据Yahoo finance 6月 28日的消息，亚马逊实体零售和技术副总裁 Dilip Kumar 在该公司最近的MARS 2022活动中的介绍，亚马逊一直在稳步改进其生物识别零售系统，并为算法训练提供持续的技术开发和相关合成数据。
Kumar 在公司网站的帖子中总结了他关于亚马逊的 Just Walk Out、Amazon One 和 Amazon Dash Cart 技术的演讲。Kumar 说，“传感器、光学和机器视觉算法”的持续创新使该公司能够减少其 Just Walk Out 系统中使用的摄像头数量。
合成数据用于提高亚马逊人工智能算法的准确性，例如针对商店中不同的照明条件来计算。Amazon One 的手掌生物识别算法也经过模拟和测试，可以为来自不同人口区域、温度和物理特征（如老茧和皱纹）的客户服务。
Mobidev 创始人兼首席执行官 Oleg Lola在福布斯技术委员会的一篇文章中研究了人体姿势估计的潜力和局限性，这是一种用于“无收银员”购物和其他应用的技术。与 Kumar 一样，Lola 认为缺乏模拟数据是广泛采用此类尖端计算机视觉技术的潜在障碍。
Kumar 还讨论了亚马逊用于保护各种应用程序的加密技术。比如Kumar在公司制作的一段视频中详细讨论了掌纹和静脉生物识别技术的选择，亚马逊用来选择其模式的三个标准，即它必须是非接触式的、必须是私密的，并且它应该涉及一种有意且直观的手势。“当你看手掌时，你无法确定一个人的身体身份，不像脸或是声音“”Kumar 补充道，“就自然过程而言，这非常类似于人们将手机通过一个表面，例如二维码。人们已经习惯的动作。另外到目前为止，数据显示误认率为零。”
解读：
亚马逊对生物识别零售系统的持续改进，有助于减少相关摄像的头使用数量，进一步节省成本，另外技术的更新所带来的便利性将减少交付过程中的摩擦，缩短成交时间的同时提升了用户体验。
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