Zhao は、合成モデルを使用して偽の掌紋データを生成する方法を開発し、本物の掌の写真を使用せずに、掌のしわに似た大量のデータセットを作成しました。 データは実在の人物から収集されたものではありませんが、Zhao が 2022 年のコンピューター ビジョンに関する欧州会議に提出した論文によると、認識アルゴリズムを改善するために使用することができます。正解率は100%近くになります。 これは明らかな改善です」と彼は言います。 以前は、実際の写真の小さなサンプルでトレーニングされた掌紋認識アルゴリズムの精度は約 98% でした。
一方、香港中文大学の Zhang 氏は、現実世界のデータに引き続き注目しています。 1990 年代後半から、世界で最初に掌紋認識を研究した研究者の 1 人である Zhang 氏は、彼のチームは掌紋をスキャンする独自のデバイスを開発し、10,000 人以上から情報を収集することに成功したと述べています。 データは現在公開されていませんが、チームは学術論文を間もなく公開する予定だと彼は言います。
「掌紋認識は [the advantages of identifying] 指紋の細部、虹彩のテクスチャ、顔の幾何学的情報などです」と Zhang 氏は言います。 彼のチームの研究では、同じグループの個人から収集されたバイオメトリクスを比較すると、掌紋認識の精度が指紋や顔の認識率の 10 倍高いことがわかりました。
生体認証ベースの支払いを採用するための不安定な基盤
手のひら認証決済の提案は単純に思えます。これを使えば、店舗での購入を完了するために、財布、クレジット カード、さらには携帯電話を持ち歩く必要はありません。 しかし、その約束には多くの実践的かつ倫理的な課題があります。
まず、「QR コードのシステムはすでにうまく機能しており、非常に便利です。 ピーターソン国際経済研究所のシニア フェローであり、新しい本の著者であるマーティン チョルゼンパは、次のように述べています。 キャッシュレス革命.
これは、WeChat Pay と Alipay の両方が何年にもわたって顔認識決済の採用を推進してきたにもかかわらず、このアイデアがあまり普及しなかった理由と同じです. 2022 年 4 月の調査 約 58,000 人の中国のモバイル決済ユーザーのうち、95.7% が主な支払い方法として QR コードを選択していることを示しています。 また、調査対象者の 20.2% が、支払いにバイオメトリクスを使用することは受け入れられないと回答しています。
バイオメトリクス認識が消費者に便利さを提供するという考えは「効率妄想」であると STOP のカーンは主張します。 Amazon が行ったように、従来のレジ係をバイオメトリクス認識を備えたセルフチェックアウトに置き換えても、購入者の負担が増えるだけです。 「これはお客様の便宜のためではありません。 これは、従業員を解雇し、私たちの決定をさらに追跡したい店舗の便宜のためです」と彼は言います.
ただし、採用に対する最大の障壁は、バイオメトリクスの使用に伴うプライバシーの侵害とデータ セキュリティの懸念かもしれません。 中国を含む世界中の人々は、自分のバイオメトリクスを企業や政府に提供することのリスクをますます認識しています。