“面向商用车的人脸识别技术快速发展现状及应用展望”

本文简要论述了人脸识别的技术现状、产业结构及应用前景，为领域人士提供了一定的参考。

人脸识别是一种生物特征识别，是利用相机采集包含人脸的图像和视频流，在采集过程中自动检测和跟踪人脸，对检测到的人脸进行人脸识别的一系列相关技术。 作为近年来发展迅速的交互式方法，人脸识别技术给人们带来了新的交互式体验，也成为车辆智能化快速发展过程中的新应用之一。 在商用车行业应用人脸识别技术，不仅可以确保司机和乘客的基本安全，还可以提高商用车的监管效率，为行政监管带来便利，最终有助于智慧城市的快速发展。

人脸识别技术综述

)1)技术指标及认识效果

人脸识别技术的流程主要包括以下四个部分。 即脸部图像的收集和预先解决、脸部检测、脸部特征提取、特征匹配和识别。 脸部识别的错误识别率有时被称为识别伪率，在英语中简称为far(falseacceptrate )，是指将他人误认为生物特征识别的某人而通过的概率。 通过率是指正确识别后通过的概率。 根据表1的脸部识别技术的阈值设定，可知以下内容

一个是错误识别率、通过率与阈值有关，阈值越高通过率和错误识别率越低，阈值越低通过率和错误识别率越高。 要综合考虑顾客体验和风险防范能力两个因素，明确阈值及其相应的错误识别率和通过率。 准确地说，在指定的阈值下，企业a的错误识别率低于其他企业，通过率高于其他企业，这应该说明了企业a的人脸识别算法很好。

二是错误识别率、通过率和阈值呈非线性关系，随着阈值的上升，通过率和错误识别率迅速下降。 这表明了阈值不能设定得过高，同时如果有足够的量，就一定会发生错误识别。 因此，目前的人脸识别仍然只能作为辅助认证手段，不等同于强大的认证工具。

)2)脸部识别的关键技术

人脸识别需要人脸图像采集、图像检测、图像预解决、图像特征提取、特征匹配和识别。 图像收集是指当客户在收集装置的拍摄范围内时，收集装置自动搜索并拍摄客户的脸部图像。 影像检查是指选取影像中的一些有用的新闻，为后续对象提供参考资料。 由于原始图像受到各种条件的制约和随机噪声，因此大多不能直接采用，需要进行光校正、灰度校正、图像锐化等图像事先解决。 图像特征提取是对图像检测过程中描绘的人脸特征进行特征建模的过程。 特征匹配和识别通过对应的几何关系，将人脸各器官和特征部位变为识别参数，将识别参数与数据库中积累的新闻进行比对，从而实现身份确认和对象识别等功能。

其中，“图像检测”和“特征匹配与识别”是人脸识别技术的核心，技术成熟度严重影响人脸识别的准确率、识别速度和适用性。 脸部图像中包含的图案特征，例如颜色特征、模板特征、结构特征等非常丰富，通过描绘脸部中的某个特征，准确确定脸部的位置和大小，从中提取有效的信息，利用这些特征进行图像检测 特征匹配和识别主要依赖于软件算法，将待识别的人脸特征与数据库中的所有原始参数进行比较和评价，根据相似度评价身份新闻。 通常，评价时间要求小于1秒。

)3)人脸识别技术应用行业

人脸识别的应用大致可以分为两种。 一是身份验证，将人脸图像与数据库中已经存储的该人的图像进行比对，评估是否为同一个人，通过快速人脸识别比对，实现移动结算认证、安全认证等认证功能。 另一种是对象识别，将脸部图像与数据库中保存的所有图像进行对照，评价被检测对象的身份。

人脸识别技术目前正在广泛应用于金融、社会和公司管理、教育、校园安全、公共安全、手机、司法刑事、交通、服务领域等多个行业。

二车载人脸识别技术的快速发展现状

(1)车载人脸识别技术的应用场景

随着汽车智能化水平的提高，汽车个性化和安全性的诉求越来越强烈，对汽车领域人脸识别技术的关注也越来越高。 人脸识别技术作为一种新的人机交互方法，在少量量产轿车上实现了前置应用。 如图1所示，目前车载人脸识别技术在汽车防盗、车辆安全性甚至自动驾驶等方面发挥着重要的作用，目前可以实现认证、驾驶员状态监控两种功能。 其中，认证类功能主要包括车辆解锁与启动、车内支付、个性化服务、资格认证等； 驾驶员的状态监测功能主要包括疲劳驾驶监测、分心驾驶监测、健康状况监测、情绪识别等。

图1车载人脸识别技术的主要实现功能

商用车行驶中，由于驾驶员疲劳、看手机、昏厥等恶劣的驾驶行为，使车离开车道、与周围车辆相撞，是事故的首要原因。 因此，商用车行业应用人脸识别技术监测行驶中驾驶员的状态有很大的应用价值。

基于人脸识别技术的驾驶员状态监测将进一步提高商用车驾驶室的智能化水平。 第一，与adas系统集成实现报警系统功能，利用摄像头实时监测和测量驾驶员脸部特征的变化、头部运动和身体上半部分的运动，利用人工智能算法分解驾驶员的状态，对预设的检测标准评价驾驶员的观察力 且，干线运输车辆在等级l2、等级l3自动驾驶中，加强驾驶员交接能力的实时监视； 第二，实现座舱内的个性化交互，提供视线跟踪和hud联动、救援时车内感知等更高级的智能APP应用。

驾驶员的状态监测主要通过检查驾驶员的以下特征进行。 ①脸部表情、脸部轮廓、眼鼻口位置、脸部朝向、双手动作等头部和上肢特征的变化； ②视线方向、眼睑开合程度、眨眼频率、瞳孔状态等眼睛信号③其他生物指标(分解皮肤、眼睛周围、嘴唇、骨骼等面部结构识别体脂、bmi指数和血压等。 例如，当驾驶员视线偏离时间的比例超过30%时，或一次视线偏离时间超过阈值时发出警报等。

)2)应用模式

目前汽车采用的人脸识别技术主要有车载侧APP应用和管理侧APP应用两种模式。

车载侧APP在汽车内外安装摄像头。 车外摄像头通常嵌入a柱或a柱，用于识别客户新闻，实现车门感知解锁、发动机启动、车载新闻系统账号登记等功能。 另外，还可以通过“刷脸”启动各种个性化服务，在顾客认证通过后，脸部识别系统将根据顾客固有id的录用记录进行座位立场和新闻娱乐文案等个性化调整。 这种功能主要应用于轿车上。

商用车脸部识别的首要作用是将车内摄像头安装在中控台、驾驶员头上前部或车内后视镜上，以实现驾驶员的状态监控功能。 例如，危险品运输车辆、客运车辆、运土车辆能够通过脸部识别技术识别驾驶员是否处于出港状态，或者驾驶员的脸部是否被遮住，在车辆处于前进挡位时，照相机没有检测到驾驶员或者照相机被遮挡 商用车行驶中，如果驾驶员注意摆弄手机、吸烟、打电话、找东西、回头聊天等，就会出现系统的警告信息。

管理方面的应用是将人脸识别技术集成到商用车团队管理APP中，采用人脸识别的方法运营监控中心，通过实时监控了解驾驶员的状态，在发生危险或异常情况时，远程平台可以向车辆发送积极的警告，平台可以记录违规新闻

(3)人脸识别技术的应用难点

近年来，人脸识别技术得到了飞速的发展，但对技术的研究成果大多是在条件理想或苛刻的情况下获得的，如果拍摄的图像不理想，识别效果与期望有很大差异，这也是人脸识别必须进一步应对的难点。

图像光:侧光、顶光、背光、高光。 光照的方向和立场不同，光在人脸上折射的部分的影子也不同，这时人脸上的特征值就会发生变化，从而影响识别率。

表情(侧脸、低头等不是正脸的姿势。 在识别过程中，如果脸部发生了较大的扭曲(如夸张的表情、大哭、大爆笑、做出奇怪的表情等)，或者侧脸、低头等姿势不好，脸部识别的识别率就会下降。

饰品与遮蔽问题:如出入境视频监控摄像头拍摄的图像，对于一对多的非强制拍摄的脸部图像，图像戴着太阳镜、帽子等日常装饰品，长留海也遮蔽了脸部特征的一部分，因此在拍摄的脸部图像中，脸部特征

人脸的几种变化或类似:例如年龄的几种变化，人脸皱纹增多，纹理特征发生变化，使用纹理特征进行识别的做法，分辨率会明显降低。

三人脸部识别技术供应商的结构将被解体

人脸识别公司在其他领域已经进行了成熟的市场应用，为汽车领域的落地应用提供了一定的技术基础。 例如，商汤科技等一些公司已经开展了在汽车领域的人脸识别业务布局。

四人脸识别技术的应用前景

目前，多省市有两位乘客处于危险之中，提出了对重型卡车安装驾驶员状态监测设备的强制性要求，人脸识别技术被后推应用于这些细分市场。 从以前的角度看，目前车载人脸识别技术处于起步期，陆续有轿车装备。 随着管理部门对商用车的管制越来越严格，预计2022年左右将进入高速发展期。 在人脸识别实现的功能方面，驾驶员疲劳监测、分心监测、健康监测在商用车领域的应用价值更大，有望率先应用的车辆解锁与启动、资格认证、车内支付与个性化服务主要针对轿车