生物辨认：掌纹技能要逆袭？

掌纹辨认与人脸识此外相关可以用移动操纵辖档挽域iOS体系和安卓体系的相关来类比。掌纹辨认技能因其关闭性，会得到更好的安详性和行使体验；人脸辨认得益于框架开源，将拥有更多创新应用和更大的应用局限。

近期美国专利与商标局发布了亚马逊最新专利申请，一种非打仗式扫描体系，可通过扫描手掌特性(包罗掌纹和静脉)来识用户身份。

今朝，亚马逊公司已得到了“非打仗式扫描体系”的专利，并将其手掌辨认技能代号确定为Orville。

同时，该体系已经在美国whole foods商超、Amazon Go便利店举办测试，在进入市肆时顾主必要扫描手掌，竣事购物时在配备扫描仪的收银机上再次扫描手掌来结账。亚马逊在其试运行的便利店打出了“No Line, Just Walk Out”(无需列队结账)口号。

　　手掌辨认实现无感付出

“ Amazon Go”是由Amazon策划的美国便利店连锁店。在试运营该体系的Amazon Go便利店中，开始购物时顾主必要扫描手部以挂号信息。随后在购物的进程中店内呆板视觉体系会自动判别顾主选择的货物范例和数目。

当必要竣事购物时，顾主只需将想要购置的物品携带至掌纹扫描装备，而且在扫描仪四面挥手即可完成付出。在挥手扫描的同时，买卖营业数据将被链接到顾主的****信息，整个付出进程可以在一秒之内完成。

个中，亚马逊手掌特性扫描体系包罗了红外光源、节制器和摄像机三部门。

扫描仪起首获取一组颠末红外偏振的原始图像，专注于手掌外部特性，如线条、褶皱;再次获取第二组偏振图像时，则专注于手掌布局和内部特性，如静脉、骨骼、软组织等。

原始图像颠末初始处理赏罚，会提供包括手部的一组图像。这些图像均照度富裕、正确合焦，并会以特定朝向、特定姿势表现手掌，并标示出是左手照旧右手。

这组颠末筛选和校正的图像荟萃中的图像将被分别为更小的子图像。譬喻，描画外部特性的图像可以被分成15*15像素的子图像或“补丁”。之后便可以行使神经收集确定特性向量，并操作神经收集辨认子图像中的特性。

颠末足够的实习，神经收集便可以接管子图像作为输入，发生特性向量——对应原图像中的一个或多个手掌特性。

　　上风

在亚马逊的陈诉中，行使掌纹识此外奇异上风表此刻其辨认速率。今朝，人脸辨认、指纹辨认等技能加持下的移动付出耗时处在秒级程度，而亚马逊的掌纹辨认技能则可以在仅仅300毫秒的时刻内验证小我私人身份并完成付出。

同时，对比于传统手部生物辨认技能——指纹辨认，掌纹辨认不必要行使者将手放在扫描装备上，只需挥手扫描，无需打仗。

对付辨认正确率而言，掌纹辨认比拟此刻风行的人脸辨认也具有相等大的上风。按照报道，这项技能的妨碍率在0.0001%阁下，亚马逊正在全力将这一妨碍率进步至0.000001%。

其它，此刻风行的指纹辨认、人脸辨认等生物辨认技能，都呈现过安详性题目。譬喻指纹辨认可以被指纹膜乐成诱骗，未辅以强盛活体检测成果的人脸辨认体系也可以被3D打印面具诱骗的环境。

因此，生物辨认技能在应用时都必要共同活体检测可能叠加行使。而掌纹辨认在初始阶段等于双重验证——第一次获取外部特性，第二次获取内部组织特性，在安详性上相对付其他生物辨认技能有所进步。

　　暂且无法更换卡证体系

亚马逊的专利申请指出，该体系精确，快速地辨认用户将提供的有用的信息，可以通过多种方法加以行使。譬喻，可以基于用户身份来节制对证料处理赏罚办法(办法)，办公室(办公)，运输装备、医院、学校、旅馆或其他场景的会见权，而这些场景下今朝多行使证卡体系。

可是，参照今朝AmazonGo便利店中的环境而言，可以看出这样的生物信息收罗和比对方法受其自身特点的限定，体系难以小型化。对付亚马逊描写的隐藏行使场景：办公室、运输装备、医院、学校来说，掌纹扫描装备依然必要被嵌入闸机等装备，因此整体装备的体积抉择了其更合用于相同商超的进出口——进出口同一，而且进出举动不频仍，而不合用于办公室、讲堂、旅馆房间、医院科室等小型化，需频仍进出的场景。

同时，参照生物辨认技能中的指静脉技能而言，掌纹中的静脉、软组织等布局也有也许跟着年数和心理状态的改变而产生变革，作为生物识此外特性而言其永世性和独一性也仍需恒久应用后的证实。

　　掌纹辨认与人脸辨认互不斗嘴

起首，在掌纹辨认之前，亚马逊并非没有实行过开产生物辨认技能。2016 年底，这家软件巨头宣布了其人脸辨认软件Rekognition，并凭借于亚马逊最大营业——AWS 云处奇迹务对外输出该技能，且其时公司就暗示，俄勒冈州华盛顿县警方已经试点该技能指认怀疑人。

而今朝的掌纹辨认技能，降生之初就被用以处事其零售营业，晋升顾主体验，其目标更相同于亚马逊曾经大获乐成的“一键下单”成果——缩减购物流程，晋升斲丧体验。因此，两种技能的起点并不沟通，彼此独立，不存在更换或刷新的意图。

其次，就人脸辨认技能而言，其应用在海外颇具争议，被以为具有加害性。同时，其对付有色人种的人脸辨认正确率会大幅低落，因此无法睁开大局限应用，旧金山的都市禁锢会就曾榨取这一技能的行使。

但在海内而言，不存在相同的政策和技能题目，因此人脸辨认得以得到大局限的应用。在人脸辨认大局限顺遂应用的环境下，移动付出和安详防御规模并没有引入新型生物辨认技能的念头。

最后，亚马逊今朝已经得到了该技能的专利，而这项掌纹辨认技能专利的目标是简化商超零售购物流程，厥后续的成长有也许相同亚马逊已往的同性子的进程专利“一键下单”软件专利的环境——任何想在网上卖对象的人，都被榨取添加“一键下单”选项，除非他们乐意向亚马逊付出专利费。

这种排场将直接导致该技能的私有化。而当前人脸辨认得到大局限应用的一个重要缘故起因是深度进修技能底层框架的开源，因而可以按照需求举办二次开拓，这也使得人脸辨认大局限应用后仍在继承成长，不绝延长和衍生。

以是，掌纹辨认与人脸识此外相关可以用移动操纵辖档挽域iOS体系和安卓体系的相关来类比。掌纹辨认技能因其关闭性，会得到更好的安详性和行使体验;人脸辨认得益于框架开源，将拥有更多创新应用和更大的应用局限。

固然两者成长模式不尽沟通，不存在直接斗嘴，但两者同属生物辨认技能，因而存在竞争相关，而两者间的竞争，也将促进生物辨认技能的进一步成长。

（编辑：湖南网）

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