人脸识别车辆解锁系统设计与验证

王振阳 程志伟 黄宏成, 刘彦博 时良仁

(1.上海交通大学汽车电子控制技术国家工程实验室； 2.上海交通大学学生创新中心，上海市 200240)

0 引言

随着技术的进步，电子钥匙和以此为基础的无钥匙进入已逐步取代机械钥匙，成为车辆解锁的主流方式。与机械钥匙相比，电子钥匙更加安全便捷，但作为一种与车辆分离的解锁凭证，仍存在遗落和失窃的风险。人脸等生物特征作为解锁凭证，具有特异性强、不易破解等优势，且与用户绑定，不存在遗落的风险，在消费电子产品中已有广泛应用，但在汽车领域还较为罕见。本文提出了一种以人脸作为解锁凭证的车辆解锁系统，给出了其软硬件方案，并对其可行性进行了验证。

1 相关研究

广义的人脸识别包含图像预处理、人脸(位置)检测、人脸(特征)识别等过程，其中较为重要的是人脸检测和人脸识别。

人脸检测的常用算法可分为基于知识的算法(如Yang等[1]提出的基于分层知识的人脸检测方法)、基于不变特征的算法(如Sirohey[2]提出的基于Canny算子的人脸检测方法)和基于统计模型的算法(如Osuna等[3]提出的基于支持向量机的人脸检测方法)。其中，基于统计模型的算法效果较好，在人脸检测中应用广泛。

人脸识别的常用算法可分为基于几何特征的算法和基于模板匹配的算法。与侧重于局部特征的前者不同，后者计算全局的相关性，具有更好的总体性能。近年来基于深度学习的算法(属于模板匹配法)在人脸识别领域占主导地位。深度学习将特征提取和特征识别过程融为一体，可以较好的处理隐形特征，极大地提高了人脸识别的准确度，使基于人脸的解锁系统具备了可行性。

早期的人脸识别多基于静态二维图像，存在特征复制和伪造的风险。为保证系统的安全性，需要引入活体检测过程。真实人脸和伪造人脸在图像纹理、运动特征、立体结构等方面都存在区别。对于常见的以照片等人脸采集结果冒充真实人脸的情况，可以根据一次采集和二次采集的图像纹理特征加以区分。特征可以手工提取，还可采用深度学习算法自动提取特，后者准确率更高、鲁棒性更强。

2 系统的软硬件设计

2.1 硬件选型与布置

在硬件层面，基于人脸识别的车辆解锁系统可分为感知模块、执行模块、人机交互模块、计算与控制模块以及电源模块。其中，感知模块用于获取人脸图像，执行模块用于控制车辆解锁，人机交互模块用于获取用户输入和显示指示性信息。计算与控制模块是系统的核心模块，上述模块都受其控制，并与其存在信息交流；此外，人脸识别算法和车联解锁控制逻辑也由计算与控制模块实现。电源模块用于为其他模块供电。系统的总体架构参见图1。

感知模块的核心是视觉传感器。仅考虑人脸识别算法，单目相机即可取得较高的准确率。但单目相机辨别伪造生物特征的能力相对较弱，为了提高安全性，可采用双目相机、深度相机或单目相机与3D结构光传感器的组合，以提供附加信息。系统还应具备弱光照条件的适用性，因此，建议配备闪光灯或采用夜视相机。

计算与控制模块可分为计算、外部控制、内部控制、存储等子模块。其中，计算子模块用于实现人脸识别等算法，外部控制子模块用于控制车辆解锁逻辑，内部控制子模块用于计算与控制模块自身的控制，存储子模块用于存储设置、参考、日志等各种信息。上述子模块既可以是同一硬件上的不同软件，也可以是独立的硬件，存储模块还可以在车辆之外(云端)。

图1 系统的总体架构

Fig.1 Overall architecture of the system

车辆解锁系统在车辆中拥有较高权限，对车辆安全至关重要，一般随车提供；车辆解锁系统的作用时间一般只占车辆使用时间的一小部分；车辆解锁系统的部分功能与其他系统存在重合。基于上述原因，可以考虑将车辆解锁系统与其他系统整合。感知模块的传感器可与自动驾驶或高级驾驶辅助系统(ADAS)共用；执行模块可直接利用现有的车锁和点火开关，预留相应的控制信道(或直接将现有的控制单元作为计算与控制模块的外部控制子模块)；人机交互模块可在现有车机中添加相应的程序；计算与控制模块可以配备单独的微处理器，也可以利用车辆的计算力(如ADAS的计算单元、车机的处理器等)；电源模块可利用车辆的直流电源。上述整合既可节约成本，又可提高硬件的利用率，避免浪费。

硬件的布置需要适应功能需求和车内空间条件。对于车门解锁和后备箱解锁，感知模块的传感器可安装在B柱(前车门)、C柱(后车门)、后备箱上沿(三厢车后备箱)或悬挑在车窗内侧(前、后车门及后备箱)；对于启动解锁，传感器可安装在主后视镜镜面偏驾驶员一侧或前挡风玻璃驾驶员前上方，朝向驾驶员。总之，以用户解锁时面部正对传感器为佳。其他模块多与现有系统整合，可参考现有系统的安装布置。模块间的通信可采用CAN总线。