在諸多辨識技術中，經過多年發展目前在手機應用較為成熟者，僅有語音辨識與手寫辨識技術，指紋辨識則仍在等待起飛。許多處於初期發展階段的辨識技術，正逐漸由個人電腦環境中移植至手機...
在諸多辨識技術中，經過多年發展目前在手機應用較為成熟者，僅有語音辨識與手寫辨識技術，指紋辨識則仍在等待起飛。許多處於初期發展階段的辨識技術，正逐漸由個人電腦環境中移植至手機。然而如何在手機有限的運算能力下完成辨識任務，並且在產業鏈中產生配套加值服務，將是能否成功進入應用市場的關鍵因素。
在各種新興的辨識技術中進度較快者，多與影像辨識有關。由於攝影鏡頭逐漸成為手機的標準配備，利用攝影鏡頭進行辨識或輸入，是毋須改變手機硬體架構就能做到的。事實上，在日、韓，利用手機鏡頭讀取二維條碼，以獲取包括網頁連結、通訊錄、商品資訊等各種訊息，已經廣受歡迎，而這項功能在2005年底也已開始出現在多普達手機上。
目前正要打入手機市場的，還包括人臉辨識技術，工研院電通所前瞻技術中心目前正以Windows CE為平台進行開發。該中心研究員張耀仁指出，工研院進行此項技術的開發已將近兩年，目前已逐漸朝向手機應用發展。但是由於手機運算能力不足，因此不能使用太複雜的演算法，且無法作到全自動人臉辨識。
由於手機的使用環境多變，光源角度、光線強度或陰影等變數很多，使得辨識的正確性大受影響。此外，由於目前大多數手機的鏡頭品質不佳，通常不具備光學變焦功能，取像能力較差，因此使用上限制較大。例如，以目前的技術而言，就要求人臉必須是正面朝向鏡頭，且要在畫面中占較大比例，才能順利辨識。如果是有觸控筆的PDA手機，由使用者協助定位，框出臉部和眼睛位置，也可以增加辨識率。張耀仁表示，以往生物辨識的作法，是在系統上預存一組模版(Template)作比對，但由於手機常有失竊危險，模版容易被破解，因此不適合將模版存放於手機。
近一、兩年發展的新作法，則是將生物特徵直接轉換成一把金鑰密碼，對使用者而言只是一連串無意義數字，如此一來，手機上沒有任何可供破解的模版，將較為安全。
不過，如何讓辨識系統對於同一張臉每次都產生同一把金鑰，則要經過訓練。以目前技術而言，必須先註冊30張人臉，異中求同找出共通特徵，使用上還不夠便利，因此這項技術目前尚在實驗驗證階段，仍未產品化。張耀仁指出，下一個發展目標，則是讓手機可以進行活體辨識，以避免有人以照片或模型欺騙系統。方法為由使用者預先錄製說特定語句的影片，從中抽取特徵產生密碼，如此一來比較不容易被複製，可判別的資訊也變多了。
光學字型辨識(OCR)的概念，也是利用手機鏡頭，取代在個人電腦環境中的掃描器，進行字型辨認。蒙恬科技核心技術部處長洪成安指出，目前在日、韓已有少數手機具備此類功能，用以輸入名片資料或查字典。洪成安表示，當OCR應用於手機，首先必須解決鏡頭對焦問題，由於目前手機鏡頭大部分沒有近拍或自動對焦功能，如何讓鏡頭拍到清晰的文字影像，就是一大挑戰。
此外，韓國手機製造商Pantech與三星電子也陸續在2005年推出具備動作識別功能的手機。Pantech手機內建能夠感知動作和方向的六軸(三軸地磁與、三軸加速度)感測器，並搭配在晃動時能調節強弱的釣魚遊戲和賽車遊戲。
三星電子的3D動作識別手機則是強調能精確識別出微細及快速的動作，以及字母數字的符號。初期的手機動作感應技術只限於斜度計算，而三星手機則能偵測出3D方向的連續動作。如此一來，將可免去各種手持式裝置上的鍵盤。
在眾多新興技術中，目前面臨共通的問題，除了技術本身移植至手機上時，必須在有限的運算能力下完成辨識任務，也必須在手機多變的使用環境下保持穩定的效能。不過，技術問題之外，在產業鏈中，是否能產生足夠的配套服務與應用，讓這些辨識技術可以產生更多的附加價值，更將是這些技術能否加速流行的關鍵因素。