亚马逊测试刷手支付,用时仅为0.3秒,手脉识别会是新未来吗?
文章来源:yobo体育全站app下载 发布时间:2022-12-19 05:36
上周末,很多网民刚体验到合体赵薇、李子的幸福,就被告知改变了脸APPZAO隐藏的霸王条款。暂时,修理、骚扰频发,ZAO也落千丈。ZAO迅速变更用户协议,收集用户的脸部生物识别信息,威胁缴纳安全性,但用户和相关部门的担心还没有发生。网民们争相表现出受伤的心能爱谁的样子,脸部识别的敌视也越来越激烈。
那么,不需要脸部识别,也不需要脸部支付,可以用什么呢不怕接近,亚马逊最近的动作可能会给你带来新的启发。没有感觉,慢,准确度低,刷脸out了吗?9月4日,据《纽约邮报》报道,亚马逊的工程师静静地测试了识别人手的扫描仪,作为店内购物会计的新方法。据了解,该技术仍需用户将手触摸扫描仪表面,可用于处理和识别计算机视觉和深度几何处理和瞄准的每只手的形状、大小甚至更好的生物特征,并记录在享受亚马逊专业会员的信用卡或借记卡中。
亚马逊虽然没有公开发表该技术的具体内容,但是融合了现在的一些技术发展路径,该技术以手的物理特征为主要识别内容,或者以给予手内静脉的纹理图为原理,静脉证明书可以感受到手的血液流动和血压状况,在识别过程中需要展开活体检查,这显着高于脸部识别。由于手脉识别的样品来自人体内部,在给定过程中受到外部障碍非常小。经医学证明和数学统计资料,FRR(真实率)超过0.01%,FAR(假亲率)超过0.0001%,FTE(登陆结束)为0%。
手部静脉在个人和个人之间几乎不同,该生物信息具有唯一性和稳定性,不现实的可玩性也很高。目前,亚马逊纽约办务所的员工作为老鼠,正在尝试这种新的缴纳手段。据知情人士透露,目前该系统的精度为百万分之一,亚马逊的工程师正在尽最大努力提高,并要求在发布前将其精度提高到亿万分之一。在应用上,亚马逊预计明年年初将该技术引进少数全食餐厅,然后将该超强慢会计技术扩展到美国所有地区。
但是,尽管该技术有可能解决亚马逊便利店长龙会计的困境,但是一些专家的态度也很明确。目前,消费者是否对全餐馆的手感兴趣还不清楚。在所有国家中,美国对脸部识别的敌视态度可以说特别显着。
今年5月,旧金山成为世界上第一个停止使用脸部识别技术的城市,7月,美国马萨诸塞州萨默维尔市议会也通过投票,当地警察和市政部门禁止在公共场所使用脸部识别技术。美国人普遍认为人脸识别技术风险小,利益也被高估。专门研究技术伦理的美国独立国家研究员StephanieHare回应,消费者必须防止只泄露自己的生物特征数据,如果某公司被黑客攻击,消费者可能需要6年以上的时间来避免数据被盗的威胁。亚马逊首次发生了变化。
在美国国内,这项技术的地可能比人脸识别更快。第一,该技术的会计速度延长到0.3秒,超过银行卡交易的3~4秒,会大幅度延迟会计速度;第二,系统识别错误率大幅度降低,避免了面部识别软件可能引起的种族歧视争议;第三,与面部识别相比,手脉识别的接受度低,零售商的自由选择可能性也不适当提高。
手脉识别优势显着,但落地推进仍是难题,随着更多电子设备转入生活和场景的巨大开拓,个人安全性、便利的身份认证手段的市场需求也更加迫切。根据以前的身份证号码、密码等手段,人们的安全性没有得到明确的确保,甚至产生了新的不便。为了构建更高的安全性,融合数据作为身份识别,融合多种生理和不道德特征展开身份识别,提高识别系统的精度和可靠性,成为识别领域发展的必然趋势。但是,迄今为止,没有必要超过完美的生物特征识别,所有的生物特征识别都有特定的适用范围。
例如,有些人的指纹不能提取特征,有色人种在使用脸部识别时错误率达到30%以上,患白内障的人虹膜识别不会遇到障碍等。比较多种生物特征识别,发展时间最长,技术特别成熟期指纹识别,目前应用范围最广。但是,指纹认证是物理认证,侵害性也不公共卫生,指纹认证障碍多,手指状态不同容易提取图像。
从目前来看,人脸识别的着陆特别普遍,是目前计算机视觉领域特别热门的技术之一,已被广泛应用于新零售、安全、金融等横向领域。然而,人脸识别的稳定性并不低,最容易被愚弄,不同的光线和视角可能会影响系统的准确性。此外,现在侵犯隐私的事件层出不穷,脸部识别在其他生活场景中落地更加困难。
相比之下,步骤识别是唯一能够远距离构建感觉和识别的生物识别技术,在世界范围内实现该技术研究的企业和机构很少,国内银河水滴是确实应用于步调识别技术的创业公司。与人脸识别相比,步态识别可以远距离、跨越视角、根据需要实现识别。在人脸识别无法发挥作用的情况下,步态识别需要逃离人动作的唯一属性,与人脸识别合作,充分发挥更大的功能。
目前,步态识别的最佳落地场景是安全、刑事调查等场景,银河水滴创始人黄永祯至今对亿欧元作出反应,未来,银河水滴的步态识别技术渗透到医疗领域、石油行业、轨道交通等更细分的场景中。手脉识别作为目前更新的生物识别技术,在一定程度上面临着落地应用的现实问题。在许多场合,现有的识别技术已经满足市场需求,普及新的识别技术需要解决问题现在的痛点问题。目前,国内一些公司,如深兰科学技术、麦伦科学技术等公司扩大了手脉识别技术的研究开发,试图开展落地推进。
但是亿欧科学技术发现,现在的手脉识别主要应用于场景,集中在智能校园、门禁系统、自动售货机等罕见场景中,该技术没有充分发挥现实的水平。不断出现的新技术眼前明亮,但技术确实能够生活,有落地的可能性和推进的必要性。许多科技公司也不应该只执着新鲜、这种华而不现实的标签,确实发挥AI的作用是当务之急。
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