本文简单论述了人脸识别的技术现状、产业格局以及应用前景，为行业人士提供一定参考。
人脸识别属于生物特征识别，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，也成为车辆智能化发展进程中的新型应用之一。将人脸识别技术应用到商用车领域里，不仅有利于保证司机及乘客的基本安全，也有利于提升商用车的监管效率，为行政监管带来便利，并最终助力智慧城市的发展。
一 人脸识别技术概况
（1）技术指标及识别效果
人脸识别技术流程主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、特征匹配与识别。人脸识别的误识率有时被称为认假率，英文简称FAR（False Accept RATE），指把他人误认为生物特征库中某人而通过的概率。而通过率指正确认出而通过的概率。通过表1中人脸识别技术阈值设置发现：
一是误识率、通过率和阈值具有相关性，阈值越高，通过率和误识率越低，阈值越低，通过率和误识率越高。要综合考虑客户体验和防风险能力两个因素，来确定阈值以及相应的误识率和通过率。较准确的说法应该是在指定阈值下，公司A的误识率比其他公司低，通过率比其他公司高，就说明公司A的人脸识别算法好。
二是误识率、通过率和阈值属于非线性关系，阈值不断提高后，通过率和误识率急速下降。这说明阈值不能设置过高，并且只要量足够大，一定会出现误识。所以当前人脸识别依然只能作为辅助认证手段，尚不能等同于强认证工具。
（2）人脸识别关键技术
人脸识别需要进行人脸图像采集、图像检测、图像预处理、图像特征提取、特征匹配与识别。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。
（3）人脸识别技术应用领域
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。
人脸识别技术目前已逐渐应用到金融、社会和企业管理、教育、校园安保、公共安全、手机、司法刑侦、交通、服务行业等诸多领域。
二 车载人脸识别技术发展现状
（1）车载人脸识别技术应用场景
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，已在少量量产乘用车中实现前装应用。如图1所示，目前，车载人脸识别技术在汽车防盗、行车安全，甚至是自动驾驶等方面起到至关重要的作用，目前可实现身份验证、驾驶员状态监测两大类功能。其中，身份验证类功能主要包括：车辆解锁和启动、车内支付、个性化服务、资质认证等；驾驶员状态监测类功能主要包括：疲劳驾驶监测、分心驾驶监测、健康状态监测、情绪识别等。
图1车载人脸识别技术主要实现功能
在商用车行驶过程中，由于驾驶员的疲劳、看手机、走神等不良驾驶行为，把车开出车道，或与周围车辆相撞，成为事故发生的主要原因。因此，商用车领域应用人脸识别技术对行驶中驾驶员状态进行监测具有较大应用价值。
基于人脸识别技术的驾驶员状态监测将进一步提升商用车驾舱智能化水平，主要体现在两个方面：第一，与ADAS系统整合，实现预警类功能，通过摄像头实时监控和测量驾驶员脸部特征变化、头部活动及身体上半部分的动作，通过人工智能算法分析驾驶员的状态，对比预先设定的检测标准，判断驾驶员的注意力程度，判定驾驶员是否存在不良驾驶行为，并及时发出预警提示。同时，干线运输车辆在L2级、L3级自动驾驶中，加强对驾驶员接管能力的实时监控；第二，可实现座舱内个性化交互，并提供如视线追踪与HUD联动、救援时车内感知等更高阶的智能化应用。
驾驶员状态监测主要通过检测驾驶员以下特征：①头部及上肢特征变化，如：面部表情、面部轮廓、眼鼻口位置、面部朝向、双手动作；②眼部信号，如视线方向、眼睑开合程度、眨眼频率、瞳孔状态；③其他生物指标：如分析皮肤、眼周、嘴唇、骨骼等面部构造识别体脂，BMI指数和血压等。例如，当驾驶员视线偏离时间比例高于30%或一次视线偏离时间超过阈值时进行预警等。
（2）应用模式
目前，汽车上使用人脸识别技术主要有车载端应用和管理端应用两种模式。
车载端应用是在汽车内外安装摄像头，车外摄像头一般镶嵌在A柱或B柱上，用来识别用户信息，进而实现车门感应解锁、发动机启动、车载信息系统账号登录等功能。另外，也可以通过“刷脸”开启各类个性化服务，在用户身份验证通过后，人脸识别系统根据用户专属ID的使用记录进行座椅角度以及信息娱乐内容等方面的个性化调节。这类功能主要应用于乘用车。
商用车人脸识别是将车内摄像头则安装在中控台、驾驶员头顶前部或车内后视镜，主要作用是实现驾驶员状态监测功能。如危险品运输车辆、客运车辆、渣土运输车辆可通过脸识别技术，识别驾驶员是否处于离岗状态或驾驶员面部被遮挡，当车辆处于前进档时，摄像头没有探测驾驶员、或者摄像头被遮挡可进行立即预警；商用车行车过程中，当驾驶员出现分神，诸如玩手机、吸烟、打电话、找东西、回头聊天等行为，会触发系统预警提示。
管理端应用是将人脸识别技术集成进商用车车队管理APP中，用人脸识别的方式运营监控中心通过实时监控了解驾员状态，当出现危险或异常状态时，远程平台向车辆发送主动预警，同时平台还可以记录违规信息，便于部门后期处罚。
（3）人脸识别技术应用难点
尽管近年来人脸识别技术得到了飞跃发展，但是对于技术的研究成果往往是在条件理想或者苛刻的情况下获得的，当采集的图像不理想，识别的效果就会大打折扣，这也是人脸识别还需进一步解决的难点。
图像光照：侧光、顶光、背光和高光。如光线照射方向和角度不同，光线折射到人脸的部分阴影也不同，此时人脸的特征值会发生变化，影响识别率。
表情姿态：侧脸、低头等非正脸姿态。在识别过程中，当人脸发生很大程度的扭曲时（例如夸张表情、大哭、大笑、做怪相等），或者是侧脸、低头等姿态不正时，人脸识别的识别率将会下降。
饰物及遮挡问题：对于一对多的非强制性采集到的人脸图像，如出入境视频监控中采集到的图像，图片都会带着墨镜、戴帽子等日常的饰物，长留海也会遮挡住部分脸部特征，使得被采集出来的人脸图像当中，人脸的特征不完整，导致算法的失效。
人脸的变化或相似：如年龄的变化，人脸部皱纹变多，纹理特征改变，对采用纹理特征来进行识别的方法，就会明显降低识别率。
三 人脸识别技术供应商格局分析
人脸识别企业在其他行业均已进行较为成熟的市场应用，为汽车行业的落地应用提供了一定技术基础，如商汤科技等部分企业已经开展在汽车行业的人脸识别业务布局。
四 人脸识别技术应用前景
目前，多省市对两客一危、重型货车提出安装驾驶员状态监测设备的强制性要求，人脸识别技术已在这些细分市场后装应用。从前装角度来看，当前车载人脸识别技术处于起步期，陆续有乘用车装备。随着管理部门对商用车监管要求加严，2022年左右，预计进入快速发展期。人脸识别实现的功能方面，驾驶员疲劳监测、分心监测、健康监测对商用车行业应用价值更大，有望率先应用；车辆解锁和启动、资质认证、车内支付和个性化服务主要应用于乘用车，且需要与车内更多控制器整合；情绪识别预计除了在个别车型上出现外，规模化应用需要较长时间。