亞馬遜發明「手掌辨識」!除了掌紋,連血管都可以當作支付工具

【為什麼我們要挑選這篇文章】亞馬遜發明了「手掌辨識」技術,這不但可以加快顧客到亞馬遜無人商店 Amzon Go 的支付流程,更能解決近來爭議不減的人臉辨識技術問題。

「手掌辨識」技術不只能辨識表面的掌紋資訊,更能辨識出皮下的組織、血管等生物資訊,這項技術在 2019 年年底被美國專利商標局公開發表,快來看看亞馬遜的「手掌辨識」有哪些強大細節吧!(責任編輯:陳美羽)

亞馬遜一直都在琢磨,怎麼讓顧客結帳更俐落。

「人手識別」支付只需 0.3 秒,誤差僅百萬分之一

2018 年,亞馬遜對公眾開放了「拿了就走無需結帳」的無人店 Amzon Go,但顧客首次進店仍需下載 App、登陸亞馬遜帳號並掃描 QR Code。對於亞馬遜來說,這個速度還是太慢了。

上週,亞馬遜終於跨過了顧客和收銀台間的最後一道坎:亞馬遜公佈了人手識別技術專利,0.3 秒內可完成掃描支付,誤差僅有百萬分之一,未來誤差會進一步縮小到一億分之一。

2018 年就提出專利,未來晃個手就能完成支付

專利文檔封面顯示,亞馬遜早在 2018 年 6 月就提出了專利申請,2019 年 12 月 26 日,美國專利商標局才公開發表了這份專利。

亞馬遜紐約辦公室的工程師也證實,他們從一年前就已經開始著手研發更快更準確的新生物識別技術,並在公司內的自動售貨機上實行內測,可以刷手買汽水、洋芋片、充電器等小東西。

貝佐斯:失去「花錢的實感」,就會花更多的錢!

今後,顧客在亞馬遜線下店購物可能連手機都不用拿出來,只要在掃描儀上晃一下手,就能瞬間完成支付動作。

手上生物資訊多,是每人獨有的身分證

在生物資訊識別領域,指紋識別可以說是最先進入人們視野、發展得最早最快的技術,然而隨著機器學習和更先進的光學元件的出現,人臉識別、虹膜識別等後起之秀衝擊了指紋識別的地位。

但是,人手攜帶的生物資訊遠遠不止指紋這麼簡單。手掌紋、靜脈血管結構、皮下軟組織等都可以成為人類獨一無二的身份證。

亞馬遜就看中了這一點。

在公開的專利申請中,亞馬遜稱,人手識別是一種「非接觸式的生物識別系統,包括一台能夠讀取用戶手掌資訊的掃描儀。」被識別者的手掌資訊會被分割為更小的照片,並使用神經網路提取特徵向量,和該用戶以往的記錄進行比對,以驗證是本人。

在實際應用中,消費者可以將信用卡和手部資訊綁定,在結帳的時候只需要刷一下手就可以完成付款。

識皮更識骨!亞馬遜人手識別專利細節

根據亞馬遜專利文件中的圖示,用戶需要把手在一個類似讀卡器的攝像頭上晃一下(不需要像讀指紋一樣把手按在螢幕上)。

▌表面、血管都能照出來
與此同時,紅外線鏡頭則會生成兩張圖片:第一張是第一種波長的偏振光下生成的手掌表面資訊,包括手掌內的褶皺和細小的紋路;第二張是第二種波長的偏振光下照到的手掌內部脈絡,比如靜脈血管。手掌表面資訊和底層資訊結合在一起,加強了系統的安全性,就算有人倒模做出一隻一模一樣的手來,也沒法騙過攝像頭。

兩種實現方式

▌透過多層神經網路完成驗證
接著,手掌圖片會被分割成多個小部分,由多層神經網路處理外部掌紋特徵以及內部解剖特徵,並和用戶預存在系統內的手掌資訊進行對比,完成驗證。

▌手沒伸直也可準確讀取
為了使刷手更加快捷,亞馬遜還在系統中加入了圖像變換模塊。圖像變換模塊可以將輸入圖像平移、旋轉、翹曲、過濾,使圖像變得更標準。例如,應用校正變換後,原始圖像的像素會從扭曲的原位置映射到標準圖像中的不同位置,哪怕刷手時手掌沒有伸直,或者沒傾斜扭轉,也可以準確讀取。

▌不只是理論,已可落實到現有的驗證體系
刷手技術沒有停留在理論層面,而是已經被加入了亞馬遜無人店。在專利文件最後,亞馬遜也介紹了如何將人手識別納入 Amazon Go 現有的驗證體系,說明了從刷手驗明正身,到在無人店內使用各種傳感器檢測用戶購物行為,最終從用戶綁定帳戶中扣款的全過程。

完整的读取流程

▌Amazon Go 核心人員名列專利文件
而從專利文件上也能看出人手識別和 Amazon Go 的緊密聯繫。在專利發明人名單上出現了多位 Amazon Go 核心人員的名字,其中 Dilip Kumar 是 Amazon Go 的技術負責人,也是亞馬遜實體零售計劃的副總裁。

有理由相信,這項技術會在亞馬遜自家實體店先落地。

比指紋更便捷,比刷臉更道德

手掌識別的的出現不是因為亞馬遜有意返璞歸真,而是為了解決一系列人臉識別帶來的問題。

▌首先,人臉識別存在嚴重的數據歧視問題。

2019 年,美國商務部下屬研究院對包括英特爾和微軟在內的主流人臉識別軟體進行測試後發現,在一對一匹配中,亞洲人、黑人和印第安人等有色人種被誤認的機率比白人高出 10~100 倍。

在另一份麻省理工學院的論文中,研究員 Joy Buolamwini 發現人臉識​​​​別軟體在識別黑人女性時錯誤率高達 34.7%,而識別白人男性時錯誤率僅有 0.8%。

而使用掌紋識別,結果不會受到性別和膚色的影響。

▌其次,人臉識別帶來了隱私洩露的巨大隱患。

不管是網上流傳的「人臉數據集」還是不斷傳出的「App 誘導用戶上傳照片為訓練算法」新聞,都讓用戶對自己的肖像權越來越敏感,在 Deepfake 等換臉算法流行的當下,洩露面部資訊更帶來了前所未有的潛在風險。

在使用人臉識別時,像「給嫌疑犯照相一樣」的流程和隱私被侵犯的感覺難免讓用戶從心底排斥,甚至選擇傳統的密碼解鎖或現金支付方式。

手掌識別是代替人臉識別的全新思路

不受用戶歡迎,人臉識別也不招美國政府待見。2019 年,為保護市民隱私,美國舊金山市和麻薩諸塞州的薩默維爾市先後通過了人臉識別禁令,禁止政府機構購買和在公共場所使用人臉識別技術。受輿論影響,奧克蘭、紐約等城市也在考慮類似禁令。

而亞馬遜提出的手掌識別,可能是一種代替人臉的全新思路。

(本文經合作夥伴 品玩 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈亚马逊人手支付来了!不刷脸,刷手就能付钱 〉。首圖來源:Flickr, CC Licensed。)

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