根据该公司最近的RE：MARS 2022事件，亚马逊一直在稳步改善其生物识别零售系统。
库马尔总结了他在亚马逊的《刚刚走出去》，《亚马逊一号》和亚马逊仪表盘技术上的演讲发布到公司网站。
库马尔说，“传感器，光学和机器视觉算法”中正在进行的创新使公司能够减少其Just Walling System中使用的相机数量。
合成数据用于提高亚马逊AI算法的准确性，例如商店中不同的照明条件。 Amazon One的Palm Biometrics算法还接受了培训和测试，可为来自不同人口统计学，温度和身体特征（例如老茧和皱纹）的客户工作。
人类姿势估计的潜力和局限福布斯技术委员会来自Mobidev创始人兼首席执行官Oleg Lola的帖子。像库马尔（Kumar）一样，萝拉（Lola）将缺乏培训数据确定为广泛采用或这种尖端计算机视觉技术的潜在障碍，但是在库马尔（Kumar）中，他看到培训数据的可用性增加，在这种情况下，训练数据迎来了另一个能力的飞跃。
库马尔还讨论了亚马逊用来保护各种应用程序的加密技术。
选择生物识别
库马尔（Kumar）讨论了棕榈印刷和静脉生物特征的选择视频由公司生产。
亚马逊用来选择其方式的三个标准，即它必须是无接触式的，必须是私人的，并且应该涉及有意，直观的手势。
库马尔在第二点说：“当您看着手掌时，您无法确定一个人的身体身份。”
在自然运动方面，库马尔说，这与人们在表面上传递手机（例如QR码）非常相同。动作人们已经习惯了。
据库马尔称，到目前为止的错误识别率为零。该公司将其算法设置为优先考虑避免假否定的误报，以接受备份形式的识别形式。
亚马逊也包括LIVISINE检测算法。
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