生物图像的应用已逐渐覆盖了我们日常生活的方方面面，其中最典型的就是在医疗和身份识别等方面对人类生物图像的使用，通过对这些应用的研究，极大的方便了人们的生产活动。　　在本文中，我们将主要以尺度不变特征变换算法为基础展示生物图像的识别与分类的流程。我们在4个方面应用了我们的方法：精子图像、手写签名、抗核抗体图像以及手持设备拍摄的手掌图像，每一个方面的实验均体现了可观的效果。在文中，我们利用尺度不变特征变换算法来对不同的精子图像进行特征提取并分类以判断健康与否。我们的方法能够很好的处理图像的旋转和缩放问题。在实验评估中，我们的方法在精子分类方面获得了比较好的表现　　关于手写签名的研究，我们对使用尺度不变特征变换算法进行识别做出了一定的优化，我们在提取特征向量之前实现了对图片的分辨率的最优调整。我们的方法依赖于尺度不变特征变换方法提取的特征值，首先我们选取了最优的分辨率以极大的减少将要提取的特征向量的个数以及质量，并且在特征向量的匹配上使用了新方法。通过实验我们发现我们的算法对于签名验证有足够好的效果。　　我们也对四种不同的抗核抗体图像的识别提出了一种新的方法，此方法在识别的预处理阶段对图像进行增强。首先我们将图像的分辨率缩小，然后用尺度不变特征变换算法从增强后的图像中提取特征向量，最后用图像间的欧式距离来识别这些图像。在实验结果中，我们的方法体现出了对抗核抗体图像识别的良好效果。　　此外，我们还提出了一种手掌图像识别方法来分辨身份，此方法使用的实验图像来自手机相机拍摄的手掌图像。我们同样也是利用尺度不变特征变换算法提取的特征向量来进行身份识别。通过实验，我们的方法被证实为快速有效的。