1、指纹传感器

FTIR(Frustrated Total Internal Reflection)，受抑全内反射。在屏幕的夹层中加入LED光线，当用户按下屏幕时，使夹层的光线造成不同的反射效果，感应器接收光线变化而捕捉用户的施力点。明显的缺点：体积太大。薄膜晶体管TFT（ Thin Film Transistor）是目前制造大型LCD面板的成熟且廉价的技术，它通过在玻璃基板上沉积非晶硅薄膜来创建晶体管。晶体管仅覆盖每个像素区域的一小部分，薄膜的其余部分被蚀刻掉以允许光线通过。为了开发TFT光学传感器，阵列的每个像素都由光电二极管和读出晶体管组成。TFT技术允许设计大面积面板和高分辨率设备。透明材料和柔性基板可用于将TFT光学传感器嵌入便携式设备的显示器中，或将它们包裹在曲面上。
高分辨率相机。非接触式采集。优点皮肤不会发生弹性变形，更卫生，传感器表面没有残留指纹。缺点指纹图像的对比度较低。
光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，OCT）使用低相干光来捕获生物组织的深层图像，目前主要应用在医疗领域（观察皮肤、眼睛、血管等）。
电容传感器是嵌入面板的微型电容阵列。手指按在芯片上时，手指和每个电容之间形成了电荷。这些电荷的大小取决于指纹和电容之间的距离，指纹脊和谷导致板上的电容值不同。为了准确测量电容，研究者开放出各种方法以获得足够的灵敏度区分脊和谷。在第一代电容指纹传感器中，微电容阵列是嵌入在CMOS技术制造的硅片中，小面积。新一代的电容传感器是基于TFT工艺将传感器阵列嵌入在玻璃基板上，大面积，而且可以显示。TFT电容传感器的设计比光学TFT更简单，因为后者需要提供照明并引导反射的光子束汇聚在像素上。然而，电容技术的缺点是隔着较厚的玻璃难以获取高质量的指纹图像。
超声波传感是基于发送声学指向指尖的信号，并捕获回波信号（见下图），从回声信号计算指纹的脊线结构。主要组件是发送器和接收器。前者产生声脉冲，后者检测这些脉冲从指纹反弹时的响应。该方法是对手指较深层次的皮肤进行成像（甚至能透过薄手套），因此对脏手指、潮湿手指的成像比较好。

2、指纹特征提取

指纹的特征可以分为从粗到细的三个级别。

第一级：脊线方向场和频率图（脊线疏密程度）。按照傅里叶分析的观点，如果把局部脊线图像看作二维正弦波，一级特征就是正弦波的方向和频率，而不包括相位。一级特征中的方向场尤其重要。方向场在指纹的多数区域是平滑的，但在个别区域呈现出独特的形状（表现为脊线曲率变大、大量脊线终止）。这些区域称为奇异点或者奇异区，有两种基本类型：环形和三角形，奇异点通常位于手指中央。按照数学公式，仅用奇异点的位置和类型，就可以近似拟合出原始方向场；因此奇异点可以看作是方向场的非常紧致（compact）的表示；

第二级：脊线骨架图（细节点minutia是脊线的特殊点）。细节点的数量可以超过100个，实际仅需12-15个匹配细节点就足以推断两个指纹来自同一根手指。指纹识别算法通常只考虑两种基本类型：结束点和分叉点，因为其他复合细节点类型可以表示为结束点和分叉点的组合。由于细节点的属性至少包括位置和角度，实际上指纹的细节点集合包含了大量的一级特征；

第三级：脊线的内外轮廓（汗孔即内轮廓）。

3、指纹匹配

指纹匹配技术，最根本的差异在于指纹的特征表示，其次是对齐方法和匹配分数计算方法。

细节点是最著名和最广泛使用的指纹表示。优点：指纹鉴定专家在比对指纹时也主要关注细节点；存储空间小；鉴别能力强（信息量大）。缺点：当传感器的面积很小时，例如只有4-5个细节点，细节点匹配技术的性能也会剧烈下降；由于细节点数量可变和缺乏自然顺序，匹配算法的复杂度较高。
除了细节点集合，还有方法：灰度图像；脊线方向场；脊线图；经验设计的纹理特征；深度网络学习的特征；关键点集合；多种表示的融合。