要進一步提高多重生物特徵識別的準確性，可以從以下幾個方面著手：
改進特徵提取技術：可以考慮使用更先進的深度學習模型，如更深層的卷積神經網絡（CNN）或集成學習方法，來提取每種生物特徵的特徵。這些模型能夠捕捉更複雜的特徵，從而提高識別準確性。此外，使用自適應特徵提取技術，根據不同的環境條件（如光照、角度等）動態調整特徵提取過程，也能顯著提升準確性。
融合策略的優化：在融合策略方面，可以探索更為複雜的融合方法，如基於學習的融合技術，這些技術能夠根據不同生物特徵的識別性能自動調整權重。此外，使用多層融合策略（例如，先進行特徵層融合，再進行決策層融合）也可能提高整體識別性能。
數據增強技術：通過數據增強技術來擴大訓練數據集，增加模型的泛化能力。例如，對於面部圖像，可以進行旋轉、縮放、顏色變換等操作，從而提高模型對於不同環境的適應性。
多模態學習：結合多種生物特徵的學習方法，通過多模態學習來提高識別準確性。這種方法能夠充分利用不同生物特徵之間的互補性，從而提升整體識別效果。