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本文簡單論述了人臉識別的技術現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)格局以及應用前景，為行業(yè)人士提供一定參考。
人臉識別屬于生物特征識別，是利用攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并在采集過程中自動檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術。作為近年來發(fā)展迅速的人機交互方式，人臉識別技術給人們帶來了一種全新的交互體驗，也成為車輛智能化發(fā)展進程中的新型應用之一。將人臉識別技術應用到商用車領域里，不僅有利于保證司機及乘客的基本安全，也有利于提升商用車的監(jiān)管效率，為行政監(jiān)管帶來便利，并最終助力智慧城市的發(fā)展。
一? 人臉識別技術概況
（1）技術指標及識別效果
人臉識別技術流程主要包含以下四個部分，即人臉圖像的采集與預處理、人臉檢測、人臉特征提取、特征匹配與識別。人臉識別的誤識率有時被稱為認假率，英文簡稱FAR（False Accept RATE），指把他人誤認為生物特征庫中某人而通過的概率。而通過率指正確認出而通過的概率。通過表1中人臉識別技術閾值設置發(fā)現(xiàn)：
一是誤識率、通過率和閾值具有相關性，閾值越高，通過率和誤識率越低，閾值越低，通過率和誤識率越高。要綜合考慮客戶體驗和防風險能力兩個因素，來確定閾值以及相應的誤識率和通過率。較準確的說法應該是在指定閾值下，公司A的誤識率比其他公司低，通過率比其他公司高，就說明公司A的人臉識別算法好。
二是誤識率、通過率和閾值屬于非線性關系，閾值不斷提高后，通過率和誤識率急速下降。這說明閾值不能設置過高，并且只要量足夠大，一定會出現(xiàn)誤識。所以當前人臉識別依然只能作為輔助認證手段，尚不能等同于強認證工具。
（2）人臉識別關鍵技術
人臉識別需要進行人臉圖像采集、圖像檢測、圖像預處理、圖像特征提取、特征匹配與識別。圖像采集是當用戶在采集設備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。圖像檢測就是挑出圖像中的某些有用信息，為后續(xù)的對比提供參考資料。原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，需進行光線補償、灰度校正、圖像銳化等圖像預處理。圖像特征提取是對圖像檢測環(huán)節(jié)中描繪的人臉特征進行特征建模的過程。特征匹配與識別是通過對應的幾何關系，將面部各器官及特征部位形成識別參數(shù)，將識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中儲存的信息進行對比就能實現(xiàn)身份確認和對象辨認等功能。
其中，“圖像檢測”和“特征匹配與識別”是人臉識別技術的核心，技術成熟度在很大程度上影響人臉識別的準確率、識別速度和適用性。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如顏色特征、模板特征、結構特征等，通過描繪出人臉中的某些特征，可以準確標定出人臉的位置和大小，再把這其中有用的信息挑出來，利用這些特征實現(xiàn)圖像檢測。特征匹配與識別主要依靠軟件算法，將待識別的人臉特征與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷，根據(jù)相似程度對身份信息進行判斷，一般要求判斷時間低于1秒。
（3）人臉識別技術應用領域
人臉識別的應用可以分為兩大類：一類是身份確認，將人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中已存的該人圖像比對，判斷是否為同一個人，通過快速的人臉識別比對，實現(xiàn)移動支付認證、安全性身份核對等身份驗證功能；另一類是對象辨認，將人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中已存的所有圖像匹配，判斷被檢測對象的身份。
人臉識別技術目前已逐漸應用到金融、社會和企業(yè)管理、教育、校園安保、公共安全、手機、司法刑偵、交通、服務行業(yè)等諸多領域。
二? 車載人臉識別技術發(fā)展現(xiàn)狀
（1）車載人臉識別技術應用場景
隨著汽車智能化水平的提高，汽車個性化和安全性的需求越來越強烈，汽車行業(yè)對人臉識別技術的關注度也在逐漸上升。人臉識別技術作為一種新型的人機交互方式，已在少量量產(chǎn)乘用車中實現(xiàn)前裝應用。如圖1所示，目前，車載人臉識別技術在汽車防盜、行車安全，甚至是自動駕駛等方面起到至關重要的作用，目前可實現(xiàn)身份驗證、駕駛員狀態(tài)監(jiān)測兩大類功能。其中，身份驗證類功能主要包括：車輛解鎖和啟動、車內(nèi)支付、個性化服務、資質(zhì)認證等；駕駛員狀態(tài)監(jiān)測類功能主要包括：疲勞駕駛監(jiān)測、分心駕駛監(jiān)測、健康狀態(tài)監(jiān)測、情緒識別等。
圖1車載人臉識別技術主要實現(xiàn)功能
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在商用車行駛過程中，由于駕駛員的疲勞、看手機、走神等不良駕駛行為，把車開出車道，或與周圍車輛相撞，成為事故發(fā)生的主要原因。因此，商用車領域應用人臉識別技術對行駛中駕駛員狀態(tài)進行監(jiān)測具有較大應用價值。
基于人臉識別技術的駕駛員狀態(tài)監(jiān)測將進一步提升商用車駕艙智能化水平，主要體現(xiàn)在兩個方面：第一，與ADAS系統(tǒng)整合，實現(xiàn)預警類功能，通過攝像頭實時監(jiān)控和測量駕駛員臉部特征變化、頭部活動及身體上半部分的動作，通過人工智能算法分析駕駛員的狀態(tài)，對比預先設定的檢測標準，判斷駕駛員的注意力程度，判定駕駛員是否存在不良駕駛行為，并及時發(fā)出預警提示。同時，干線運輸車輛在L2級、L3級自動駕駛中，加強對駕駛員接管能力的實時監(jiān)控；第二，可實現(xiàn)座艙內(nèi)個性化交互，并提供如視線追蹤與HUD聯(lián)動、救援時車內(nèi)感知等更高階的智能化應用。
駕駛員狀態(tài)監(jiān)測主要通過檢測駕駛員以下特征：①頭部及上肢特征變化，如：面部表情、面部輪廓、眼鼻口位置、面部朝向、雙手動作；②眼部信號，如視線方向、眼瞼開合程度、眨眼頻率、瞳孔狀態(tài)；③其他生物指標：如分析皮膚、眼周、嘴唇、骨骼等面部構造識別體脂，BMI指數(shù)和血壓等。例如，當駕駛員視線偏離時間比例高于30%或一次視線偏離時間超過閾值時進行預警等。
（2）應用模式
目前，汽車上使用人臉識別技術主要有車載端應用和管理端應用兩種模式。
車載端應用是在汽車內(nèi)外安裝攝像頭，車外攝像頭一般鑲嵌在A柱或B柱上，用來識別用戶信息，進而實現(xiàn)車門感應解鎖、發(fā)動機啟動、車載信息系統(tǒng)賬號登錄等功能。另外，也可以通過“刷臉”開啟各類個性化服務，在用戶身份驗證通過后，人臉識別系統(tǒng)根據(jù)用戶專屬ID的使用記錄進行座椅角度以及信息娛樂內(nèi)容等方面的個性化調(diào)節(jié)。這類功能主要應用于乘用車。
商用車人臉識別是將車內(nèi)攝像頭則安裝在中控臺、駕駛員頭頂前部或車內(nèi)后視鏡，主要作用是實現(xiàn)駕駛員狀態(tài)監(jiān)測功能。如危險品運輸車輛、客運車輛、渣土運輸車輛可通過臉識別技術，識別駕駛員是否處于離崗狀態(tài)或駕駛員面部被遮擋，當車輛處于前進檔時，攝像頭沒有探測駕駛員、或者攝像頭被遮擋可進行立即預警；商用車行車過程中，當駕駛員出現(xiàn)分神，諸如玩手機、吸煙、打電話、找東西、回頭聊天等行為，會觸發(fā)系統(tǒng)預警提示。
管理端應用是將人臉識別技術集成進商用車車隊管理APP中，用人臉識別的方式運營監(jiān)控中心通過實時監(jiān)控了解駕員狀態(tài)，當出現(xiàn)危險或異常狀態(tài)時，遠程平臺向車輛發(fā)送主動預警，同時平臺還可以記錄違規(guī)信息，便于部門后期處罰。
（3）人臉識別技術應用難點
盡管近年來人臉識別技術得到了飛躍發(fā)展，但是對于技術的研究成果往往是在條件理想或者苛刻的情況下獲得的，當采集的圖像不理想，識別的效果就會大打折扣，這也是人臉識別還需進一步解決的難點。
圖像光照：側(cè)光、頂光、背光和高光。如光線照射方向和角度不同，光線折射到人臉的部分陰影也不同，此時人臉的特征值會發(fā)生變化，影響識別率。
表情姿態(tài)：側(cè)臉、低頭等非正臉姿態(tài)。在識別過程中，當人臉發(fā)生很大程度的扭曲時（例如夸張表情、大哭、大笑、做怪相等），或者是側(cè)臉、低頭等姿態(tài)不正時，人臉識別的識別率將會下降。
飾物及遮擋問題：對于一對多的非強制性采集到的人臉圖像，如出入境視頻監(jiān)控中采集到的圖像，圖片都會帶著墨鏡、戴帽子等日常的飾物，長留海也會遮擋住部分臉部特征，使得被采集出來的人臉圖像當中，人臉的特征不完整，導致算法的失效。
人臉的變化或相似：如年齡的變化，人臉部皺紋變多，紋理特征改變，對采用紋理特征來進行識別的方法，就會明顯降低識別率。
三? 人臉識別技術供應商格局分析
人臉識別企業(yè)在其他行業(yè)均已進行較為成熟的市場應用，為汽車行業(yè)的落地應用提供了一定技術基礎，如商湯科技等部分企業(yè)已經(jīng)開展在汽車行業(yè)的人臉識別業(yè)務布局。
四? 人臉識別技術應用前景
目前，多省市對兩客一危、重型貨車提出安裝駕駛員狀態(tài)監(jiān)測設備的強制性要求，人臉識別技術已在這些細分市場后裝應用。從前裝角度來看，當前車載人臉識別技術處于起步期，陸續(xù)有乘用車裝備。隨著管理部門對商用車監(jiān)管要求加嚴，2022年左右，預計進入快速發(fā)展期。人臉識別實現(xiàn)的功能方面，駕駛員疲勞監(jiān)測、分心監(jiān)測、健康監(jiān)測對商用車行業(yè)應用價值更大，有望率先應用；車輛解鎖和啟動、資質(zhì)認證、車內(nèi)支付和個性化服務主要應用于乘用車，且需要與車內(nèi)更多控制器整合；情緒識別預計除了在個別車型上出現(xiàn)外，規(guī)模化應用需要較長時間。
來源：蓋世汽車
