人工智能技術日益深入生活的同時，公眾的隱私擔憂也越來越甚。人臉作為生物識別特征數據的一種，與其他識別方式相比具有更容易暴露、難以更改的特性，公眾對相關的收集使用活動就更為敏感。那么，有沒有其他支付方式?

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2019年底，亞馬遜發明了一項手部識別支付的專利。據悉，手部識別可用于進出超市以及交易付款，全程由系統自動識別，可大大簡化消費流程。

如何識別手部信息?

手部識別技術如何識別用戶身份?其實，原理和人臉識別差不多。在識別過程中，系統會將用戶的手掌圖像分割為更小的圖像，從中提取出特征向量，并利用神經網絡進行處理。經過特征向量的比對，系統便能辨認出來者的身份。

這一技術的亮點在于對用戶手掌內部信息的采集。被識別者不需要像指紋識別那樣把手按在某個面板上。在需要驗證的時候，系統會使用紅外線拍攝兩張手部照片，一張是手掌表面的照片，另一張則是更深的照片，用于捕捉血管等手掌內部的信息。然后，系統使用計算機視覺和深度幾何技術，包括神經網絡等，進行信息的處理。

科技業界稱，目前刷手支付錯誤率在百萬分之一以內，未來有可能達到一億分之一。完成整個掃描與支付過程耗時為0.3秒。如此看來，的確比“刷臉”、掃二維碼支付要快捷不少。

手部識別安全嗎?

手部識別的另一大優勢是不會受到性別和膚色的影響。據美國國家標準與技術研究所(NIST)測試，人臉識別技術存在一定的種族歧視和社會歧視等問題，而使用手部識別，上述問題就有可能被避免。

此外，更重要的是，相比于較容易被攻破的2D人臉識別技術，使用手掌表面+內部血管、骨骼等更復雜結構信息的手部識別可以一次性提供更加豐富的信息，增加了目標特征的可區分度，大大增加偽造者的成本。從安全性方面，刷手支付技術能夠在識別過程中進行活體檢測，由于每個人的手部特征來自人體內部，那么，匹配時能把外界影響降到很低。系統會利用紅外線對隔空手掌信息進行掃描，并且產生手掌紋與內部血管信息的兩張照片，這意味著即使是雙胞胎，也難造假。

結語：隨著現代科技的飛速發展，越來越多“高大上”的生物特征識別技術將從電影屏幕走進現實生活。更多像多光譜掌紋特征這樣的新型目標特征將被開發利用，惠及各行各業，我們的生活也將因此變得更加便捷。