1999年起，A.K．Jain等開始混合匹配方法的一些研究，并取得了一些積極的成果[34]。他們實驗了4種不同的指紋匹配算法，在大容量數據庫中測得的實驗結果表明好的混合方法可以提高識別系統效率，之后又從理論上證明了多生物特征的融合可提高識別率。

在指紋識別產品的指紋門禁一體機，指紋門禁考勤一體機中的混合匹配算法，分析各種特征之間的互補性。指紋混合匹配的步是指紋的細節匹配，這部分的工作在以上章節中已經詳細介紹過。由于使用的SHA算法在圖像校準比較準確，而指紋中心點提取算法的可靠性是比較差的，所以在進行紋理匹配的時候采用SHA算法的校準輸出結果。進行校準后，可以計算出兩幅圖像的重疊區域。

紋理匹配的方法和基于細節點的匹配方法有很高的互補性。利用紋理和細節點混合的方法可以提高身份識別系統的鑒別性能。目前對于如何選擇生物特征及如何評價單個特征進而將其結果融人混合系統的研究較少，衡量測試樣本的質量、混合系統的性能，以及混合策略等問題也仍需進一步的研究。