静脉识别，生物识别的一种。
静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。
静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。

生物认证使用BiometricAuthentication在您的应用程序中使用AppleFaceID或TouchID身份验证。
它非常简单易用，可以根据设备处理TouchID和FaceID身份验证。
注意：-面部ID身份验证需要用户的许可才能添加到info.plist中。
NSFaceIDUsageDescriptionThisapprequiresFaceIDpermissiontoauthenticateusingFacerecognition.3.1版中的新功能更新到Swift5.0实现的Result类型作为完成回调版本2.2设置AllowableReuseDuration（以秒为单位）以在用户刚刚使用生物识别技术解锁设备时自动进行身份验证。
当应用

生物识别是一种根据人体自身的生理特征（如指纹、脸像、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来识别身份的技术。
近年来，随着模式识别、图像处理和信息传感等技术的不断发展，生物识别显示出更为广阔的应用前景。
众所周知，其他的生物测定方法如指纹、声音和虹膜等，由于要求被测定者的主动配合参与，才能达到识别的目的，而人脸识别却不受这种限制，因此人脸识别正在成为当前人们关注和投入较大研究力量的重点。
学习目标：（1）学习和掌握MATLAB人脸检测算法；
（2）学习和掌握MATLAB编程实现人脸图像分割；
（3）学习和掌握不同颜色空间下的人脸图像分割等

用matlab实现LPP算法，LPP算法在人脸等生物识别中具有广泛的使用

最终年份项目r305作为我最后一年毕业项目的一部分；
使用生物识别技术的考勤管理系统的设计与开发。
该项目实现了一个小型库，用于通过与上位机的串行通信与adafruitr305指纹模块进行交互。
在我们的例子中，上层计算机是树莓派（3），这克服了arduino无法从模块字符缓冲区或闪存库中获取模板到上层计算机进行外部存储（例如数据库）的特定限制。
该库还旨在克服arduinoc++库无法解决的这一难题。
因而，与其说不修改arduino库，不如说我们为什么不建我们的python库。
对项目的致谢，该项目为图书馆带来了极大的启发。
它还实现了一些适合我们（我自己，和）项目需求的模块，这些模块是指纹注册以及针对演讲和考勤的验证。
我们在此项目中构建的库部分由我们进一步开发，我们在pypi上将其作为python官方包（库）发布。
文档是readthedocs，和GitHub库

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。