面向智能驾舱的人脸识别技术发展现状及趋势
2019
10/21
中国汽车工业信息网
李玓
  现阶段,人脸识别技术在汽车行业的应用功能主要有身份验证、驾驶员状态监测。本文主要分析车载人脸识别技术的发展现状,指出其在车载环境中的应用难点,并展望了未来技术发展方向和应用前景。

人脸识别作为近年来发展迅速的人机交互方式,给人们带来了一种全新的交互体验,已在多个领域得到广泛应用。

1、人脸识别技术概况

1.1 技术原理

人脸识别属于生物特征识别,能根据人的脸部特征信息来区分不同个体,也叫做人像识别、面部识别。人脸识别是利用摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并在采集过程中自动检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。作为近年来发展迅速的人机交互方式,人脸识别技术给人们带来了一种全新的交互体验,也成为智能网联汽车中人机交互的新应用之一。

1.2 关键技术

人脸识别主要有人脸图像采集、图像检测、图像预处理、图像特征提取、特征匹配与识别五个过程。图像采集是当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。图像检测就是挑出图像中的某些有用信息,为后续的对比提供参考资料。原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,需进行光线补偿、灰度校正、图像锐化等图像预处理。图像特征提取是对图像检测环节中描绘的人脸特征进行特征建模的过程。特征匹配与识别是通过对应的几何关系,将面部各器官及特征部位形成识别参数,将识别参数与数据库中储存的信息进行对比就能实现身份确认和对象辨认等功能。

其中,“图像检测”和“特征匹配与识别”是人脸识别技术的核心,技术成熟度在很大程度上影响人脸识别的准确率、识别速度和适用性。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如颜色特征、模板特征、结构特征等,通过描绘出人脸中的某些特征,可以准确标定出人脸的位置和大小,再把这其中有用的信息挑出来,利用这些特征实现图像检测。特征匹配与识别主要依靠软件算法,将待识别的人脸特征与数据库中所有的原始参数进行比较、判断,根据相似程度对身份信息进行判断,一般要求判断时间低于1秒。

1.3 应用领域

人脸识别的应用可以分为两大类:一类是身份确认,将人脸图像与数据库中已存的该人图像比对,判断是否为同一个人,通过快速的人脸识别比对,实现移动支付认证、安全性身份核对等身份验证功能;另一类是对象辨认,将人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配,判断被检测对象的身份。

基于这两种分类,人脸识别技术目前已在社区和企业管理、金融、交通、教育、手机、司法刑侦等领域得到了应用,如:社保参保人员身份验证、考生身份确认、门禁、考勤系统、银行自助开卡和远程开户、移动支付、嫌犯追捕等。

表1  人脸识别技术主要应用领域

类别
应用领域
具体应用场景示例
身份确认
金融
自助开卡
远程开户
移动支付
社会和企业管理
参保人员身份验证
门禁
考勤系统
教育
考生身份确认
校园安保
家长身份确认
公共安全
旅客身份确认
手机
解锁
对象辨认
司法刑侦
嫌犯追捕
交通
共享汽车资质认证
服务行业
VIP客户识别

2、车载人脸识别技术发展现状

随着汽车智能化水平的提高,汽车个性化和安全性的需求越来越强烈,汽车行业对人脸识别技术的关注度也在逐渐上升。人脸识别技术作为一种新型的人机交互方式,已在少量量产车型中得到应用。

2.1实现功能

目前,车载人脸识别技术在汽车防盗、行车安全等方面能够发挥作用,实现的功能主要有:身份验证、驾驶员状态监测。

2.1.1 身份验证

身份验证是目前车载人脸识别系统最主要的功能,通过辨认人脸来识别车主身份,能有效提升用车安全。在汽车上利用人脸识别技术进行身份验证,多用于车辆解锁和启动、车内支付、个性化服务、资质认证等主要场景。

(1)车辆解锁和启动

用车前,车载摄像头对车主进行人脸识别,创建车主的账号,并保存在后台。当车主走近汽车,摄像头会进行人脸识别,验证车主身份后,车门自动解锁。

(2)车内支付

车辆在中控屏中集成移动支付功能,加入人脸识别系统进行支付验证,能有效?;こ的谥Ц栋踩?。行驶过程中靠“刷脸”支付订单,有效避免驾驶员注意力分散,提升行车安全。

(3)个性化服务

通过人脸识别系统,汽车不仅认识车主,还能懂得不同驾驶员的偏好。人脸识别系统可以创建多个驾驶员的账号,并将不同驾驶员的行为偏好、历史轨迹等信息进行存储,从而为不同驾驶员提供个性化的服务。

(4)资质认证

共享汽车用车前必须通过用户用车资质认证,引入人脸识别技术后,可与公安部的人脸比对接口对接,直接完成人脸识别以及用户信息验证。

2.1.2 驾驶员状态监测

基于人脸识别技术,驾驶员状态监测可分为注意力监测和情绪识别。

(1)注意力监测

注意力监测一方面是监控驾驶员行为,对低头玩手机、左顾右盼、打电话、抽烟等不良驾驶行为进行提醒。另一方面是判断驾驶员疲劳状态,出现闭眼睛、低头、打哈欠等动作时,及时提醒。

(2)情绪识别

通过人脸识别技术,实时监测并分析驾驶员的情绪状态,再结合车辆控制技术和人工智能技术,能够实现车辆与驾驶员之间的持续交流,并根据驾驶员情绪,改变车内与人类感官相关的环境条件,从而使车辆空间实现优化和个性化,形成一种交互式的驾驶体验。

2.3 技术难点

(1)各行业共性难点

①图像光照

人脸识别技术面临各种环境光源的考验,采集到的人脸可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象,而且各个时段的光照不同,甚至在同一监控区域内各个位置的光照也不同。

②姿态饰物

由于人脸图像采集的非强制性和非接触性,采集的人脸图像可能出现侧脸、低头、抬头等各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。

③人脸相似

同一民族不同个体之间人脸的结构和外形是相似的,化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性也增加了识别的难度。

④人脸易变

人可以通过脸部的变化产生很多表情,因此人脸的外形不稳定,观察角度不同,人脸的视觉图像也相差很大。

(2)车载环境影响识别率和耐用性

汽车在高速行驶中,光照变化影响人脸识别的速度和准确性,车辆震动的环境使人脸识别系统的耐用性受到挑战。

(3)人脸动态跟踪对算法要求高

驾驶员注意力监测是动态持续监测人脸,要求面部多项特征信息进行快速融合处理,并对头部和上身动作变化持续监测,才能得出较为可靠的结论。

(4)情绪识别难度大

情绪识别需要通过微表情的分析来实现,准确计算的难度更大,并且实现了情绪识别之后要加上基于人工智能的主动语音关怀、内容推送或车内环境变化的结合才有应用意义,因此整体设计复杂。另外,目前情绪识别仅限于少数的情绪类型,情绪识别的种类也有待扩展。

3、人脸识别技术发展趋势

3.1 技术发展趋势

在图像采集方面,发展人脸多特征结合的多模态情绪识别。将生理信号与表情、语音等情绪特征相结合,以开拓多特征融合的情绪识别方法。

在识别算法方面,应用深度学习与神经网络技术,尝试多种智能学习算法和分类模型,进一步提高识别的准确性和稳定性。

发展三维人脸识别技术。三维数据信息能够描述更多的人脸特征,对于人脸旋转、遮挡、相似度等在内的传统识别难点都有很好的应对,提升了对人脸表情、轮廓、姿态的识别精准性。

向视频实时在线识别转变。视频实时图像中的人脸识别具有更好的时间和人物一致性,避免信息被窃取和盗用,因此,对人机交互、自动驾驶和人工智能等具有重要意义。

3.2 汽车行业应用前景

从时间阶段来看,汽车行业人脸识别系统的应用,三年之内处于起步期,陆续会有少量新车型装备该系统。2023年之后,预计进入快速发展期,该技术成为提升产品科技感的配置之一,会有更多车型予以应用。从功能上来看,结合技术成熟度,基于人脸识别的身份验证、驾驶员注意力监测会率先在汽车上得到应用。 

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