在基于生物识别的基础上,提出了一种利用高精度的压力传感器收集压力数据,从而鉴别身份的一种新的生物识别技术。不仅分析了压力识别技术的原理,而且通过一个小型的测试系统,初步验证了其可用性,同时也提出了需要解决的问题。

研究证明冷却衣服对降低热应力的重要性，特别是对于极端环境中的工人而言。 这些服装的当前可用冷却能力应得到控制，以提高其效率和自主性。 在这项研究中，我们调查了Hexoskin可穿戴生物识别衬衫监测心率的能力。 十二名男性志愿者穿着Hexoskin生物识别衬衫和Polar:registered:H7心率传感器，他们在两种不同的气候条件（25°C±0.5°C； 39％±1％相对湿度和31°C±0.5°C）下完成了两项相同的测试; 60％±1％相对湿度）。 四种不同的统计方法的结果显示出极高的相关性，并且Polar？之间没有显着差异。 和Hexoskin系统监控受试者的心律。 这款Hexoskin耐磨生物识别衬衫可用于监测中度或高温高湿气候下各种体育活动中的人的心率，而不论其年龄，体重或身高。

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随机森林图像matlab代码指静脉生物特征识别 使用机器学习的手指静脉生物识别 使用机器学习算法分析人的手指静脉数据的MATLAB应用程序。 手指静脉生物识别技术是最先进的身份验证系统之一，它解决了现有身份验证系统的许多问题。 支持向量机（具有线性，RBF，MLP，二次和多项式内核），随机森林，决策树，线性和逻辑回归，K均值，DB扫描，最近邻居，K最近邻居是用于训练的一些算法并测试数据集。 使用过的CCD扫描图像数据。 这些图像经过预处理，过滤并使用所得数据。 2D绘图显示了分类结果和精度。 源代码具有静态文件路径，如果处理不当，可能会出错。

加速度计-生物识别 通过加速度计数据识别移动设备的用户（kaggle上的“加速度计生物识别竞赛”） “ CS 725：机器学习基础”的课程项目 #Description：您可以在找到问题陈述的描述 ＃如何运行代码： 假设：您将train.csv和test.csv与其他项目文件放在同一文件夹中 运行device_count.py 运行extractMeanVar.py 运行trimmingdata.py 现在，您可以执行任何分类器代码。 只需在同一文件夹中查找所需文件即可。 ＃我们的方法我们设计了以下解决问题的方法： 朴素贝叶斯 最近的邻居 二次判别分析（类似于LDA） 支持向量机 ＃与每种方法相关的文件： 1]朴素贝叶斯 1. extractMeanVar.py 2. naive_bayes.py 3. naive_bayes_Random.py 2]最近的邻居 1. t

iOS的指纹识别验证与面部识别验证，调用系统的LocalAuthentication.framework，封装完整。

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