掌静脉识别通过扫描手掌内独特的静脉图案，提供高安全性和准确性，防止身份盗用。与传统指纹和面部识别相比，静脉特征几乎无法复制，适合卫生敏感环境。该技术快速、非接触式，广泛应用于政府、机场和银行等高安全需求场所。
该研究提出了一种利用光波信号检测非接触式呼吸异常的方法，使用低成本的光源和传感器，能够识别机器人胸部反射光强的变化中的不同呼吸异常。呼吸异常检测模型使用机器学习方法，在分类7种不同呼吸数据时达到了96.6%的平均准确率。
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