生物识别技术可以规模化商业应用的重要细分市场，目前在金融行业、电子商务、电子政务、军队、无线网络服务等领域都有不少应用。
正如在其他门禁领域乃至整个安全领域的应用一样，它们体现了生物识别最本源、最核心的价值。生物识别技术虽不断获得突破，但障碍仍然存在目前生物识别技术已经相对成熟，尤其是人脸识别技术和虹膜识别技术不断出现新突破。在人脸识别方面，国内已有众多厂商做到了超过99%的准确率。在国际权威人脸识别数据库LFW最新的排名上，国内的人脸识别厂商大华股份达到99.78%，腾讯和平安科技均达到了99.8%的准确率，技术上的进步有望推动生物识别技术应用的进一步普及。
在虹膜识别方面，虹膜的身份识别解决方案领域EyeLock LLC公司已经推出在60厘米范围内验证身份的新技术。该技术可安装在智能手机和移动设备以及汽车、医疗保健和其它网络边缘应用中。但目前生物识别技术仍存在一些需要克服的技术难题，能否解决现有技术瓶颈成为生物识别行业未来发展的关键所在。比如，在目前主流生物识别技术中，指纹识别技术相对成熟，应用比较广泛，但却较容易被复制;人脸特征并不是一成不变的，而且采集图像的过程中易受到光线等因素的影响;虹膜能成像的距离很窄，如果用户的姿势稍有不对，就有可能采集不到清晰的虹膜，同时识别距离远近、复杂光线环境、睫毛遮挡、异形瞳孔等问题也影响虹膜识别的精准度。
IBM发布DiF人脸识别训练数据库，目的是什么？
IBM发布DiF人脸识别训练数据库 100万张人脸图希望让AI战胜技术偏见IBM发布了一套包括100万张多元化的人类脸部图像的（Diversity in Faces）数据合集，希望能够帮助开发者们训练基于人工智能和神经网络的脸部识别系统，提高AI在脸部识别方面的多样性和准确性，战胜面对年龄、性别和种族肤色差异的人脸识别时存在的技术偏见问题。
此前研究人员发现，人脸识别分析软件会根据其识别对象的年龄、性别、种族肤色的不同，反馈不同的准确率表现，存在一定的技术偏差。整个IBM数据库是从Flickr CC协议共享的超过1亿张人脸图像和视频中收集的。数据库图像标注有颅面测量数据(头高、鼻梁高、额头高、脸型比例)如年龄、性别、姿势、清晰度等。
