本书提供了关于多模态生物识别和机器学习技术的相关信息和多模态生物特征设计、评估和用户多样性理论，通常用于描述特定过程的康复方法。此外，本书还介绍了各行业科学家都可以使用的新的建模算法。 目前多模态生物识别和机器学习技术已经彻底改变了安全和身份验证领域。这些技术为人类提供了一种更安全可靠的身份验证方法，同时提供了无缝的用户体验。解决隐私问题并提高这些技术的准确性和可靠性也是多模态生物识别和机器学习技术至关重要的内容。 本书可作为研究实时应用软件的学生、学者和行业技术人员的参考用书。

第1章 计算机视觉中的多模态生物识别
1.1 引言
1.2 人工智能、机器学习和深度学习在生物识别系统中的重要性
1.3 机器学习
1.4 深度学习
1.5 研究现状
1.6 生物识别系统
1.7 多模态生物识别技术的需求
1.8 生物识别系统使用的数据库
1.9 深度学习在当前场景下的影响
1.10 结论
参考文献
第2章 基于模糊逻辑提供服务质量的疫苗插槽跟踪模型
2.1 引言
2.2 研究现状
2.3 方案的新颖性
2.4 方案模型
2.5 基于模糊的疫苗插槽跟踪器模型
2.6 模拟
2.7 结论
2.8 展望
参考文献
第3章 增强文本挖掘方法——为获得更好客户评论的排名系统
3.1 引言
3.2 文本挖掘技术
3.3 研究现状
3.4 研究方法
3.5 结论
参考文献
第4章 基于遥感和卫星图像处理碳封存测绘图的空间分析
4.1 引言
4.2 材料和方法
4.3 结果
4.4 结论
致谢
参考文献
第5章 多模态生物识别系统的应用
5.1 引言
5.2 多模态生物识别系统的组成部分
5.3 生物识别模态
5.4 多模态生物识别系统的应用
5.5 结论
参考文献
第6章 多模态协同学习及其在生物特征识别和认证中的应用研究
6.1 引言
6.2 多模态深度学习方法及应用
6.3 多模态深度学习在生物计量监测中的应用
6.4 多模态生物识别中的融合层级
6.5 多模态生物识别技术在移动设备身份认证中的应用
6.6 挑战和开放性研究问题
6.7 结论
参考文献
第7章 虚拟现实技术在体育领域的结构化应用综述
7.1 引言
7.2 相关研究
7.3 结论
参考文献
第8章 基于模糊逻辑在体育的系统化和结构化评估
8.1 引言
8.2 研究现状
8.3 结论
参考文献
第9章 基于多模态生物识别技术的机器学习和深度学习
9.1 引言
9.2 基于多模态生物识别技术的机器学习
9.3 基于多模态生物识别技术的深度学习
9.4 结论
参考文献
第10章 机器学习和深度学习：分类和回归问题，递归神经网络，卷积神经网络
10.1 引言
10.2 机器学习的分类
10.3 监督学习
10.4 无监督学习
10.5 强化学习
10.6 混合方法
10.7 其他常见方法
10.8 深度学习技术
10.9 结论
致谢
参考文献
第11章 手写和基于语音的安全的多模态生物特征识别技术
11.1 引言
11.2 文献研究
11.3 建议的方法
11.4 结果与讨论
11.5 结论
参考文献
第12章 卷积神经网络——为银行识别系统而设计的面部和指纹融合多模态生物识别方法
12.1 引言
12.2 文献研究
12.3 建议的工作
12.4 结果与讨论
12.5 结论
参考文献
第13章 基于多模态生物计量验证的安全自动证书创建
13.1 引言
13.2 文献研究
13.3 建议的工作
13.4 实验结果
13.5 结论与展望
参考文献
第14章 使用卷积神经网络的基于面部和虹膜的安全授权模型
14.1 引言
14.2 相关工作
14.3 建议的方法
14.4 结果和讨论
14.5 结论与展望
参考文献
专业词汇