本文摘要：上周末，广大网友刚体验了合体赵薇、小李子的幸福，就被告诉换回脸APP“ZAO”隐蔽着的霸王条款。

上周末，广大网友刚体验了合体赵薇、小李子的幸福，就被告诉换回脸APP“ZAO”隐蔽着的霸王条款。一时之间，修理、滋扰声频发，“ZAO”也因此一落千丈。

虽然“ZAO”火速变更了用户协议，指出会搜集用户的面部生物识别信息，更加会威胁到缴纳安全性，但这并没早已萌生用户及有关部门的顾虑。网友们争相展现出出有一副“被受伤过的心还可以爱人谁”的样子，对人脸识别的敌视也愈演愈烈。那么，不必人脸识别、刷脸缴纳，我们还可以用什么？不怕做到将近，就害怕想不到，亚马逊的近期动作，也许能给你带给新的启发。

无感、较慢、准确度低，刷脸缴纳out了？9月4日据《纽约邮报》报导，亚马逊的工程师正在悄悄测试一种可以辨识人手的扫描仪并以此作为店内购物结账的新方式。据理解，该项技术仍然必须用户将手触碰到扫描仪表面，它可以用于计算机视觉和深度几何来处置和辨识他们扫瞄到的每只手的形状、大小甚至更好的生物特征，然后记录到享有亚马逊Prime会员的信用卡或借记卡里。尽管亚马逊并没公开发表这项技术的具体内容，但融合当前有数的技术发展路径推测，该项技术或是以手部的物理特征作为主要辨识内容，或是以给定手部内部静脉的纹路图作为原理，静脉证书能感官手部的血液流动和血压情况，需要在辨识过程中展开活体检测，这一点显著高于人脸识别。

由于手脉辨识的取样样本来自于人体内部，所以给定过程中受到外界的阻碍十分小。经过医学证明和数学统计资料，FRR（逼真率）大于0.01%，FAR（认假亲率）大于0.0001%，FTE（登岸告终）为0%。由于手部静脉产于个体与个体之间几乎有所不同，该项生物信息具备唯一性及稳定性，不实的可玩性也显得更高。

目前，亚马逊纽约办事处的员工正在当作“小白鼠”，大力尝试这种新的缴纳手段。据知情人士透漏，目前该系统的精度为百万分之一，亚马逊的工程师正在竭尽所能地提高，谋求在公布之前将其精度提高到亿万分之一。

在应用于上，亚马逊期望能在明年年初将这项技术引进少数的全食餐馆，之后再行将这种超强较慢结账技术扩展到美国所有地区。不过，尽管这项技术有可能将解决问题亚马逊便利店大排长龙结账的窘境，但一些专家的态度也十分明确：目前还不确切消费者否不会对全食餐馆的手部扫瞄感兴趣。所有国家中，美国对于人脸识别的敌视态度可以说道是尤为显著的。

今年5月，旧金山沦为全球首个停止使用人脸识别技术的城市；7月，美国马萨诸塞州萨默维尔市议会也通过投票，当地警方和市政部门禁令在公共场所用于人脸识别技术。美国人普遍认为人脸识别技术风险较小，涉及益处也被高估了。专门研究技术伦理的美国独立国家研究员Stephanie Hare回应，消费者应当防止只能泄漏自己的生物特征数据，如果一家公司被黑客攻击的话，消费者有可能必须6年或更加长时间才能避免数据被盗所带给的威胁。

亚马逊由此首度作出转变。在美国境内，这项技术的落地也许比人脸识别要更快。

第一，该项技术的结账速度被延长至0.3秒，高于银行卡交易的3~4秒的时间，将大大减缓结账速度；第二，系统辨识错误率大大降低，回避了人脸识别软件有可能导致的种族歧视的争议；第三，相比人脸识别，手脉辨识的接受度要低一些，零售商的自由选择可能性也不会适当提升。手脉辨识优势显著，但落地推展仍是难题随着更加多的电子设备转入生活以及场景的大大拓新，对于个人安全性、便利的身份认证手段的市场需求也更加急迫。

基于此前身份证号、口令等手段，人们的安全性并没获得清楚的确保，甚至因此产生了一些新的不便。为了构建更高的安全性，将数据融合后用作身份辨别，融合多种生理和不道德特征展开身份辨别以提升辨别系统的精度和可靠性，沦为了身份辨别领域发展的必然趋势。但是，迄今为止，还没哪一个单项生物特征辨识需要超过完美无缺的程度，每一种生物特征辨识都有特定的适用范围。比如，有些人的指纹无法萃取特征，有色人种使用人脸识别的时候错误率高达30%以上，患白内障的人虹膜识别不会遇上障碍等等。

对比多项生物特征辨识由此可知，发展时间最久、技术尤为成熟期的是指纹识别，目前应用于范围也最广。但指纹识别是物理认识，具备侵害性也比较不公共卫生，且指纹识别阻碍较多，手指状态有所不同都容易萃取图像。从当前来看，人脸识别的落地应用于尤为普遍，是当前计算机视觉领域尤为火热的技术之一，早已被普遍用作新零售、安防、金融等横向领域。

但人脸识别的稳定性并不低，最更容易被愚弄，且在有所不同光线、视角下都有可能对系统的精确性产生影响。加之目前层出不穷的侵害隐私的事件，人脸识别在其他生活场景的落地显得更为艰苦。

互为较而言，步态辨识是唯一可以在远距离构建感官和辨识的生物识别技术，在全球范围内做到该项技术研究的企业和机构都较为较少，国内的银河水滴是将步态辨识技术确实落地应用于的初创公司。与人脸识别比起，步态辨识可以做远距离、横跨视角、需要因应之后可实现辨识。

在人脸识别无法发挥作用的情况下，步态辨识需要逃跑人动作的“唯一属性”，与人脸识别协同用于，充分发挥更大的功能。目前，步态辨识的最佳落地场景在安防、刑侦等场景，银河水滴创始人黄永祯此前对亿欧回应，未来，银河水滴的步态辨识技术还将渗透到医疗领域、石油行业、轨道交通等更加多细分场景。手脉辨识作为当前更为新兴的生物识别技术，其某种程度面对着落地应用于的现实问题。

在很多场景下，现有的辨识技术早已符合市场需求，而普及一项新的辨识技术，其必需需要解决问题当前的痛点问题。当前，国内一些公司，例如深兰科技、麦仑科技等公司，皆已扩展手脉辨识技术研发，并尝试展开落地推展。

但亿欧科技找到，当前手脉辨识的主要应用于场景仍集中于在智慧校园、门禁系统、自动贩卖机等少见场景，该项技术未充分发挥出有“现实“的水平。层出不穷的新技术固然让人眼前一亮，但技术确实赋能生活，才有落地的有可能及推展的必要性。

广大科技公司也不应一味地执着“新鲜“、”亮眼“这类华而不实的标签，确实让”AI+“发挥作用才是当务之急。

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