圖像變換模塊可以將輸入圖像平移、旋轉(zhuǎn)、翹曲、過濾，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)手掌沒有伸直，或者沒傾斜扭轉(zhuǎn)，也可以準(zhǔn)確讀取。
▲完整的讀取流程
刷手技術(shù)沒有停留在理論層面，而是已經(jīng)被加入了亞馬遜無人店全家桶。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，說明了從刷手驗(yàn)明正身、到在無人店內(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)別帶來的問題。
首先，人臉識(shí)別存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)歧視問題。
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)越來越敏感，在 Deepfake 等換臉?biāo)惴餍械漠?dāng)下，泄露面部信息更帶來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。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了人臉識(shí)別禁令，禁止政府機(jī)構(gòu)購(gòu)買和在公共場(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。
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