近期美国专利与商标局公布了亚马逊最新专利申请，一种非接触式扫描系统，可通过扫描手掌特征(包括掌纹和静脉)来识用户身份。

　　目前，亚马逊公司已获得了“非接触式扫描系统”的专利，并将其手掌识别技术代号确定为Orville。

　　同时，该系统已经在美国whole foods商超、Amazon Go便利店进行测试，在进入商店时顾客需要扫描手掌，结束购物时在配备扫描仪的收银机上再次扫描手掌来结账。亚马逊在其试运行的便利店打出了“No Line, Just Walk Out”(无需排队结账)标语。

　　手掌识别实现无感支付

　　“ Amazon Go”是由Amazon经营的美国便利店连锁店。在试运营该系统的Amazon Go便利店中，开始购物时顾客需要扫描手部以登记信息。随后在购物的过程中店内机器视觉系统会自动分辨顾客选择的货品类型和数量。

　　当需要结束购物时，顾客只需将想要购买的物品携带至掌纹扫描设备，并且在扫描仪附近挥手即可完成支付。在挥手扫描的同时，交易数据将被链接到顾客的银行信息，整个支付过程可以在一秒之内完成。

　　其中，亚马逊手掌特征扫描系统包括了红外光源、控制器和摄像机三部分。

扫描仪首先获取一组经过红外偏振的原始图像，专注于手掌外部特征，如线条、褶皱;再次获取第二组偏振图像时，则专注于手掌结构和内部特征，如静脉、骨骼、软组织等。

　　原始图像经过初始处理，会提供包含手部的一组图像。这些图像均照度充足、正确合焦，并会以特定朝向、特定姿势显示手掌，并标示出是左手还是右手。

　　这组经过筛选和校正的图像集合中的图像将被划分为更小的子图像。例如，描绘外部特征的图像可以被分成15*15像素的子图像或“补丁”。之后便可以使用神经网络确定特征向量，并利用神经网络识别子图像中的特征。

　　经过足够的训练，神经网络便可以接受子图像作为输入，产生特征向量——对应原图像中的一个或多个手掌特征。

　　优势

　　在亚马逊的报告中，使用掌纹识别的独特优势体现在其识别速度。目前，人脸识别、指纹识别等技术加持下的移动支付耗时处在秒级水平，而亚马逊的掌纹识别技术则可以在仅仅300毫秒的时间内验证个人身份并完成支付。

　　同时，相比于传统手部生物识别技术——指纹识别，掌纹识别不需要使用者将手放在扫描设备上，只需挥手扫描，无需接触。

　　对于识别正确率而言，掌纹识别对比现在流行的人脸识别也具有相当大的优势。根据报道，这项技术的故障率在0.0001%左右，亚马逊正在努力将这一故障率提高至0.000001%。

　　另外，现在流行的指纹识别、人脸识别等生物识别技术，都出现过安全性问题。例如指纹识别可以被指纹膜成功欺骗，未辅以强大活体检测功能的人脸识别系统也可以被3D打印面具欺骗的情况。

　　因此，生物识别技术在应用时都需要配合活体检测或者叠加使用。而掌纹识别在初始阶段即是双重验证——第一次获取外部特征，第二次获取内部组织特征，在安全性上相对于其他生物识别技术有所提高。