《物联网识别技术》讲解了物联网中至关重要的感知与识别技术，强调这类技术处于物联网底层，负责收集物的各种特征信息以及进行物体识别。该文档描述了几种关键的自动识别技术，并介绍了这些技术的具体应用方式与实现过程。其中提及的光学字符识别技术（OCR）作为一种广泛应用的文本自动输入手段，从五十年代起即已出现并不断发展。文件对 OCR 的主要识别模式，即模型对照与特点提取进行了详细介绍。业务上常用的篇页、文件和手持式三种识读器也得到具体剖析，涵盖了各自的工作原理及特性差异。
接下来，《物联网识别技术》深入探讨生物计量识别技术这一基于人体生理或行为特征进行身份验证的方法，包括语音识别技术和指纹识别技术等细节。在生物识别中，通过获取、处理生物信号，并转换为数字形式后进行高效的比对匹配操作以确认对象身份的技术逻辑得到了清晰的阐释。此外，文档还特别提到指纹因具有图案上的唯一性和永久稳定性而成为生物识别领域的核心元素，且详述其从图像采集到最终比对匹配全过程的技术链条。面像识别技术，也就是人脸识别，则着重分析面部特征的独特形状、模式位置来进行辨识的过程。对于RFID和条形码等自动识别手段及其应用场景亦有所着墨。
《物联网识别技术》适用于从事物联网技术研发和应用推广的专业人士，如IT工程师、自动化工程师和软件开发人员。对于物流管理师和仓储管理员同样有着重要的参考意义，有助于其优化工作中的数据采集与管理环节。同时适用于安防行业从业者，帮助他们掌握最新的人脸、指纹和其他生物识别技术，提升安全管理能力。零售业者也可从中受益，特别是在采用先进的扫码支付、自助结算设备时可获得相关技术背景知识，便于推动销售流程优化与顾客服务体验升级。此外，任何涉及物品管理和人员认证需求的企业机构均可依据文中介绍的各项识别技术制定相应的信息化建设规划。
