Amazon a en fait amélioré progressivement ses systèmes de vente au détail biométriques, selon une discussion du vice-président de la vente au détail physique et de l’innovation Dilip Kumar lors de l’événement actuel de l’entreprise : MARS 2022, avec un développement continu de l’innovation et des informations synthétiques pour la formation d’algorithmes.
Kumar a résumé son exposé sur les innovations d’Amazon Simply Leave, Amazon One et Amazon Dash Cart dans une publication sur le site d’une entreprise.
L’innovation continue dans les « unités de détection, l’optique et les algorithmes de vision artificielle » a en fait permis à l’entreprise de réduire le nombre de caméras utilisé dans son système Just Leave, explique Kumar.
Des informations synthétiques ont été utilisées pour augmenter la précision des algorithmes d’IA d’Amazon, par exemple pour diverses conditions d’éclairage dans les magasins. Les algorithmes de biométrie palmaire d’Amazon One ont également été formés et testés pour fonctionner avec des clients de diverses caractéristiques démographiques, températures et caractéristiques physiques telles que les callosités et les rides. ‘ shopping et autres applications, est examiné dans un article du Forbes Technology Council du créateur et PDG de Mobidev, Oleg Lola. Comme Kumar, Lola reconnaît l’absence de données de formation comme un obstacle potentiel à l’adoption généralisée ou à de telles technologies de vision de système informatique avancées, mais encore une fois, comme Kumar, il voit une disponibilité accrue des informations de formation inaugurant un autre bond en avant dans les capacités, dans ce cas pour la position évaluation.
Kumar a également passé en revue les innovations en matière de cryptage de fichiers qu’Amazon utilise pour protéger les différentes applications.
Sélection d’un biométrique
Kumar passe en revue la sélection de l’empreinte palmaire et la biométrie veineuse en détail dans une vidéo produite par l’entreprise.
Les trois exigences qu’Amazon a utilisées pour choisir sa méthode, à savoir qu’elle doit être sans contact, qu’elle doit être privée et qu’elle doit inclure un geste intentionnel et convivial.
« Lorsque vous regardez une paume, vous ne pouvez pas déterminer l’identité physique d’une personne », contrairement au visage ou à la voix, déclare Kumar au deuxième point.
En termes de mouvement naturel, Kumar dit que c’est un équivalent proche nt aux personnes passant leur téléphone sur une surface, comme un code QR ; une action à laquelle les individus sont déjà habitués.
Le taux d’erreur d’identification jusqu’à présent est de zéro, selon Kumar. La société définit ses algorithmes pour donner la priorité à l’élimination des faux positifs plutôt qu’à l’évitement des négatifs incorrects, acceptant le besoin de types d’identification de secours.
Amazon One inclut également des algorithmes de détection de la vivacité.
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