開發者說車載人臉識別是剛需還僅僅只是噱頭

ECARX Developer由一群正在對車聯網行業做出貢獻的年輕工程師，程序員，數據分析師，設計師，產品經理等優秀人才組成。他們將跨團隊、跨領域合作和分享，以滿腔熱情和豐富的行業知識，為讀者帶來尖端的科技信息和產品研發背後的故事。

創刊期，開發者故事將聚焦人臉識別技術，談談人臉識別技術背後，大家不知道的「那些事兒」。

根據2017年中國網民對行車安全隱患的看法發起了投票，如圖顯示。大家在行車時最擔心的問題是分心駕駛和疲勞駕駛，而車載人臉識別可以解決這兩個問題。

識別率和安全性是人臉識別的兩大核心要素

這兩大核心要素的根本問題是：

車載人臉識別技術現階段是否能夠在日常出行中安全使用。

汽車行駛時，環境光千變萬化，對疲勞檢測攝像頭的成像效果影像很大，因此我們需要使用近紅外光源進行補充。

識別率在IR下的準確率是否和RGB 的準確率有所差別呢？

我們採集了數百人，上萬分鐘的RGB和IR的視頻作為資料庫來進行1：1正負樣本比對實驗。

實驗說明：

通過錄製了上百人不同角度動作的紅外視頻和RGB視頻進行測試。

三組演算法測試結果：

通過上圖表，我們可以發現有兩組演算法在彩色圖像識別的準確率表現略好於紅外圖像，還有一組可以說是不相上下。

目前的演算法基本使用RGB作為訓練集，因此這個結果並不意外。雖然IR的準確率沒有像RGB的準確率高達99%以上，但是其準確率還是在97%以上。

針對IR演算法的持續優化表明，車載人臉識別技術完全可以在日常出行中安全使用。

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