"随着科技的不断发展，多模态生物特征融合身份认证技术凭借其有的安全性与便利性，获得了广泛的关注，本文对该技 术的安全性和准确性进行提升，针对金融、公共安全等领域所面临的身份认证挑战加以应对，首先介绍了多模态生物特征的概念及 其优势，对传统身份认证技术存在的局限性展开分析，之后针对融合策略以及算法的比较展开详细探讨。本研究针对不同融合算法 在准确率、计算时间以及抗干扰能力等表现给予评估，发现深度学习融合算法在准确性方面表现最为出色，只是计算时间比较长， 实际案例显示出该技术在金融领域有可行性和有效性，同时指出了数据隐私以及系统兼容性等面临的挑战。"
