不可否認，射頻識別確實是物聯網系統最為常用的識別技術，但就自動識別技術本身而言，很多自動識別技術都和物聯網有千絲萬縷的聯系。例如，語音識別、光學字符識別、生物識別、條形碼識別等。

　　語音識別技術

　　語音識別技術又稱為自動語音識別，其最基本的工作原理就是將人類話語中的詞匯轉換成計算機可以識別的二進制編碼或者字符序列。聲音識別是一種無需接觸就可以識別的技術，也可以看作是生物識別的一種，它最大的優勢就是無需動用四肢或者眼睛，這對手腳協同操作和需與電腦交換數據的工作尤為適用。

　　語音識別的方法有很多，最初是利用變動倒頻技術，使用傅里葉變換。后來，語音識別又出現了平均頻譜法、矢量量化法以及多變量自回歸法。語音識別系統的成本很低，有一套廉價的聲卡和麥克風就可以，使用也非常方便。但這種識別技術有一個缺點，就是不準確，因為一個人的語音會在不同的時間段有不同的變化，生病、情緒壓力或者聲帶受傷等都會導致識別系統的誤判。而且，該識別技術也不適用于以電池為能源的移動應用。

　　光學字符識別

　　光學識別又稱作光符號識別，就是通過掃描儀、數碼相機或其他光感設備檢查紙上打印的文字，通過文字所表現的亮和暗確定其形狀，然后通過字符識別方法轉換成計算機語言的過程。這種識別技術主要識別紙上的印刷體字符，可以用光學的方式將文字轉換成黑白點陣圖像，易于計算機識別。

　　光學字符識別技術看似簡單，其實內部流程相當復雜，從形成點陣圖像到轉換成功，必須要經過圖像輸入、圖像前處理、文字特征抽取、識別比對。最后再依靠人力將認錯的文字改正，最后輸出結果。所以，該技術的正確率并不高，而衡量一個光符號識別系統的優劣主要從誤判率、識別速度、系統穩定性以及用戶操作界面的優化程度來綜合分析。

　　條碼識別技術

　　條碼識別分為一維碼識別和二維碼識別，就是通過寬窄不同的線條組成的二進制編碼進行激光掃描來識別字母或商品信息。目前，大多數超市的商品都采用了一維碼。

　　二維碼的出現是為了彌補一維碼無法滿足的需求而產生的。一維碼的存儲容量有限，只能對商品做出一定的標示，卻無法對商品進行詳細的描述，而二維碼卻能夠從橫縱兩個反向表達商品信息。

　　生物識別技術

　　所謂“生物識別技術”，就是利用人體的生理特征和各種行為特征，來進行個人身份的識別和鑒定。該技術涉及的學科很多，有光學、聲音學和統計學原理等，通過指紋、虹膜、筆記、步態等進行識別。

　　由于生物識別的不可復制性，人們不必記住口令和密碼，也不必攜帶IC卡、鑰匙等物品。因此，生物識別技術具有很高的安全性和準確性。