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人臉識別在共享汽車上，主要應用在哪些方面呢？人臉識別技術在共享汽車領域的應用主要防止借用、盜用他人信息用車，防范無證駕駛以及利用共享車輛進行其他有預謀的犯罪等隱患。

近日滴滴殺人案與滴滴空姐事件讓滴滴暴雷，滴滴被多方討伐，同樣在共享汽車領域也存在諸多雷區(qū)，上海率先在2017年6月出臺《上海市小微型客車分時租賃管理實施細則》改善現(xiàn)有共享汽車運營環(huán)境。

《上海市小微型客車分時租賃管理實施細則》要求，在上海從事分時租賃經(jīng)營活動的車輛應當符合下列條件：

1. 9座及以下小微型純電動載客汽車；
2. 安裝人臉識別裝置；
3. 安裝符合規(guī)定標準的車載衛(wèi)星定位和應急報警裝置；
4. 符合客運服務規(guī)范對車輛的其他要求。

其中人臉識別技術在共享汽車領域的應用主要防止借用、盜用他人信息用車，防范無證駕駛以及利用共享車輛進行其他有預謀的犯罪等隱患。

一、人臉識別簡介

人臉識別（Human Face Recognition），通常也叫做人像識別、面部識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行識別的一系列相關技術。

衡量人臉識別的算法能力的指標：拒識率、誤識率、通過率、準確率。

二、人臉識別分類

1. 人臉驗證

人臉驗證的圖像比對級的1:1，通過提取兩張人臉的特征進行相似度對比，最終返回相應的置信度得分，系統(tǒng)根據(jù)特征匹配程度判斷兩個輸入人臉是否屬于同一人。

利用圖像處理技術從圖像中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學的原理進行分析建立數(shù)學模型，即人臉特征點模型；再從人臉特征點模型與被測者的人的面像進行特征分析（可以假定為無數(shù)的幾何特征點求解），根據(jù)分析的結(jié)果來給出一個相似值，通過相似值與預先設定的閾值比較，即可確定是否為同一人。

1. 閾值范圍：1……100；
2. 閾值調(diào)<5，幾乎大部分人都可以是相似的；
3. 閾值>95, 同一個人在不同的背景環(huán)境拍出的照片都無法匹配。
4. 能夠在閾值大于95的基礎上比較精確的識別，說明識別算法良好。

人臉驗證適用于身份識別及相似臉查詢等應用查詢，比如：通過自拍照與身份證照或公安系統(tǒng)照片之間的人臉對比，核實用戶身份是否屬實，優(yōu)化金融等高風險行業(yè)復雜的身份驗證流程。

2. 人臉檢索

人臉驗證的圖像比對級的1:1，在大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫中找出與待檢索人臉相似度最高的一個或多個人臉。人臉檢索是通過在大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫中多次執(zhí)行人臉驗證算法，匹配出相似度最高的人臉。當數(shù)據(jù)庫人臉規(guī)模超過20萬（20萬人中會有不少人長相相似）），就會出現(xiàn)多個相似結(jié)果，需要人工輔助定位。

人臉檢索部署條件：

1. 樣本非常多的人臉數(shù)據(jù)庫；
2. 強大的算法硬件。

人臉檢索適用于大范圍的人口排查等應用查詢，比如：排查犯罪嫌疑人、失蹤人口的全庫搜尋、一人多證的重復排查，以此相似度列出相應的結(jié)果，可以大大提高排查效率。

3. N:N人臉識別

N:N人臉識別算法主要用于實時多1：N檢索計算， 基于1：N的算法，輸入多個求解結(jié)果。比如視頻流的幀處理所用，對服務器的計算環(huán)境要求嚴苛，目前的算法系統(tǒng)所支撐的輸出率非常有限。

N：N人臉識別主要的限制如下：

• 海量的人臉照片解析需要大量運算（目前很少看到在采集端直接解析的，都是照片剪裁）；
• 海量的人臉照片傳輸需要大量的帶寬（常見的720布控攝像頭抓取最小的人臉照片為20K）；
• 海量的人臉照片在后臺檢索需要耗費大量的運算（國內(nèi)主流主機為例，最多到24路攝像頭）。

人臉技術在共享汽車的應用是第一類人臉驗證，在注冊認證時通過與公安系統(tǒng)連接認證身份信息，在使用車輛時認證用戶信息。

三、人臉識別應用

人臉識別流程主要包括圖像采集、人臉預處理、特征提取、人臉匹配與識別，最終輸出人臉識別結(jié)果。

其中圖像采集分為以下幾個步驟：

圖像采集開始，打開攝像頭；

進行人臉檢測和圖像質(zhì)量分析，確定當前的圖像采集區(qū)域是否符合活體檢測的環(huán)境要求；

開始活體檢測，活體檢測軟件隨機產(chǎn)生一種指令序列進行活體檢測

用戶三種指令均檢測通過則活體檢測通過；

一種指令檢測錯誤，則系統(tǒng)會再次隨機產(chǎn)生一種新的指令序列再次檢測通過活體檢測才通過；

當?shù)谌沃噶钚蛄芯赐ㄟ^時，活體檢測失?。?/p>

在上述過程中，系統(tǒng)會隨機保存圖像，當活體檢測通過后，隨機保存的圖像繼續(xù)用于人臉識別。

1. 共享汽車用車資質(zhì)認證

共享汽車用車前必須通過用戶用車資質(zhì)認證，包括上傳用戶身份證、駕駛證以及手持駕照等信息，引入人臉識別技術后，調(diào)用人臉識別接口時可使用公安部旗下NCIIC的人臉比對接口，可直接完成人臉識別以及用戶信息驗證。資質(zhì)認證時采集的用戶人臉照片，為后續(xù)用車流程中使用人臉認證提供原始照片。

• 開始認證，通過OCR技術分別掃描身份證、駕駛證信息，然后由用戶校準信息；
• APP打開手機攝像頭，手機像頭完成圖片采集，上傳至后臺；
• 后臺調(diào)用人臉識別接口，利用手機上傳的圖片與當前用戶注冊時采集的人臉圖片提供給專業(yè)人臉識別算法平臺進行處理，輸出比對結(jié)果；
• 后臺下發(fā)人臉識別結(jié)果，若比對成功完成認證，若人臉識別失敗認證失敗。

2. 共享汽車用戶APP中提車

共享汽車用戶在用車APP中發(fā)起提車申請時自動觸發(fā)在手機上的人臉識別功能，主要步驟如下：

• 點擊提車觸發(fā)人臉識別流程，APP打開手機攝像頭；
• 手機像頭完成圖片采集，上傳至后臺；
• 后臺調(diào)用人臉識別接口，利用手機上傳的圖片與當前用戶注冊時，采集的人臉圖片提供給專業(yè)人臉識別算法平臺進行處理，輸出比對結(jié)果；
• 后臺下發(fā)人臉識別結(jié)果，若比對成功允許提車，若人臉識別失敗提車請求失敗。

3. 共享汽車用戶取車

目前用戶取車流程中進行人臉識別主要分為兩種方案，一種由車載T-Box上傳實時采集的用戶圖像至后臺，在后臺運行人臉識別算法；另外一種在車上裝上人臉識別硬件，在車上完成人臉識別。

方案一：由車載T-Box上傳實時采集的用戶圖像至后臺，在后臺運行人臉識別算法，此種方案對于后裝車輛而言只需要安裝攝像頭即可完成，比較實用，具體步驟如下：

• 打開車門自動觸發(fā)人臉識別流程，車載攝像頭開始供電；
• 車載攝像頭完成圖片采集，通過T-Box上傳照片至后臺；
• 后臺調(diào)用人臉識別接口，利用T-Box上傳的圖片與當前用戶注冊時采集的人臉圖片提供給專業(yè)人臉識別算法平臺進行處理，輸出比對結(jié)果；
• 后臺下發(fā)人臉識別結(jié)果，若比對成功允許取車，若人臉識別失敗禁止取車。

方案二：在車上裝上人臉識別硬件，后臺下方用戶原始人臉圖像，在人臉識別硬件中完成人臉識別，此種方案花費較大，目前識別上人臉識別硬件較貴，具體步驟如下：

• 在APP中提車申請通過之后，后臺臺下發(fā)用戶注冊時采集的人臉圖片至T-Box；
• 打開車門自動觸發(fā)人臉識別流程，車載攝像頭開始供電；
• 車載攝像頭完成圖片采集，調(diào)用人臉識別硬件接口，通過人臉識別硬件處理后臺下發(fā)的圖片與車載攝像頭采集的圖片，輸出人臉識別結(jié)果；
• 根據(jù)人臉識別硬件輸出的人臉識別結(jié)果，若比對成功允許取車，若人臉識別失敗禁止取車。

當檢測到車載SIM卡為無網(wǎng)狀態(tài)下，取車人臉識別流程暫不進行，當車輛開到空曠區(qū)域車輛有網(wǎng)時，系統(tǒng)再自動進行人臉識別流程，若檢測不通過，當車輛減速或者停車以后不允許車輛再次開動。

四、人臉識別漏洞

目前，偽造人臉圖像攻擊此系統(tǒng)的手段有多種，隨著人臉識別技術在身份認證鄰域的逐步應用，假冒攻擊（或復制攻擊）對相關的人臉認證系統(tǒng)構(gòu)成了極大的威脅，對于人臉實名認證系統(tǒng)的應用也帶來了不利的影響。

目前人臉識別攻擊手段主要有以下幾種：

1. 以偷拍照片假冒真實人像

只有人臉靜態(tài)識別時，使用真人照片可通過人臉靜態(tài)識別。

2. 在公開場合收錄的視頻或網(wǎng)上公開的視頻片段

根據(jù)活體檢測步驟，裁剪好視頻中的點頭、搖頭、眨眼等動作，當需要活體檢測時，直接播放視頻。

3. 用蠟或塑料凳材質(zhì)構(gòu)造的三維雕像欺騙

購買蠟或塑料等材質(zhì)構(gòu)造的三維雕像，將正面照片粘貼在模型正面，側(cè)面照片粘貼在模型側(cè)面，在活體檢測提示搖頭時轉(zhuǎn)動模型。

4. 用計算機輔助軟件設計的三維模型欺騙

采集不同角度的人臉照片，利用3D建模技術，控制模型做出活體檢測要求的動作。

5. PS+CrazyTalk 動態(tài)圖片制作

在人臉活體采集階段，首先利用PC端的PS工具處理好一張帶背景的人臉圖，再利用CrazyTalk這一款生成動態(tài)視頻的軟件對圖片進行訓練，如：“眨眼”、“搖頭”等動作，訓練完成之后，打開App的認證功能，將攝像頭對準經(jīng)過處理的動態(tài)圖片，即可完成人臉認證。

五、人臉識別改進方案

1. 基于視頻或多幀圖像的活體檢測方法

首先人臉識別技術可以采取種種措施來提高自身的準確率，比如：通過要求目標對象眨眼、張嘴、閉嘴、左右搖頭、上下?lián)u頭等等，判斷對象是否在利用面具、照片等手段欺騙系統(tǒng)。

2.?借助輔助拍攝設備的活體檢測技術

利用人體會發(fā)出紅外線原理，可用包括熱成像攝像頭、近紅外攝像頭和雙攝像頭的輔助拍攝設備進行進一步檢測。通過有顏色的圖片來顯示被測量物表面的溫度分布，防止面具作弊及顯示屏播放視頻作弊。

3.?基于單幅圖像的活體檢測技術

翻拍、PS留下的蛛絲馬跡痕跡，都可被系統(tǒng)識別。由于真人視頻或者合成的視頻，必然需要通過屏幕進行顯示，然后使用采集端進行翻拍。

雖然視頻本身可能做到看起來非常真實，但是翻拍的過程中，必然會暴露出其“犯罪”線索，例如：顯示器邊緣，屏幕反光，像素點紋理等，都會被基于大數(shù)據(jù)訓練的深度學習模型敏感地捕捉到。

4.?基于圖像檢測、活體檢測和語音識別的多重檢驗技術

為了防止偽裝攻擊，活體檢測在動作識別外，還可以增加語音識別，通過人臉+動作+語音三重識別，可以提高活體檢測的準確度。

除了活體檢測方法，提高人臉識別算法的準確度才是人臉識別系統(tǒng)安全性得到保證的關鍵。

隨著人臉模型的精準建立、活體檢測算法準確度的提升和活體檢測手段的豐富完善，共享汽車可以借助于這些黑科技來實現(xiàn)人類出行智能化的夢想，相信不遠的未來，人臉識別技術將會得到更多的認可，并逐步擴展應用于更多的領域。

本文由 @逐夢 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議