本文所述人的符号化是指人员的自然属性，不涉及该符号的社会属性。
1、人融入物联网体系的必要条件是人的符号化
物联网的运行规则中，网内的每一个元素（物体或者人）都应该配置唯一对应的识别码（符号），这是物联网运行的首要条件--快速准确 识别。在这里，准确就是指从该元素外在的表达符号中，可以解析出其独具的内在属性；快速识别过程中，以取自各人的生物特征代表人唯一符号属性的独具特征， 是最合理的选择。
2、生物识别是人特征符号化的必然选择
目前对于物体识别往往采用RFID标签，该标签配置的识别数据具有唯一性的特点，但是如果用此标签作为人员识别标识，则由于携带者可能发生变换，而导致识别系统运作混乱。受到现行的技术水平和人性化法规等诸多条件制约，又不允许采用把RFID标签的载体（芯片）植入人体的方式来实现对人身份唯一性的识别，可行的方式只能是：采集人员个体唯一性的特征编为识别符号，以此精确定义，从而快速、准确判定该元素（人员）的真实身份。
生物特征是人员个体中最具有唯一性的特征，以生物特征编制特征符号具有准确性、唯一性的优点，也是符合物联网运作规则的合理选择。
3、人员生物特征提取的深化进程
生物识别技术经历了由外在特征识别向内在特征识别的进化过程。
3.1外形特征作为识别依据的技术发展及其缺陷
3.1.1面部照片识别
以摄影方式获取的面部照片是最原始、最普及的识别模式--贴在身份证件上作为比对依据，曾经是社会公认的最准确而有效的身份鉴别方 式。但是改变发型/储留胡须方式变化、服/配饰改变、面部整容等行为；年龄增长产生相貌变异等因素，对其准确性与有效性带来重大挑战。
3.1.2指纹/掌纹生物特征识别
依据各人指纹/掌纹差异性且终身不变的特点，实施采集/比较/判断已经获得各应用领域的大面积推广，并已经达到法律认 可的地位。但是由于有相当比例人员的指纹/掌纹特性不适用于目前技术识别，给普及性使用带来极大困难；而随着相关技术知识普及之后，恶意行为人采取戴手套 消除相关特征信息甚至套用特制的人造指纹/掌纹薄膜套的方式应对验证行为，对于高等级应用在防伪可信度方面带来极大挑战。[pagebreak]
3.1.3虹膜/面部特征识别
依据各人虹膜/面部特征点具有差异性特点，以采集和比对的技术也获得相应领域的应用。目前随着社会应用各类环节对于身份识别速度与 准确性要求的不断提高；随着面部整形、面部套模、眼部可佩戴角膜等对抗性行为的递次出现；这些技术在高等级应用中，采信度方面也面临巨大挑战。
3.1.4小结
以人体表面固有生物特征作为识别依据的相关技术已经获得较广泛的应用，但其可普及性和采信度均受到不同程度的挑战。
3.2生物识别的依据由外形特征向内部特征转移
当前相关的技术发展趋向是，采集人肌体内部组织或器官特性等深层次生物特征作为识别依据，这些人体深层特征信息的提取与比对，由于 可实现准确、快速、防伪度高的核定人员身份新模式得以迅速成长。由于这些方法所采集特征要素深入人体内部，其特征的变异性不大，从而不仅可以实现准确区分 个体间细微差异；而且具有更强的抗御恶意模仿的能力。
3.2.1真皮层特征识别
以真皮层对于特定波长光线产生反射的特性，采集手部或相关部位真皮形状作为人的生物特征。此技术的防复制能力明显高于指/掌纹特征识别技术，只要相关取样部位受损程度不大，未伤致真皮形变，就可以实现快速而更准确的识别。
3.2.2静脉特征识别
以特定波长光线被体内特定物质吸收原理制成传感器，采集指/掌等相关部位静脉分布形态作为特征识别依据，由于指/掌或者的静脉位于 肌体深处，在生长定型之后不会随年龄增长发生明显变异；目前的技术在读取静脉图形时，需要同时取决于静脉几何形状和内部供血两个条件，因此伪造难度极大。 除非发生重度创伤，导致静脉受损或者截断，其余的因素不会对准确识别产生影响。当然在长期提拿重物之后需要短暂恢复，另外还需要应对环境温差大的条件下静 脉图形相应的差异。
3.2.3手部形状或骨骼特征识别
以二维或三维的手部图形作为识别特征，由于各人手部特异性显著，且验证操作方便，可以实现快速及准确的识别；需要应对的问题：年龄导致的变异及恶意佩戴特别定制的改变手型的特质手套。
以特定波长电磁波对人体组织穿透能力的差异，显示手部骨骼图像作为识别特征，可以完全排除上述手部图形识别的可能影响性因素，但是需要考虑特定波长电磁波对受检及检验者人体组织的辐射损害因素，以及需要应对推广过程中的心理抗拒。
3.2.4视网膜/眼底血管特征识别
以光学装置采集视网膜/眼底血管分布形态，由于采集部位比较虹膜更具内在性，所以防伪效果显著；但是存在随年龄增长或相关病变引发识别特征变异的可能。
3.2.5发声频谱
以声-电转换装置采集声带发声频谱特征识别，由于此方式涉及到人体内在发声器官--声带的构造，防伪效果显著。[pagebreak]
但也存在因年龄或病变引起相关识别特征变异的可能。
3.3行动特征识别
对人员行动过程或结果特征的提取与识别，成为对特定人员身份鉴别与核对的新型模式，也开始在不同应用领域崭露头角。
3.3.1步态特征识别
以摄像机拍摄人员实时步态过程，同时实施记录与分析，以此作为比对识别依据。该技术对于相关运动部位受伤期间或者受伤致残人员（步态失常）不适用。
3.3.2签字笔迹特征识别
摄像机对人员签字笔迹记录，对其特征点实施比对与分析，再与受检人员签字笔迹对照分析。
3.3.3语言结构特征识别
以声波采集、录制装置对人员语言，对其语言结构特征（不同于发声频谱特征）记录，再实施比对分析。
4、生物识别更深入的应用层面表达--生命状态监测
对应于物联网应用中实时监测各物体状态，符号化的人作为物联网的元素之一，也应该物联网体系中得到实时性的状态反映--实时定位、 实时移动状态、实时生命状态、人体与关联性物质/物体实时交互作用状态等等。由这个层面的关联实现M2H，实现人的符号融入物联网的过程。
4.1实时定位监测
人员作为物联网的元素之一，实时的位置信息应该在物联网中予以准确反映。采用RFID或者其它相当功能系统，可以实现对特定人员在特定区域所处位置的实时监测。
4.2实时移动状态监测
特定人员实时移动状态采集，所处区域（权限对应关系）--是否符合授权要求；行动/移动状态--速度/加速度传感器结合RFID或者其它相当功能系统分析实现对于该元素移动速度/移动方向的实时监测。
4.3实时生命状态监测
在完成对于人员定位实时位置状态监测基础上，需要进一步了解该元素的实时内在状态。
4.3.1实时生命体征监测
以温度传感探测体温、压力传感器探测脉搏/血压、化学传感器探测汗液成分、微电信号传感器实施心/脑/肌电图监控等。
4.3.2与运动交互实时体征监测
以速度、加速度等传感器结合实时生命体征监测，对于实时运动中运动量与体征交互状态监测；对于实时监测停止运动后运动量随时延与体征状态交互状态监测与分析。
4.3.3摄入成分/量与人体交互实时体征监测
以化学传感器对汗液分析，监测人体对酒/药/其它化学成分品--摄/吸/注入成分及量；配合实时生命体征监测实现化学成分/量与人体交互关系监测与分析。[pagebreak]
5、广阔的应用前景
5.1安防领域应用
快速而准确的身份识别不仅可以提升传统型安防的作用与效能，M2H的高度融合更可以导入人/物互动式新型安防的新兴领域的诞生。
5.2医疗领域应用
快速而准确的身份识别配合实时生命体征监测不仅对于治疗型为主的传统医疗有指导作用；而且还可以启动预防、养护、改善身体状态为主的新型医疗领域的诞生。
5.3安全监测领域应用
快速而准确的身份识别不仅可以提升传统型安全监管的作用与效能，M2H的高度融合更可以导入人/物互动式新型安监行业应用方案的发现。
5.4环境监测领域应用
快速而准确的身份识别配合实时生命体征监测扩展了环境监测范畴，实现以监测人体状态实施对于环境的监测和评价，将该行业导入了最高的应用境界。
6、总结--物联网落地的宣言
本文导入了物联网的新元素--符号化的人，通过本文的描述、推导与论证，物联网不再是空洞的概念，不是抽象的理论，而是可以落地的新兴行业及新兴产业应用。
