与“换脸”有着密切联系的另一个“脸”便是“人脸识别”，无论是门禁还是支付，人脸识别已经渗透到了日常生活中的方方面面。两张“脸”有着浓厚的“血缘关系”，但却让人倍感“攻-防”的焦虑。现如今汽车实在也逐渐地开始领悟了人脸识别技能，但其运用处景究竟如何呢，“攻-防”的抵牾又该如何破局？
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1、人脸识别实在是生物特色识别技能领域的一种，将眼睛间距、面部纹理、肤色等等全部转换成了数据特色，以此来进行身份鉴别。“AI换脸”也是人脸识别技能的运用。
2、如今，人脸识别技能已经逐步运用到理解锁汽车车门、疲倦检测等领域，随着汽车网联化进程的发展，人脸识别作为身份专属ID将有更大的发展空间。
3、在信息科技时期，安全问题贯穿始终，人脸识别技能实在也面临着安全威胁。没有绝对安全的系统，功与防的抵牾一贯存在。
“换脸”与人脸识别
“换脸”，大略地来说便是用AI算法，将一个人的脸合成到另一个人的脸上，表情丰富且自然，切实其实让人难辨真伪。主流的“换脸”技能都是基于深度学习神经网络，选取工具几千乃至几万张人脸素材进行“演习”，素材越丰富、演习数据足够多，则越能乱真。选取工具的准则便是要具备丰富的表情变革，这便是为什么被“换脸”的常日是明星或公众人物，由于取材更大略。对付“路人”或者表情麻木者大可不必担心自己某天会涌如今“不可描述”的视频中。
『换成杨幂脸的黄蓉』
可以看出，要实现“换脸”首先就须要让机器学会识别人脸，AI做的第一件事是识别，第二件事才是换脸。因此，“换脸”也算是人脸识别技能的运用。
早在20世纪50年代，科学家就开始对人脸识别展开了研究，它是生物特色识别技能的一种，与之类似的还有指纹识别、声音识别、视网膜识别，乃至是个人行为习气等都从属于这一领域。
但是问题来了！
脸部胖瘦、单/双眼皮、头发多少等等生物特色对付人来说识别起来非常大略，但机器的眼里却只有数字，几十亿人每个人的人脸都有所差别，那么弘大规模的人脸特色又从哪来呢？这便是深度学习发挥浸染的地方了。深度学习，可以理解为仿照人脑进行剖析学习的神经网络，模拟人脑的机制解析数据，包括声音、图像等等。对付人脸识别而言，深度学习通过千万乃至是上亿的人脸数据库学习演习后，天生适宜于机器识别的人脸特色。
如此就不难明得，有足够多的素材，就能“喂”给机器足够多的数据，就能不断提升它的能力，人脸识别在实际运用处景中的预期效果就越好。以是，为了提高智能算法的准确性，大量数据的积累是必不可少的，毕竟，环球数十亿人，长相相似的大有人在。
人脸识别在汽车领域的运用
当初苹果推出具备人脸解锁功能的iphone产品时引起了人们广泛的好奇心，虽然人脸识别不是苹果发明的，但可以说为该技能做了一次大范围的认知遍及，普通用户开始越来越多地理解了这项技能。
人脸识别的运用实在紧张用在两个大方向，即1：1认证和1：N认证。所谓的1:1，便是证明“你是你”，比如手机人脸解锁、支付宝的刷脸支付，以及安检等场景。而1：N认证，便是从一群人当中识别出你，比如用于警察破案，或者是定位闯红灯者等等。
那么，人脸识别这项黑科技在汽车领域都有哪些用途呢？举个非常大略的例子，如果在车展上，某汽车公司网络了一部分来到展台的人脸照片，那么后续是不是可以点对点地进行精准的汽车广告推送呢？这是不是也是在汽车领域的实践呢。
不过，推送广告这种让消费者普遍很不舒畅的事情显然不应该是人脸识别在汽车上的真正用武之地。
人脸识别在汽车上的运用大多是用到了该技能的1：1认证。最直不雅观的便是人脸解锁车门，将探测到的人脸与已保存到的人脸特色进行比对。比如，凯迪拉克XT4(参数|询价)就能通过B柱的摄像头刷脸开车门。新造车企业，比如拜腾也配备了人脸识别技能，同样是在B柱摄像头刷脸。其余，防盗也是人脸识别在汽车上的主要运用，即便坐在车内也开不走汽车。
通过人脸识别用车的场景还包括租用共享汽车。由于发生过严重事件的缘故原由，人脸识别技能逐渐被用在了共享汽车领域，验证驾驶证和实际用车人的同等性。但是，目前许多共享汽车企业实际上是通过手机App来采集图像并与后台智能算法平台比对来实现的。还不能算是人脸识别集成在汽车上的运用。
而另一个最具实用意义的场景便是疲倦检测，是通过人脸识别技能与主动安全赞助系统结合来实现的。当系统检测到驾驶员闭眼睛、打哈欠、吸烟或者左顾右盼等等行为时，便会采纳报警、制动等安全方法。斯巴鲁DriverFocus系统便是疲倦驾驶的“杀手”，它通过红外传感器和面部识别软件来识别司机疲倦或分心的迹象，目的便是为了降落事件的发生率。疲倦检测实在也用在公交车场景，但也有用于安防布控的，便是方便警察叔叔抓人。
在2017年CES上，博世、大陆、英伟达、克莱斯勒均展示了车内人脸识别的运用。未来，随着汽车智能网联的不断进化，人脸识别实在还有更大的发挥空间。
当汽车网联化之后，移动互联网时期的“一个账号，永久在线”就将被充分表示在汽车上了，人脸作为专属的ID。当驾驶员上车后，汽车能识别出这个ID适宜的座椅状态、后视镜得当位置、所喜好的音乐等娱乐信息，以及驾驶偏好和历史轨迹等等，这将大大提升驾乘体验。当然，未来在车内实现支付也不是难事。
在相同的技能事理上做进一步的延伸，既然可以对“人脸”进行识别，那么实在也可以对“车脸”进行识别，对付机器来说不过是“喂”数据而已。个中一类运用便是，根据车辆外不雅观、型号、颜色等来获取车辆各项信息；另一类便是根据外不雅观毛病或损伤进行事件检测。
人脸识别的“路”还远
人脸识别在智好手机和一些公共场所已经大规模运用了，但是在汽车领域彷佛还没有大规模遍及。
虽然有一些数据显示所谓的人脸识别“准确率”能达到99%乃至更高的水平，但业内人士反响，这只是实验室级别、纯粹的学术测试，是在限定的环境下实现的，不用除企业浮夸宣扬。而至于繁芜的实际运用环境下，识别准确率直线低落。比如，光照（阴郁）、遮挡、姿势、间隔等等影响成分都是问题。大概用手机人脸解锁觉得还不错，但是汽车利用场景难以达到手机场景的良好环境，如果B柱摄像头有污渍，那这是不是也给用户带来了糟糕的体验。
其余，汽车企业最关注的是产品的稳定可靠性，以及本钱管控。人脸识别虽然起源于上个世纪，但也是一项不断迭代升级新事物，还不能算成熟。并且，现如今智能钥匙依托无线射频技能只要靠近汽车就能自动解锁车门，从实际利用场景来说比人脸识别更加便捷，实现本钱更低。说白了，用钥匙百分之百能开门的情形下，为何要花大力气去开拓一个存在识别缺点率的功能。
不过，技能的运用实在与市场有着紧密联系。根据美国印第安那大学对交通事件缘故原由的调查研究创造85％的事件与驾驶员有关，车辆和环境成分只占15％。这就意味着疲倦检测实在是有足够大的市场空间的。
除了便捷度、本钱和技能本身等问题之外，另一个问题也随之而来，当“AI换脸”火了的时候，人脸识别还能不能担保安全也让人倍感担忧。“以子之矛，陷子之盾，何如？”，当照片无法骗过系统时，如果用“AI换脸”来应对人脸识别又会如何呢？
实在，人脸识别在对身份进行核验时有一个主要的环节是“活体检测”，比如安排随机眨眼、摇头等随机动作，其目的便是为了戒备照片、视频或其他软件来对系统进行攻击。并且，通过深度学习来加强演习模型也可以依据纹理、反光等特点来甄别“假脸”。
不过，没有一个别系是没有漏洞的，电影《我是谁：没有绝对安全的系统》正好演绎了这个逻辑。在GeekPwn2017国际安全极客大赛上，一位黑客仅用时两分半就骗过了人脸识别系统。
记得零跑S01上市时，搭载了这么两个技能：一个是指静脉识别，另一个是人脸识别。暂且抛开新造车企业是否靠谱不谈，也把这两个技能的实际体验如何搁在一边。纯挚从“通过指静脉识别解锁车门，通过人脸识别启动车辆”来看，实在就代表着一个安全逻辑。
在互联网时期，“钥匙”是什么？是密码、手机号、身份证号、验证码，以及各种生物特色等等。人脸识别无法彻底办理安全问题，实在还可以用多重认证，比如声音识别+人脸识别等等。以是，人脸识别作为个中的一个验证环节，与其他“钥匙”合营利用才能提高安全性。但问题是，隐私“裸奔”的环境下，在互联网上“配钥匙”丝毫不比线下配把钥匙来得困难。信息科技时期的“安全”永久都是处在攻防的动态平衡中。因此，如果揪住某单项技能能不能做到百分百安全不放，这就变得没有丝毫意义了。
说到底，技能须要用在适宜的地方，任何技能都有场景的局限性。
全文总结：
就当前而言，用手拉开车门可能比人脸识别来得更方便，刷脸启动车辆也不见得比钥匙方便多少。没有大众(限时抽奖)化遍及，也离不开背后对安全、本钱等等各方面成分的考量。但人脸识别技能用于汽车仅仅是由于酷炫，显得高配吗？人脸识别实在是一项“软”技能，而从当前汽车的发展趋势来看，汽车产品也在逐渐由“硬”变“软”，软件定义将成为汽车的主要特性。AI与汽车的深度领悟将逐步挖掘出更大的代价，这也是一些黑科技陆续“上车”的缘故原由。
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