指紋認証はどうやって見分けている？
生体認証は、ITガジェット系や入出国のパスポート審査ではおなじみになりました。
個人的なお気に入りは、Googleがそのアカウント認証でも採用した「パスキー」です。このおかげで、パスワード入力以外の指紋・顔認証などをマシン横断（GoogleがCloud管理している範囲内）で汎用的に活用することができます。
そして現在、Google含めたテックジャイアントが顔認証での支払いに資金を投じているという記事がありました。
まだ自身の生活導線ではこのタイプはお見掛けしてませんが、ぜひとも普及してほしいです。
記事内にあるなかできになったのがECのAmazonです。
忘れた方も多いでしょうが、Amazonは以前に完全無人店舗Amazon GOを進めていましたが、閉鎖が続きほぼ壊滅状態です。
私も米国で試しました。不慣れだったのでギクシャクしましたが、未来はこうなっていくのだろうと感じたことを覚えています。
その慣れがなかなか普及しなかった、というところでしょうか。おそらく数十年後には近い形態が復活すると思います。
その代わりにAmazonは生体認証決済を進めており、すでに５００店舗で実験的に「手のひら決済」を導入しています。
記事によると、手のひらの隆起や静脈パターンを読み取るデータをもとにパターン一致検索しているようです。
書きぶりからは、従来の「指紋認証」とは違うのかもしれません。
実は、その指紋認証が完全一致している他人がいるかもしれない、という研究発表が出ています。
分かりやすく解説した記事を見つけたので紹介します。
従来の法医学では、指紋が同じか違うかを区別するには、指紋の線がどこで始まっている・終わっている・どこで分岐しているかという「特徴点の一致する数」を数えます。日本ではその数が１２個以上で確定するとのこと（初耳でした）
個人的には、その指紋の曲線で判断していると思い込んでいました。
最新のデータ解析では、まさにその曲線で分類すると「他人でも類似するケースがある」ということが上記内の研究発表で明らかになりました。
ある意味従来の指紋認証方法の正しさを裏付けた結果ですが、指紋自体の成り立ちに関心が寄りました。
この新しいデータ解析は、やっぱり（？）「深層学習」です。
このように最新のAIが従来の法医学の知識をUpdateしているようです。
そう考えると、最近は珍しくなくなったDNA調査もそういった恩恵を受けてそうですね。またどこかで調べてみたいと思います。
いずれにせよ、まずは生体認証が使える便利な生活を夢見ています。
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