自动识别技术发展现状
自动识别技术发展现状
自动识别技术发展现状自动识别技术是指利用计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术实现对文字、图片、声音等媒体数据的智能识别和处理。
随着人工智能和大数据等技术的发展，自动识别技术得到了广泛应用和快速发展。
以下是自动识别技术发展现状的几个方面：一、计算机视觉技术：计算机视觉技术主要应用于图片和视频的自动识别。
通过深度学习、卷积神经网络等技术，计算机能够自动识别图片中的目标物体、人脸特征、文字等，并实现自动分类、自动标注等功能。
同时，计算机视觉技术还被应用于无人驾驶、人脸识别、图像搜索等领域。
二、语音识别技术：语音识别技术可以将语音转化为文字的形式，实现对语音数据的自动识别和处理。
随着深度学习等技术的应用，语音识别技术取得了显著进展，具备了较高的准确率和实时性。
语音识别技术已经广泛应用于智能音箱、语音助手、语音翻译等场景，并且正在逐步渗透到更多领域，如医疗、教育、游戏等。
三、自然语言处理技术：自然语言处理技术可以对文本数据进行智能分析和处理，实现对自然语言的自动理解和回答。
通过自然语言处理技术，计算机可以实现智能问答、文本分类、情感分析等功能。
自然语言处理技术已经广泛应用于智能客服、智能搜索、信息推荐等场景，并在机器翻译、自动摘要、知识图谱等方面取得了重大突破。
四、人机交互技术：人机交互技术是实现人与计算机、机器之间交流和互动的技术。
随着自动识别技术的发展，人机交互技术也在不断创新和完善。
虚拟现实、增强现实技术的兴起，使得人机交互越来越丰富多样化，提供了更加直观、沉浸式的交互体验。
同时，手势识别、眼动识别等新兴技术也在拓展人机交互的边界。
总体来说，自动识别技术在不同领域取得了显著进展，得到了广泛应用。
然而，仍然存在一些挑战和问题，比如对复杂场景的识别能力有待提升，对隐私保护的要求日益增加等。
因此，未来需要进一步加大研发力度，促进自动识别技术的创新和应用，以满足人们对智能化、便利化的需求。
自动识别技术发展现状
自动识别技术发展现状班级：物流学号：姓名：指导老师：2015年10月20日目录1、自动识别概念 (3)2、自动识别技术简介 (3)3、自动识别技术分类 (3)4、自动识别技术特点 (4)5、常见的自动识别技术 (4)5.1、条码技术 (4)5.2、磁条(卡)技术 (4)5.3、IC卡技术 (5)5.4、生物识别技术 (5)5.4.1语音识别技术 (6)5.4.2视觉识别技术 (6)5.4.3人脸识别技术 (6)5.4.4指纹识别技术 (7)5.5图像识别技术 (7)5.6.光学字符识别技术（OCR） (7)5.7．射频识别技术（RFID） (8)6、自动识别技术在经济发展中的作用 (8)6.1、自动识别技术是国民经济信息化的重要基础和技术支撑 (8)6.2、自动识别技术已成为我国信息产业的有机组成部分 (10)6.3、自动识别技术可提升企业供应链的整体效率 (10)7、自动识别技术的应用 (11)8、自动识别技术的发展趋势 (11)8.1、多种识别技术的集成化应用 (12)8.2、无线通讯相结合是未来自动识别产业发展的重要趋势 (13)8.3、自动识别技术将越来越多地应用于控制，智能化水平在不断提高 (14)8.4、自动识别技术的应用领域将继续拓宽，并向纵深发展 (15)8.5、新的自动识别技术标准不断涌现，标准体系日趋完善 (16)1、自动识别概念自动识别系统是现代工业和商业及物流领域中，生产自动化、销售自动化、流通自动化过程中所必备的自动识别设备以及配套的自动识别软件所构成的体系。
自动识别包括：条码识读、射频识别、生物识别（人脸、语音、指纹、静脉）、图像识别、OCR光学字符识别自动识别系统几乎覆盖了现代生活领域中的各个环节，并具有及大的发展空间。
其中比较常见应用有：条形码打印设备和扫描设备，手机二维码的应用，指纹防盗锁，自动售货柜，自动投币箱，POS机等.2、自动识别技术简介自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。
手写数字体自动识别技术的研究现状
手写数字体自动识别技术的研究现状手写数字体自动识别技术是一种将手写数字转换成数字字符的技术，该技术很早就被广泛应用于银行支票、信用卡、手写邮件等领域，近年来更是得到了人们的高度关注和研究。
本文将介绍手写数字体自动识别技术的研究现状和发展方向。
手写数字体自动识别技术是指通过数字图像处理技术，将手写数字转化为计算机可读取的数字字符。
该技术的研究始于数十年前，主要是为了解决银行支票数字识别的问题。
而随着数字化时代的到来，手写数字体自动识别技术变得越来越重要，其应用领域涉及到金融、交通、医疗、安防等多个领域。
在手写数字体自动识别技术的研究中，最重要的是手写数字的特征提取。
手写数字有很多不同的风格和形状，但其内在的特征却是相似的。
因此，通过提取数字的特征，可以达到很好的识别效果。
传统的手写数字体自动识别技术主要采用了模式分类和人工神经网络两种方法。
在模式分类方法中，先将数字图片进行特征提取，然后通过人工设置的规则进行数字分类。
但是，这种方法需要依靠人工设置的规则，很难应对各种不同的手写数字。
而人工神经网络方法是通过一系列训练样本，不断调整神经网络的结构和参数，从而达到自适应的识别效果。
但是这种方法对训练数据质量的要求比较高，同时需要大量的计算资源，训练时间过长。
近年来，随着人工智能技术的迅速发展，深度学习逐渐成为手写数字体自动识别技术的主流。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习模型，其主要特点是自适应和自动优化。
在手写数字体自动识别领域，深度学习方法可以通过大量的数据训练，自动学习数字的特征，并得到更高的识别率。
总之，手写数字体自动识别技术是一种极其重要的技术，其应用领域广泛，发展也非常迅速。
但是现有的技术还存在一些问题，比如对于一些书写较差的人的数字识别率较低。
未来的研究方向主要是提高识别效率和准确度。
无人售货机技术的发展现状与未来趋势分析
无人售货机技术的发展现状与未来趋势分析无人售货机，作为一种新兴的零售方式，正逐渐改变着人们购物的习惯和生活方式。
它以其便捷、高效的特点，快速在全球范围内获得了广泛的认可和应用。
以下将从技术发展现状和未来趋势两方面进行分析。
一、技术发展现状1.1 自动识别技术无人售货机技术的核心是自动识别技术，它能够通过图像识别、人脸识别、声音识别等方式，实现对用户的识别和商品的辨识。
当前，主流的自动识别技术已经达到了较高水平，能够准确、高效地完成相关任务。
1.2 无线通信技术无人售货机需要通过无线通信技术来实现与用户交互和数据传输，因此，无线通信技术的发展水平直接影响着无人售货机的使用体验。
当前，5G技术的应用逐渐普及，无人售货机的无线通信速度和稳定性得到了极大提升，为用户提供了更顺畅的购物体验。
1.3 人工智能技术无人售货机离不开先进的人工智能技术的支持。
人工智能技术通过对用户行为和偏好的分析，能够为用户提供个性化推荐和智能化服务。
当前，人工智能技术在无人售货机上的应用已经初步实现，但仍有进一步的提升空间，可以预见，在未来的发展中，人工智能技术将在无人售货机中发挥更重要的作用。
二、未来趋势分析2.1 大数据与个性化服务随着无人售货机用户数量的增加，海量的数据被积累起来。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以更好地了解用户购买需求和偏好，从而提供更加个性化的服务。
未来，无人售货机将进一步发展大数据技术，推动数据分析和挖掘的深入应用，实现更精准的个性化推荐和服务。
2.2 与物流结合当前，无人售货机多数以站点形式出现，但随着技术的发展，无人售货机可能会与物流配送相结合，实现更灵活的销售和配送模式。
未来，我们可以预见，无人售货机将更加智能化，能够根据需求实时调整商品的库存和定位，提供更加便捷的购物体验。
2.3 多元化的支付方式当前，无人售货机主要采用二维码和人脸支付的方式，但随着支付技术的发展，未来无人售货机将会提供更多元化的支付方式。
RFID产业发展的现状和趋势
RFID产业发展的现状和趋势RFID（Radio Frequency Identification）是一项基于无线电技术的自动识别技术，可以实现对物体的唯一标识和跟踪。
随着物联网技术的快速发展，RFID产业也得到了迅猛发展。
本文将从RFID产业的现状和趋势两个方面进行分析，总结RFID产业的发展态势。
一、RFID产业的现状1. 技术进展RFID技术在过去的几十年中取得了显著进展。
尤其是近年来，RFID芯片已经变得更小、更智能，并且能够嵌入各种物体中，如标签、卡片、标识牌等。
同时，RFID读写器设备也越来越成熟，性能更高、功耗更低。
这些技术进展极大地促进了RFID产业的发展。
2. 应用领域广泛RFID技术已经在很多领域得到了广泛应用。
在物流和供应链管理方面，RFID标签能够准确追踪和管理物流过程，提高物流效率和准确性。
在零售行业，RFID标签可以用于商品防盗、库存管理和快速收银。
在医疗行业，RFID技术可以实现患者身份识别、药品追踪和医疗设备管理。
此外，RFID技术还被广泛应用于交通、农业、制造等领域。
3. 市场规模扩大随着RFID技术的成熟和应用领域的扩大，RFID产业的规模也在不断扩大。
根据市场研究机构的数据，2019年全球RFID市场规模超过了100亿美元，并预计在2025年将达到200亿美元。
尤其是亚太地区，由于物联网技术的发展和RFID技术的广泛应用，成为全球RFID市场的主要增长区域。
4. 企业竞争激烈随着RFID市场规模的扩大，越来越多的企业涌入RFID产业，竞争日益激烈。
在国际市场上，主要的RFID技术厂商包括美国的Impinj、HID Global Corporation，德国的NXP Semiconductors，日本的东芝以及韩国的三星等。
在国内市场上，华大基因、海信集团、中电高科等企业也在RFID领域拥有一定的市场份额。
5. 法律法规和标准化RFID技术的广泛应用也引发了一系列的法律法规和标准化工作。
rfid国内外发展现状
rfid国内外发展现状RFID（Radio Frequency Identification）技术是一种利用无线电频率进行识别的自动识别技术。
它包括RFID标签、RFID阅读器和RFID中心系统三个主要组成部分。
RFID标签是一种被动式设备，它可以无线接收和发送数据，具有独特的序列号。
RFID阅读器是用于读取和写入RFID标签数据的设备。
RFID中心系统是用于存储、处理和管理RFID数据的系统。
在国内，RFID技术得到了广泛的应用和推广。
它在物流和供应链管理中发挥着重要作用。
通过将RFID标签附加在物品上，可以实现对物品的全程追踪和自动识别，提高运输效率和准确性。
同时，RFID技术还被应用于仓库管理、图书馆管理、门禁系统和智能交通等领域。
国内RFID技术的发展取得了很大的突破。
目前，中国已经成为全球最大的RFID应用市场之一。
在RFID标签生产方面，国内企业不断提高技术水平，提供各种类型和规格的RFID标签。
在RFID阅读器领域，国内企业也不断研发和推出新产品。
此外，中国政府还出台了一系列政策，鼓励和支持RFID技术的应用和发展。
国外，RFID技术也得到了广泛的应用。
特别是在物流和供应链管理领域，RFID技术被普遍采用。
许多国外企业将RFID技术应用于仓库管理、库存管理和运输管理等环节，提高了物流效率和准确性。
此外，在零售业、医疗保健、军事和航空领域，RFID技术也发挥着重要作用。
然而，国内外RFID技术的发展还存在一些问题。
首先，RFID技术成本较高，特别是在标签生产方面。
其次，RFID技术还面临着安全和隐私问题。
由于RFID标签可以被远程读取，存在着潜在的隐私泄露风险。
此外，RFID技术的标准化问题也需要进一步解决，以促进不同厂商之间的互操作性。
总之，RFID技术在国内外的应用和发展都取得了很大的进展。
尽管存在一些问题，但随着技术的不断进步和成本的降低，RFID技术有望在更多的领域实现广泛应用。
手写数字体自动识别技术的研究现状
手写数字体自动识别技术的研究现状手写数字体自动识别技术是指利用计算机科学和人工智能技术，对手写数字进行识别和分类的技术。
这项技术在数字图像处理、模式识别和人工智能领域有着广泛的应用，涉及到图像处理、特征提取、机器学习和深度学习等多个方面的知识。
随着计算机技术的不断进步和人工智能技术的不断发展，手写数字体自动识别技术也得到了极大的提升，逐渐成为学术界和工业界的研究焦点之一。
手写数字体自动识别技术的研究现状主要包括以下几个方面：数据集、特征提取、机器学习和深度学习模型、应用场景等。
数据集是手写数字体自动识别技术研究的基础。
随着数字图像处理和计算机视觉技术的广泛应用，越来越多的手写数字图像数据集被建立和公开，如MNIST、Fashion-MNIST、Kuzushiji-MNIST等。
这些数据集包含了大量的手写数字图像样本，为手写数字体自动识别技术的研究和应用提供了重要的基础。
一些研究者也致力于构建更加复杂和真实的手写数字数据集，以提高手写数字体自动识别技术的鲁棒性和泛化能力。
特征提取是手写数字体自动识别技术的关键环节。
传统的特征提取方法主要包括边缘检测、角点检测、灰度共生矩阵等技术，这些方法可以有效地提取手写数字图像的特征信息，为后续的分类和识别任务提供重要的数据基础。
近年来，随着深度学习技术的兴起，一些研究者开始尝试使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行特征提取，取得了较好的效果。
深度学习模型可以通过端到端的方式学习图像的特征表示，避免了手工设计特征的繁琐过程，具有更好的泛化能力和鲁棒性。
机器学习和深度学习模型是手写数字体自动识别技术的核心内容。
在传统的机器学习方法中，支持向量机（SVM）、K最近邻（K-NN）、随机森林等分类器被广泛应用于手写数字体自动识别任务中，这些方法可以有效地对手写数字图像进行分类和识别。
随着深度学习技术的兴起，人工神经网络等模型逐渐成为手写数字体自动识别技术研究的主流。
RFID技术的现状及未来发展
RFID技术的现状及未来发展随着物联网的兴起，RFID技术正逐渐被广泛应用于各个领域。
RFID，即无线射频识别技术，是指通过无线电波的方式将信息传输到RFID标签，再通过RFID读写器将标签的信息读取出来，从而实现物品的自动识别和追踪。
RFID技术具有诸多优点，如能够实现高效的物流管理、提高生产效率、增强商品防伪能力等等。
接下来，本文将重点探讨RFID技术的现状及未来发展。
一、RFID技术的现状目前，RFID技术正在逐步被应用于不同领域。
在物流管理方面，RFID技术被应用于货物自动识别和跟踪，可以有效地提高货物的运输效率和准确性，并且降低了人工操作带来的错误率和成本。
在零售行业，RFID技术被广泛应用于商品的监管、防伪和库存管理，通过RFID标签对商品进行识别和跟踪，让零售商能够更精准地掌握销售情况和库存状况，降低库存积压的风险。
在医疗卫生行业，RFID技术被用于医疗设备和药品的管理以及病人信息的追踪，能够实现医疗物品的自动化管理和病人信息的便捷记录，提高了医疗卫生服务的质量和效率。
二、RFID技术的未来发展未来，RFID技术的发展将呈现以下几方面的趋势：1.技术普及程度提升由于RFID技术的优点逐渐被认识到，越来越多的领域开始引入RFID技术，并且RFID技术的应用范围也在不断扩大，技术普及程度将会逐渐提升。
2.应用场景不断扩展RFID技术将会在更多领域得到应用，例如在环保、教育、安全等方面，RFID技术都有着广泛的应用前景，其应用场景将不断扩展。
3.技术成本逐步降低随着RFID技术的应用范围不断扩大，RFID芯片的需求量也在不断增长，这必将会推动芯片的生产规模与生产效率的提高，进而降低RFID技术的成本。
4.技术创新不断深化RFID技术创新将带来新的应用场景，例如传感器网络、无线充电技术等等，这些技术将进一步提升RFID技术的性能、可靠性和安全性。
三、RFID技术的潜在问题和风险尽管RFID技术在各个领域的应用已经显现出广泛的劣势，但是它也存在一些潜在的问题和风险，以下是三个比较明显的：1.隐私保护问题RFID技术通过标签与读写器的交互实现商品和人员信息的追踪与识别，这在一定程度上涉及了个人隐私保护的问题。
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自动识别技术发展现状班级：物流学号：姓名：指导老师：2015年10月20日目录1、自动识别概念 (3)2、自动识别技术简介 (3)3、自动识别技术分类 (3)4、自动识别技术特点 (4)5、常见的自动识别技术 (4)5.1、条码技术 (4)5.2、磁条(卡)技术 (4)5.3、IC卡技术 (5)5.4、生物识别技术 (5)5.4.1语音识别技术 (6)5.4.2视觉识别技术 (6)5.4.3人脸识别技术 (6)5.4.4指纹识别技术 (7)5.5图像识别技术 (7)5.6.光学字符识别技术（OCR） (7)5.7．射频识别技术（RFID） (8)6、自动识别技术在经济发展中的作用 (8)6.1、自动识别技术是国民经济信息化的重要基础和技术支撑 (8)6.2、自动识别技术已成为我国信息产业的有机组成部分 (10)6.3、自动识别技术可提升企业供应链的整体效率 (10)7、自动识别技术的应用 (11)8、自动识别技术的发展趋势 (11)8.1、多种识别技术的集成化应用 (12)8.2、无线通讯相结合是未来自动识别产业发展的重要趋势 (13)8.3、自动识别技术将越来越多地应用于控制，智能化水平在不断提高 (14)8.4、自动识别技术的应用领域将继续拓宽，并向纵深发展 (15)8.5、新的自动识别技术标准不断涌现，标准体系日趋完善 (16)1、自动识别概念自动识别系统是现代工业和商业及物流领域中，生产自动化、销售自动化、流通自动化过程中所必备的自动识别设备以及配套的自动识别软件所构成的体系。
自动识别包括：条码识读、射频识别、生物识别（人脸、语音、指纹、静脉）、图像识别、OCR光学字符识别自动识别系统几乎覆盖了现代生活领域中的各个环节，并具有及大的发展空间。
其中比较常见应用有：条形码打印设备和扫描设备，手机二维码的应用，指纹防盗锁，自动售货柜，自动投币箱，POS机等.2、自动识别技术简介自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。
近几十年内自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展，目前已形成了一个包括条码、磁识别、光学字符识别、射频识别、生物识别及图像识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。
3、自动识别技术分类按照国际自动识别技术的分类标准，自动识别技术可以有两种分类方法：1.按照采集技术进行分类，其基本特征是需要被识别物体具有特定的识别特征载体(如标签等，仅光学字符识别例外)，可以分为光存储器、磁存储器和电存储器三种；2.按照特征提取技术进行分类，其基本特征是根据被识别物体的本身的行为特征来完成数据的自动采集，可以分为静态特征、动态特征和属性特征。
4、自动识别技术特点1.准确性——自动数据采集，彻底消除人为错误；2.高效性——信息交换实时进行；3.兼容性——自动识别技术以计算机技术为基础，可与信息管理系统无缝联结。
5、常见的自动识别技术5.1、条码技术条码技术在当今自动识别技术中占有重要的地位。
自动识别技术的形成过程与条码的发明、使用和发展是分不开的。
一维条码是由平行排列的宽窄不同的线条和间隔组成的二进制编码。
比如：。
这些线条和间隔根据预定的模式进行排列并且表达相应记号系统的数据项。
宽窄不同的线条和间隔的排列次序可以解释成数字或者字母。
可以通过光学扫描对一维条码进行阅读，即根据黑色线条和白色间隔对激光的不同反射来识别。
二维条码技术是在一维条码无法满足实际应用需求的前提下产生的。
比如：。
由于受信息容量的限制，一维条码通常对物品的标示，而不是对物品的描述。
二维条码能够在横向和纵向两个方向同时表达信息，因此能在很小的面积内表达大量的信息。
5.2、磁条(卡)技术磁条(卡)技术应用了物理学和磁力学的基本原理。
对自动识别制造商来说，磁条就是一层薄薄的由定向排列的铁性氧化粒子组成的材料(也称涂料)，用树脂粘合在一起并粘在诸如纸或塑料这样的非磁性基片上。
磁条(卡)技术的优点是数据可读写，即具有现场改造数据的能力；数据存储量能满足大多数情况下的需求，便于使用，成本低廉，具有一定的数据安全性；它能够粘贴在许多不同规格和形式的基材上。
这些优点，使之在很多领域得到了广泛的应用，如银行卡、机票、公共汽车票、自动售货机、会员卡、电话磁卡等。
但是磁卡应用存在许多问题：首先，磁卡保密性差，易于被读出和伪造；其次是磁卡的应用往往需要强大可靠的计算机网络系统、中央数据库等，其应用方式是集中式的，这给用户异地使用带来极大不便。
5.3、IC卡技术IC卡是集成电路卡(Integrated Circuit Card)的简称，它是一种将集成电路芯片嵌装于塑料等基片上而制成的卡片。
IC卡出现后，国际上对它有多种叫法：Smart Card、IC Card、Memory Card、聪明卡、智慧卡、智能卡、存储卡等。
根据卡中的集成电路不同，可以把Ic卡分为存储器卡(卡中集成电路位EEPROM)、逻辑加密卡(卡中集成电路具有加密逻辑和EEPROM)和CPU卡。
严格地讲，只有CPU卡才是真正的智能卡。
CPU卡中的集成电路包括中央处理器CPU、EE．PROM、随机存储器RAM以及固化在只读存储器ROM中的卡片操作系统COS。
根据卡片和读写设备通信方式不同，Ic卡可分为接触式和非接触式。
公共交通卡就是一种非接触式的IC卡。
非接触式IC卡在当前应用中主要包括逻辑加密卡和CPU卡，CPU卡与逻辑加密卡相比，具有更高的安全性，而接触式IC卡能够充分保证交易时的安全性，因此双界面(即接触式和非接触式在一张IC卡上)CPU卡应用得越来越广泛。
值得注意的是，不少人将非接触式IC卡归类到RFID卡中，这是由于市场认知的结果：接触式Ic卡进入国内市场很多年，非接触式IC卡是近年来才大行其道的，而此时RFID的概念开始在中国市场普及，因而造成了混乱。
从通信方式看，非接触式IC卡与RFID卡是一致的，因此我们建议将非接触式IC卡归类到射频识别(RFID)卡内。
5.4、生物识别技术指通过获取和分析人体的身体和行为特征来实现人的身份的自动鉴别。
生物特征分为物理特征和行为特点两类。
物理特征：包括指纹、掌形、眼睛（视网膜和虹膜）、人体气味、脸型、皮肤毛孔、手腕、手的血管纹理和DNA等；行为特点包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。
5.4.1语音识别技术所谓语音识别，是指运用计算机系统对语音所承载的内容和说话人的发音特征等所进行的自动识别，是实现人机对话的一项重大突破。
语音识别技术基于对语音的三个基本属性的分析。
一是物理属性，如高音、高长、音强和音质；二是生理属性，如发音器官对语音的影响；三是社会属性，如语音区别意义的作用等。
语音识别技术主要有四个方面的功能：声纹识别、内容识别、语种识别和语音标准识别。
5.4.2视觉识别技术视觉是人类获取信息的最重要的手段。
图像是人类获取信息的主要途径。
所谓“图”，就是物体透射或者反射光的分布；“像”是人的视觉系统接收图的信息而在大脑中形成的印象或认识。
前者是客观存在的，而后者是人的感觉，图像则是两者的结合。
目前图像识别技术已经广泛运用于工业生产、军事国防、医学医疗等多个方面。
例如指纹锁、交通监管、家庭防盗系统、电子阅卷系统等。
5.4.3人脸识别技术人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
5.4.4指纹识别技术指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。
纹线有规律的排列形成不同的纹型。
纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点（minutiae）。
由于指纹具有终身不变性、唯一性和方便性，已经几乎成为生物特征识别的代名词。
指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行自动识别。
由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份的自动识别。
5.5图像识别技术在人类认知的过程中，图形识别指图形刺激作用于感觉器官，人们进而辨认出该图像是什么的过程，也叫图像再认。
在信息化领域，图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。
例如：地理学中指将遥感图像进行分类的技术。
图像识别技术的关键信息，既要有当时进入感官（即输入计算机系统）的信息，也要有系统中存储的信息。
只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
5.6.光学字符识别技术（OCR）OCR（Optical Character Recognition），是属于图形识别的一项技术。
其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。
针对印刷体字符（比如一本纸质的书），采用光学的方式将文档资料转换成为原始资料黑白点阵的图像文件，然后通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，以便文字处理软件进一步编辑加工的系统技术。
一个OCR识别系统，从影像到结果输出，必须经过影像输入、影像预处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，最后将结果输出。
5.7．射频识别技术（RFID）射频识别技术是通过无线电波进行数据传递的自动识别技术，是一种非接触式的自动识别技术。
它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。
与条码识别、磁卡识别技术和IC卡识别技术等相比，它以特有的无接触、抗干扰能力强、可同时识别多个物品等优点，逐渐成为自动识别中最优秀的和应用的领域最广泛的技术之一，是目前最重要的自动识别技术。
6、自动识别技术在经济发展中的作用自动识别技术是为各行业领域的用户提供自动识别与数据采集技术为主的信息化产品与服务的现代高新技术，它作为信息技术的一个重要分支，已成为推动国民经济信息化发展的重要基础和手段之一，其产业的发展对我国国民经济的发展和信息化建设起到了重要的作用。
党的十六大报告明确指出：“以信息化带动工业化，优先发展信息产业，在经济和社会领域广泛应用信息技术”。
“十五”纲要中明确指出：“加强条码和代码等信息标准化基础工作”。
国家“十一五”规划中“RFID产业发展专项”、“863”计划中“RFID专项”的确立，都充分表明在经济全球化和我国加入WTO后的今天，自动识别技术产业的发展及技术应用的推广将在我国的经济建设中发挥举足轻重的作用。
6.1、自动识别技术是国民经济信息化的重要基础和技术支撑21世纪是信息高速发展的数字化社会，中国要缩短与发达国家的差距，成为经济强国，必须利用现代信息技术打造数字化中国。