根據該公司最近的RE：MARS 2022事件，亞馬遜一直在穩步改善其生物識別零售系統。
庫馬爾總結了他在亞馬遜的《剛剛走出去》，《亞馬遜一號》和亞馬遜儀錶盤技術上的演講發佈到公司網站。
庫馬爾說，“傳感器，光學和機器視覺算法”中正在進行的創新使公司能夠減少其Just Walling System中使用的相機數量。
合成數據用於提高亞馬遜AI算法的準確性，例如商店中不同的照明條件。 Amazon One的Palm Biometrics算法還接受了培訓和測試，可為來自不同人口統計學，溫度和身體特徵（例如老繭和皺紋）的客戶工作。
人類姿勢估計的潛力和局限福布斯技術委員會來自Mobidev創始人兼首席執行官Oleg Lola的帖子。像庫馬爾（Kumar）一樣，蘿拉（Lola）將缺乏培訓數據確定為廣泛採用或這種尖端計算機視覺技術的潛在障礙，但是在庫馬爾（Kumar）中，他看到培訓數據的可用性增加，在這種情況下，訓練數據迎來了另一個能力的飛躍。
庫馬爾還討論了亞馬遜用來保護各種應用程序的加密技術。
選擇生物識別
庫馬爾（Kumar）討論了棕櫚印刷和靜脈生物特徵的選擇影片由公司生產。
亞馬遜用來選擇其方式的三個標準，即它必須是無接觸式的，必須是私人的，並且應該涉及有意，直觀的手勢。
庫馬爾在第二點說：“當您看著手掌時，您無法確定一個人的身體身份。”
在自然運動方面，庫馬爾說，這與人們在表面上傳遞手機（例如QR碼）非常相同。動作人們已經習慣了。
據庫馬爾稱，到目前為止的錯誤識別率為零。該公司將其算法設置為優先考慮避免假否定的誤報，以接受備份形式的識別形式。
亞馬遜也包括LIVISINE檢測演算法.
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