亞馬遜一直都在琢磨，怎么讓顧客結(jié)賬更利索。

2018 年，亞馬遜對(duì)公眾開(kāi)放了“拿了就走無(wú)需結(jié)賬”的無(wú)人店 Amzon Go，但顧客首次進(jìn)店仍需下載 App、登陸亞馬遜賬號(hào)并掃描二維碼。對(duì)于亞馬遜來(lái)說(shuō)，這個(gè)速度還是太慢了。

上周，亞馬遜終于跨過(guò)了顧客和收銀臺(tái)間的最后一道坎：亞馬遜公布了人手識(shí)別技術(shù)專利，0.3 秒內(nèi)可完成掃描支付，誤差僅有百萬(wàn)分之一，未來(lái)誤差會(huì)進(jìn)一步縮小到一億分之一。

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(qǐng)，2019 年 12 月 26 日，美國(guó)專利商標(biāo)局才公開(kāi)發(fā)表了這份專利。

亞馬遜紐約辦公室的工程師也證實(shí)，他們從一年前就已經(jīng)開(kāi)始著手研發(fā)更快更準(zhǔn)確的新生物識(shí)別技術(shù)，并在公司內(nèi)的自動(dòng)售貨機(jī)上實(shí)行內(nèi)測(cè)，可以刷手買(mǎi)汽水薯片充電器等小玩意兒。

貝索斯：失去“花錢(qián)的實(shí)感”，就會(huì)花更多的錢(qián)！今后，顧客在亞馬遜線下店購(gòu)物可能連手機(jī)都不用拿出來(lái)，只要在掃描儀上晃一下手，就能瞬間完成支付動(dòng)作。

識(shí)皮更識(shí)骨：亞馬遜人手識(shí)別專利細(xì)節(jié)

在生物信息識(shí)別領(lǐng)域，指紋識(shí)別可以說(shuō)是最先進(jìn)入人們視野、發(fā)展得最早最快的技術(shù)，然而隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和更先進(jìn)的光學(xué)元件的出現(xiàn)，人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等后起之秀沖擊了指紋識(shí)別的地位。

但是，人手?jǐn)y帶的生物信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止指紋這么簡(jiǎn)單。手掌紋、靜脈血管結(jié)構(gòu)、皮下軟組織等都可以成為人類獨(dú)一無(wú)二的身份證。

亞馬遜就看中了這一點(diǎn)。

在公開(kāi)的專利申請(qǐng)中，亞馬遜稱，人手識(shí)別是一種“非接觸式的生物識(shí)別系統(tǒng)，包括一臺(tái)能夠讀取用戶手掌信息的掃描儀?！北蛔R(shí)別者的手掌信息會(huì)被分割為更小的照片，并使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征向量，和該用戶以往的記錄進(jìn)行比對(duì)，以驗(yàn)證是本人。在實(shí)際應(yīng)用中，消費(fèi)者可以將信用卡和手部信息綁定，在結(jié)賬的時(shí)候只需要刷一下手就可以完成付款。

根據(jù)亞馬遜專利文件中的圖示，用戶需要把手在一個(gè)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屏幕上）。

兩種實(shí)現(xiàn)方式與此同時(shí)，紅外線攝像頭則會(huì)生成兩張圖片：第一張是第一種波長(zhǎng)的偏振光下生成的手掌表面信息，包括手掌內(nèi)的褶皺和細(xì)小的紋路；第二張是第二種波長(zhǎng)的偏振光下照到的手掌內(nèi)部脈絡(luò)，比如靜脈血管。

手掌表面信息和底層信息結(jié)合在一起加強(qiáng)了系統(tǒng)的安全性，就算有人倒模做出一只一模一樣的手來(lái)，也沒(méi)法騙過(guò)攝像頭。

接著，手掌圖片會(huì)被分割成多個(gè)小部分，由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理外部掌紋特征以及內(nèi)部解剖特征，并和用戶預(yù)存在系統(tǒng)內(nèi)的手掌信息進(jìn)行對(duì)比，完成驗(yàn)證。

為了使刷手更加快捷，亞馬遜還在系統(tǒng)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(zhuǎn)、翹曲、過(guò)濾，使圖像變得更標(biāo)準(zhǔn)。例如，應(yīng)用校正變換后，原始圖像的像素會(huì)從扭曲的原位置映射到標(biāo)準(zhǔn)圖像中的不同位置，哪怕刷手時(shí)手掌沒(méi)有伸直，或者沒(méi)傾斜扭轉(zhuǎn)，也可以準(zhǔn)確讀取。

完整的讀取流程刷手技術(shù)沒(méi)有停留在理論層面，而是已經(jīng)被加入了亞馬遜無(wú)人店全家桶。在專利文件最后，亞馬遜也介紹了如何將人手識(shí)別納入 Amazon Go 現(xiàn)有的驗(yàn)證體系，說(shuō)明了從刷手驗(yàn)明正身、到在無(wú)人店內(nèi)使用各種傳感器檢測(cè)用戶購(gòu)物行為、最終從用戶綁定賬戶中扣款的全過(guò)程。

而從專利文件上也能看出人手識(shí)別和 Amazon Go 的緊密聯(lián)系。在專利發(fā)明人名單上出現(xiàn)了多位 Amazon Go 核心人員的名字，其中 Dilip Kumar 是 Amazon Go 的技術(shù)負(fù)責(zé)人，也是亞馬遜實(shí)體零售計(jì)劃的副總裁。

有理由相信，這項(xiàng)技術(shù)會(huì)在亞馬遜自家實(shí)體店先落地。

比指紋更便捷，比刷臉更道德

手掌識(shí)別的的出現(xiàn)不是因?yàn)閬嗰R遜有意返璞歸真，而是為了解決一系列人臉識(shí)別帶來(lái)的問(wèn)題。

首先，人臉識(shí)別存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)歧視問(wèn)題。

2019 年美國(guó)商務(wù)部下屬研究院對(duì)包括英特爾和微軟在內(nèi)的主流人臉識(shí)別軟件進(jìn)行測(cè)試后發(fā)現(xiàn)，在一對(duì)一匹配中，亞洲人、黑人和印第安人等有色人種被誤認(rèn)的概率比白人高出 10-100 倍。在另一份麻省理工學(xué)院的論文中，研究員 Joy Buolamwini 發(fā)現(xiàn)人臉識(shí)別軟件在識(shí)別黑人女性時(shí)錯(cuò)誤率高達(dá) 34.7％，而識(shí)別白人男性時(shí)錯(cuò)誤率僅有 0.8%。

而使用掌紋識(shí)別，結(jié)果不會(huì)受到性別和膚色的影響。

其次，人臉識(shí)別帶來(lái)了隱私泄露的巨大隱患。

不管是網(wǎng)上流傳的“人臉數(shù)據(jù)集”還是不斷傳出的“App 誘導(dǎo)用戶上傳照片為訓(xùn)練算法”新聞，都讓用戶對(duì)自己的肖像權(quán)越來(lái)越敏感，在 Deepfake 等換臉?biāo)惴餍械漠?dāng)下，泄露面部信息更帶來(lái)了前所未有的潛在風(fēng)險(xiǎn)。在使用人臉識(shí)別時(shí)，像“給嫌疑犯照相一樣”的流程和隱私被侵犯的感覺(jué)難免讓用戶從心底里排斥，甚至選擇傳統(tǒng)的密碼解鎖或現(xiàn)金支付方式。

不受用戶歡迎，人臉識(shí)別也不招美國(guó)政府待見(jiàn)。去年，為保護(hù)市民隱私，美國(guó)舊金山市和馬薩諸塞州的薩默維爾市先后通過(guò)了人臉識(shí)別禁令，禁止政府機(jī)構(gòu)購(gòu)買(mǎi)和在公共場(chǎng)所使用人臉識(shí)別技術(shù)。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(shí)別，可能是一種代替人臉的全新思路。

來(lái)源：PingWest品玩