CN108189804A - 一种用于车辆的人脸识别系统及人脸识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于车辆的人脸识别系统，包括：车载终端，所述车载终端包括人脸数据库、Tbox模块、人脸采集模块、人脸识别模块、执行模块。所述Tbox模块用于接收授权用户的人脸特征值数据并存储于所述人脸数据库；所述人脸采集模块用于获取车辆驾驶位的用户的人脸图像；所述人脸识别模块用于对所述人脸图像执行人脸特征提取以获取所述用户的人脸特征值，并基于所述人脸数据库和所述人脸特征值执行身份认证；所述执行模块响应于认证成功，则控制车辆执行与所述用户相关联的个性化设置。

Description

一种用于车辆的人脸识别系统及人脸识别方法

技术领域

本发明涉及人脸识别系统，尤其涉及一种用于车辆的人脸识别系统及其人脸识别方法。

背景技术

随着网络与通信技术的飞速发展，人类对身份识别的准确性、安全性及实用性要求越来越高，传统的身份识别方法已远远不能满足这种需求，生物特征识别技术的发展提供了一种更为安全可靠的身份识别途径。作为生物特征识技术之一的人脸识别技术，由于其具有自然性、友好性的特点，受到越来越多的关注。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，检测、定位、提取图像或视频中的人脸，并与数据库内数据进行比对、匹配，达到辨识不同个体的目的。

传统的人脸识别由检测到的图像与本地存储的图像进行比对，图像包含的数据较多，识别速度较慢，在本地存储的图像较多时，识别速度则会更慢，严重耽误时间且会造成极差的用户体验。

发明内容

为解决车载系统硬件资源的浪费问题及传统的人脸识别方法速度慢的问题，本发明提出了一种利用车载系统中的闲置资源作为人脸识别系统的处理器的方法，并对人脸识别方法进行了改进。

以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于车辆的人脸识别方法，包括：在车载终端接收授权用户的人脸特征值数据并存储于车载终端本地的人脸数据库；获取车辆驾驶位的用户的人脸图像；对所述人脸图像执行人脸特征提取以获取所述用户的人脸特征值；以及基于所述人脸数据库和所述人脸特征值执行身份认证，若认证成功，则控制车辆执行与所述用户相关联的个性化设置。

更进一步地，所述人脸数据库中包括多个本地人脸特征值，其中每个本地人脸特征值与一授权用户ID相关联，所述执行身份认证包括：将所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库中的本地人脸特征值执行比对，若所述人脸数据库中存在与所述用户的人脸特征值相匹配的本地人脸特征值，则认证成功，否则失败。

更进一步地，每个所述授权用户ID关联有一组个性化设置，所述执行与所述用户相关联的个性化设置包括：确定与匹配所述用户的人脸特征值的本地人脸特征值相关联的授权用户ID；以及调用与所述授权用户ID相关联的个性化设置；以及将所述个性化设置发送给所述车辆的车身控制单元执行。

更进一步地，所述执行比对包括：计算所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库中各本地人脸特征值的相似度；判断所述人脸数据库中与所述用户的人脸特征值具有最大相似度的本地人脸特征值的相似度是否高于阈值，若高于所述阈值，则认证成功，否则失败。

更进一步地，所述人脸识别方法还包括：在车主的客户端获取授权用户的人脸图像；对所述授权用户的人脸图像执行人脸特征提取以获取人脸特征值；以及通过TSP单元将所述授权用户的人脸特征值传至所述车载终端存储。

更进一步地，在所述车载终端和所述客户端采用相同特征提取算法执行人脸特征提取，所述特征提取算法包括基于CGA、PCA、DCT或FLDA的人脸特征提取算法。

更进一步地，所述个性化设置包括后视镜设置、座椅设置、氛围灯设置、驾驶模式设置中的一者或多者。

更进一步地，若认证失败，则禁止车辆的启动。

更进一步地，若认证失败，则将所述用户的人脸图像上传至TSP单元，以经由TSP单元发送至车主的客户端以供车主授权。

更进一步地，若所述用户的人脸图像经过车主授权，则将所述用户的人脸特征值存储于所述车载终端的所述人脸数据库。

根据本发明的一个方面，提供一种用于车辆的人脸识别系统，包括：车载终端，所述车载终端包括：人脸数据库；Tbox模块，用于接收授权用户的人脸特征值数据并存储于所述人脸数据库；人脸采集模块，用于获取车辆驾驶位的用户的人脸图像；人脸识别模块，用于对所述人脸图像执行人脸特征提取以获取所述用户的人脸特征值，并基于所述人脸数据库和所述人脸特征值执行身份认证，以及执行模块，响应于认证成功，则控制车辆执行与所述用户相关联的个性化设置。

更进一步地，所述人脸数据库中包括多个本地人脸特征值，其中每个本地人脸特征值与一授权用户ID相关联，所述人脸识别模块包括：匹配单元，用于将所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库中的本地人脸特征值执行比对，若所述人脸数据库中存在与所述用户的人脸特征值相匹配的本地人脸特征值，则认证成功，否则失败。

更进一步地，每个授权用户ID关联有一组个性化设置，所述人脸识别模块还包括：查找单元，用于确定与匹配所述用户的人脸特征值的本地人脸特征值相关联的授权用户ID，调用与所述授权用户ID相关联的个性化设置，并将所述个性化设置发送给所述执行模块执行。

更进一步地，所述匹配单元包括：相似度计算子单元，用于计算所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库中各本地人脸特征值的相似度；以及判断子单元，用于判断所述人脸数据库中与所述用户的人脸特征值具有最大相似度的本地人脸特征值的相似度是否高于阈值，若高于所述阈值，则认证成功，否则失败。

更进一步地，所述人脸识别系统还包括：客户端，所述客户端包括：人脸采集模块，用于获取授权用户的人脸图像；特征值提取模块，对所述授权用户的人脸图像执行人脸特征提取以获取人脸特征值；以及通信模块，用于将所述授权用户的人脸特征值经由TSP传至所述车载终端存储。

更进一步地，所述车载终端的人脸识别模块包括特征值提取单元以用于执行人脸特征提取，所述车载终端的特征值提取单元和所述客户端的特征值提取模块采用相同特征提取算法执行人脸特征提取，所述特征提取算法包括基于CGA、PCA、DCT或FLDA的人脸特征提取算法。

更进一步地，所述个性化设置包括后视镜设置、座椅设置、氛围灯设置、驾驶模式设置中的一者或多者。

更进一步地，所述执行模块响应于认证失败，禁止车辆的启动。

更进一步地，响应于认证失败，则所述Tbox模块将所述用户的人脸图像上传至TSP，以经由TSP发送至所述客户端以供车主授权。

更进一步地，若所述用户的人脸图像经过车主授权，则所述用户的人脸特征值被存储于所述车载终端的所述人脸数据库。

附图说明

在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。

图1是一实施例的流程图；

图2是一实施例的流程图；

图3是一实施例的流程图；

图4是一实施例的硬件框图。

符号说明

400 人脸识别系统；

410 人脸数据库；

420 人脸识别模块；

421 匹配单元；

4211 相似度计算单元；

4212 判断子单元；

422 查找单元；

423 特征值提取单元；

430 执行模块；

440 人脸采集模块；

450 Tbox模块；

460 客户端460。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本发明的保护范围进行任何限制。

尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于车辆的人脸识别方法，包括：在车载终端接收授权用户的人脸特征值数据并存储于车载终端本地的人脸数据库；获取车辆驾驶位的用户的人脸图像；对所述人脸图像执行人脸特征提取以获取所述用户的人脸特征值；以及基于所述人脸数据库和所述人脸特征值执行身份认证，若认证成功，则控制车辆执行与所述用户相关联的个性化设置。

更进一步地，若认证失败，则禁止车辆的启动。

在一实施例中，该人脸识别方法如图1所示，该人脸识别系统启动后，首先更新人脸数据库，S101：从云服务器接收授权用户的人脸特征值数据；S102：在本地人脸数据库中查找该授权用户，若已存在则不进行再次存储，若不存在则将该授权用户的人脸特征值下载至人脸数据库中；所述人脸数据库更新结束后，S103：获取驾驶位的用户人脸图像；S104：对该人脸图像提取人脸特征值；S105：将提取的人脸特征值与本地人脸数据库中的人脸特征值执行身份认证；S106：判断是否认证成功；若认证成功则S107：执行与所述用户相关联的个性化设置，并启动车辆；若认证失败则S108：静止启动车辆。

在另一实施例中，该人脸识别方法如图2所示，该人脸识别系统启动后，S201：先获取驾驶位的用户人脸图像；S202：对该人脸图像提取人脸特征值；S203：基于该人脸特征值与本地人脸数据库内各个授权用户的人脸特征值执行身份认证；S204：判断是否认证成功；S205：若认证成功则执行该授权用户的个性化设置并启动车辆；S206：若认证失败，则更新本地人脸数据库，从云服务器下载授权用户的人脸特征值；S207：在本地人脸数据库中查找该授权用户：若本地存在该授权用户的数据则不存储该授权用户，若不存在该授权用户的数据则将该授权用户的人脸特征值存储进本地人脸数据库；S208：人脸数据库更新完毕后，再次将提取的人脸特征值与本地数据库中的人脸特征值执行身份认证；S209：判断是否认证成功；若认证成功则执行S205；若认证失败，则执行S210：禁止启动车辆。

在另一实施例中，该人脸识别方法如图3所示，该人脸识别系统启动后，S201：先获取驾驶位的用户人脸图像；S202：对该人脸图像提取人脸特征值；S203：基于该人脸特征值与本地人脸数据库内各个授权用户的人脸特征值执行身份认证；S204：判断是否认证成功；S205：若认证成功则执行该授权用户的个性化设置并启动车辆；S206：若认证失败，则更新本地人脸数据库，从云服务器下载授权用户的人脸特征值；S307：判断是否存在新增授权用户即是否存在本地数据库中不包含的授权用户；若不存在则执行S311：禁止启动车辆；若存在则执行S308：将新增授权用户的人脸特征值存储进本地人脸数据库；S309：对新增的授权用户的人脸特征值与提取到的人脸特征值执行身份认证；S310：判断是否认证成功；若认证成功则执行S205。

进一步地，如上所述的三个实施例中的人脸数据库均是非依电性存储器，本领域的技术人员可以理解，若采用依电性存储器作为人脸数据库只需要在该人脸识别系统启动后，立即从云服务器接收所有授权用户的人脸特征值，再执行后续步骤即可。

更进一步地，所述人脸数据库中包括多个本地人脸特征值，其中每个本地人脸特征值与一授权用户ID相关联，所述执行身份认证包括：将所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库中的本地人脸特征值执行比对，若所述人脸数据库中存在与所述用户的人脸特征值相匹配的本地人脸特征值，则认证成功，否则失败。

更进一步地，所述执行比对包括：计算所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库中各本地人脸特征值的相似度；判断所述人脸数据库中与所述用户的人脸特征值具有最大相似度的本地人脸特征值的相似度是否高于阈值，若高于所述阈值，则认证成功，否则失败。

更进一步地，所述人脸特征值包括：几何特征值，如人脸面部五官之间的距离，人脸的边缘轮廓；代数特征值，如五官的大小、轮廓的独立特征值；频谱特征，如对采集到的人脸图像执行Gabor变换、傅里叶变换、离散余弦变换后提取的特征值；模型特征，如利用人工神经网络模型对采集到的人脸图像进行数据化后提取的特征值。

更进一步地，每个所述授权用户ID关联有一组个性化设置，所述执行与所述用户相关联的个性化设置包括：确定与匹配所述用户的人脸特征值的本地人脸特征值相关联的授权用户ID；以及调用与所述授权用户ID相关联的个性化设置；以及将所述个性化设置发送给所述车辆的车身控制单元执行。

在一实施例中，所述本地人脸数据库中的数据包含授权用户的人脸特征值和该授权用户的个性化设置数据或指向该授权用户的个性化设置数据存储位置的指针，在匹配成功后，提取该授权用户的个性化设置数据并执行。

在另一实施例中，所述个性化设置存储在云服务器中，在认证成功后，从云服务器下载该授权用户的个性化设置数据并执行。

更进一步地，所述人脸识别方法还包括：在车主的客户端获取授权用户的人脸图像；对所述授权用户的人脸图像执行人脸特征提取以获取人脸特征值；以及通过TSP单元将所述授权用户的人脸特征值传至所述车载终端存储。

在一实施例中，车主的客户端可以主动采集想要授权的多个用户的人脸图像，并在采集到某个人脸图像后执行人脸特征值提取，获得该授权用户的人脸特征值后上传至云服务器以供车载终端下载。同时，在客户端显示该授权用户信息采集成功后可继续对该授权用户进行个性化设置并将该个性化设置的数据上传至云服务器。

在另一实施例中，车主的客户端可以对多个用户进行管理，包括主动授权、删除已授权用户、对授权用户具有的个性化设置和使用权限进行修改。车主可以通过客户端主动采集想要授权的多个用户的人脸图像，该客户端在采集到某个人脸图像后执行人脸特征值提取，获得该授权用户的人脸特征值后上传至云服务器以供车载终端下载。同时，在客户端显示该授权用户信息采集成功后可继续对该授权用户进行个性化设置并将该个性化设置的数据上传至云服务器。另外，车主还可通过客户端对已授权用户进行管理，如删除或修改某授权用户的数据。

更进一步地，在所述车载终端和所述客户端采用相同特征提取算法执行人脸特征提取，所述特征提取算法包括基于CGA、PCA、DCT或FLDA的人脸特征提取算法。

在一实施例中，所述车载终端和所述客户端采用PCA(Principal ComponentAnalysis，主成分分析)算法，该方法采用一系列标准的人脸图像作为特征脸，通过加权叠加来表示具体对象的人脸，用加权系数来作为该具体对象的人脸特征值进行分类识别。该方法大大降低了人脸图像向量的维数，数据量大大减小。

更进一步地，所述个性化设置包括后视镜设置、座椅设置、氛围灯设置、驾驶模式设置中的一者或多者。

更进一步地，若认证失败，则将所述用户的人脸图像上传至TSP(TelematicsService Provider，汽车远程服务供应商)单元，以经由TSP单元发送至车主的客户端以供车主授权。

所述TSP单元为目前市场上车联网领域自带的云服务器，所述客户端经TSP单元与车载Tbox模块通信，将人脸特征值及控制数据发送至车载Tbox模块，以供人脸特征值认证和执行。

更进一步地，若所述用户的人脸图像经过车主授权，则将所述用户的人脸特征值存储于所述车载终端的所述人脸数据库。

在一实施例中，需要授权的用户的人脸特征值经TSP发送给车主的客户端后，经车主的客户端将该人脸特征值还原成人脸图像，由车主辨认识别。

在一实施例中，所述车主客户端为车辆出租公司的客户端，该车辆出租公司的客户端自行分析该新用户信息，如判断该用户是否缴纳押金、是否具有驾照等等，从而确认是否授权该新用户。

根据本发明的一个方面，提供一种用于车辆的人脸识别系统，包括：车载终端，所述车载终端包括：人脸数据库；Tbox模块，用于接收授权用户的人脸特征值数据并存储于所述人脸数据库；人脸采集模块，用于获取车辆驾驶位的用户的人脸图像；人脸识别模块，用于对所述人脸图像执行人脸特征提取以获取所述用户的人脸特征值，并基于所述人脸数据库和所述人脸特征值执行身份认证，以及执行模块，响应于认证成功，则控制车辆执行与所述用户相关联的个性化设置。

在一实施例中，该人脸识别系统包括车载终端400，该车载终端400包括：人脸数据库410、人脸识别模块420、执行模块430、人脸采集模块440、Tbox模块450。该人脸数据库410由整车系统的CPU分配存储空间构成，该存储空间可以是具体的物理地址或是具有列表的逻辑地址；该人脸识别模块420由整车系统的CPU分配部分处理器资源构成；该执行模块430由整车系统CPU分配部分执行模块构成；该人脸采集模块440为车载摄像头；该Tbox模块450由车联网自带的通信模块构成，用于与云服务器通信，并接收云服务器传送的授权用户的人脸特征值及其对应的个性化设置。

人脸采集模块140采集图像信息，并发送给人脸识别模块120，人脸识别模块120对该采集到的图像信息进行分析，提取其中的人脸信息，并对人脸信息进行处理，将处理后的数据与人脸数据库110内存储的数据进行一对多的匹配，若满足认证成功的条件则发送认证成功的信息至执行模块130，执行模块130针对该认证成功的用户执行其个性化设置。

进一步地，该人脸采集模块140具有智能判断光线功能，在光线充足时，可输出彩色图像，在光线微弱时提供非可见光补光以保证任何时间均可用。

进一步地，该人脸采集模块440可以由摄像头、录影机、相机等可以采集图像或视频信息的装置构成，设置于车内易采集到驾驶员人脸信息的位置，如在一实施例中，在方向盘上设置一摄像头作为人脸采集模块。

进一步地，该执行模块430可以是由人脸识别模块420发送控制信号，该执行模块430执行动作，或是由人脸识别模块120发送该认证成功的用户的个性化设置信息至整车控制器，由整车控制器控制各个性化设置的执行模块来执行。

更进一步地，所述人脸数据库410中包括多个本地人脸特征值，其中每个本地人脸特征值与一授权用户ID相关联，且每个授权用户ID关联有一组个性化设置。

更进一步地，所述人脸识别模块420包括：匹配单元421，用于将所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库410中的本地人脸特征值执行比对，若所述人脸数据库中存在与所述用户的人脸特征值相匹配的本地人脸特征值，则认证成功，否则失败。

更进一步地，所述匹配单元421包括：相似度计算子单元4231，用于计算所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库410中各本地人脸特征值的相似度；以及判断子单元4232，用于判断所述人脸数据库410中与所述用户的人脸特征值具有最大相似度的本地人脸特征值的相似度是否高于阈值，若高于所述阈值，则认证成功，否则失败。

更进一步地，所述人脸识别模块420还包括：查找单元422，用于确定与匹配所述用户的人脸特征值的本地人脸特征值相关联的授权用户ID，调用与所述授权用户ID相关联的个性化设置，并将所述个性化设置发送给所述执行模块430执行。

更进一步地，所述车载终端的人脸识别模块包括特征值提取单元423以用于执行人脸特征提取，所述车载终端的特征值提取单元423和所述客户端的特征值提取模块采用相同特征提取算法执行人脸特征提取，所述特征提取算法包括基于CGA、PCA、DCT或FLDA的人脸特征提取算法。

在一实施例中，所述人脸识别模块420包括匹配单元421、查找单元422、特征值提取单元423，该匹配单元421包括相似度计算单元4211、判断子单元4212。当人脸采集模块440采集到需要认证的用户的人脸图像后发送至人脸识别模块420，该人脸识别模块420痛多特征值提取单元423对采集到的人脸图像进行特征值提取并将提取后的人脸特征值发送给相似度计算单元4211，相似度计算单元4211将该人脸特征值与人脸数据库410中的所有本地人脸特征值进行相似度计算，得到一组该需要认证的用户的人脸特征值与各个本地人脸特征值的相似度值，将相似度值最高值发送至判断子单元4212进行判定，若该相似度值高于预设相似度阈值，则认证成功，发送人生成功的信号至查找单元422，该查找单元422通过查找该匹配成功的本地人脸特征值对应的授权用户ID，并获取与该授权用户ID相匹配的个性化设置数据，发送至执行模块430用以执行个性化设置。

在一实施例中，所述人脸识别模块420包括匹配单元421、查找单元422、特征值提取单元423，该匹配单元421包括相似度计算单元4211、判断子单元4212。当人脸采集模块440采集到需要认证的用户的人脸图像后发送至人脸识别模块420，该人脸识别模块420痛多特征值提取单元423对采集到的人脸图像进行特征值提取并将提取后的人脸特征值发送给相似度计算单元4211，同时查找单元422在人脸数据库410中不断提取授权用户的人脸特征值并发送给该相似度计算子单元4211，相似度计算单元4211基于该人脸特征值与需要认证的用户的人脸特征值进行相似度计算得到一相似度值，发送给判断子单元4212进行判定，若认证成功则将结果反馈至查找单元422进行个性化设置数据的发送，若认证失败，则发送信号至相似度计算单元4211，继续基于查找单元422发送过来的人脸特征值与需要认证的用户的人脸特征值进行相似度计算。如此循环直到认证成功或人脸数据库410中的人脸特征值遍历结束。

更进一步地，所述人脸识别系统还包括：客户端460，所述客户端包括：人脸采集模块，用于获取授权用户的人脸图像；特征值提取模块，对所述授权用户的人脸图像执行人脸特征提取以获取人脸特征值；以及通信模块，用于将所述授权用户的人脸特征值经由TSP传至所述车载终端存储。

在实际应用过程中，所述客户端为智能电子设备，该智能电子设备可通过网页或APP与TCP通信。

更进一步地，所述个性化设置包括后视镜设置、座椅设置、氛围灯设置、驾驶模式设置中的一者或多者。可以理解的是，在具体实施中，所有整车可以完成的个性化设置均可以囊括在个性化设置中，其完成过程可以由执行模块430将个性化设置的数据信息发送至整车控制器，由整车控制器控制各个个性化设置的执行单元执行该个性化设置。

更进一步地，所述执行模块响应于认证失败，禁止车辆的启动。

在一实施例中，人脸识别模块420判定认证失败后发送失败信息至执行模块430，则该执行模块430发送控制信号至整车启动模块，禁止车辆启动。

在另一实施例中，人脸识别模块420判定认证失败后发送失败信息至执行模块430，则该执行模块430发送控制信号至整车控制器，整车控制器则不发送控制信号至整车运行的各个模块。

更进一步地，响应于认证失败，则所述Tbox模块将所述用户的人脸图像上传至TSP，以经由TSP发送至所述客户端以供车主授权。

如在租车领域中，新用户可以使用智能电子设备下载租车APP并注册个人账户，采集个人相关信息。提供租车服务的公司可通过APP对该新用户信息进行审核，若审核通过则授予虚拟钥匙。当有用户采用虚拟钥匙开启该租赁车辆时，车内的人脸采集模块440采集人脸信息，并执行身份认证。若采集到的人脸特征值与该虚拟钥匙对应的用户信息不匹配则认证失败。

进一步地，车主与用户可采用同一APP，但具有不同的ID具有不同的操作权限。

更进一步地，若所述用户的人脸图像经过车主授权，则所述用户的人脸特征值被存储于所述车载终端的所述人脸数据库。

本领域技术人员将可理解，信息、信号和数据可使用各种不同技术和技艺中的任何技术和技艺来表示。例如，以上描述通篇引述的数据、指令、命令、信息、信号、位(比特)、码元、和码片可由电压、电流、电磁波、磁场或磁粒子、光场或光学粒子、或其任何组合来表示。

本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。

结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。

结合本文中公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。

在一个或多个示例性实施例中，所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品，则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定，这样的计算机可读介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其它介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(DSL)、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术从web网站、服务器、或其它远程源传送而来，则该同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术就被包括在介质的定义之中。如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(CD)、激光碟、光碟、数字多用碟(DVD)、软盘和蓝光碟，其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据，而碟(disc)用激光以光学方式再现数据。上述的组合也应被包括在计算机可读介质的范围内。

提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。

Claims (20)

1.一种用于车辆的人脸识别方法，包括：

在车载终端接收授权用户的人脸特征值数据并存储于车载终端本地的人脸数据库；

获取车辆驾驶位的用户的人脸图像；

对所述人脸图像执行人脸特征提取以获取所述用户的人脸特征值；以及

基于所述人脸数据库和所述人脸特征值执行身份认证，

若认证成功，则控制车辆执行与所述用户相关联的个性化设置。

2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸数据库中包括多个本地人脸特征值，其中每个本地人脸特征值与一授权用户ID相关联，所述执行身份认证包括：

将所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库中的本地人脸特征值执行比对，若所述人脸数据库中存在与所述用户的人脸特征值相匹配的本地人脸特征值，则认证成功，否则失败。

3.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，每个授权用户ID关联有一组个性化设置，所述执行与所述用户相关联的个性化设置包括：

确定与匹配所述用户的人脸特征值的本地人脸特征值相关联的授权用户ID；以及

调用与所述授权用户ID相关联的个性化设置；以及

将所述个性化设置发送给所述车辆的车身控制单元执行。

4.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述执行比对包括：

计算所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库中各本地人脸特征值的相似度；

判断所述人脸数据库中与所述用户的人脸特征值具有最大相似度的本地人脸特征值的相似度是否高于阈值，

若高于所述阈值，则认证成功，否则失败。

5.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，还包括：

在车主的客户端获取授权用户的人脸图像；

对所述授权用户的人脸图像执行人脸特征提取以获取人脸特征值；以及

通过TSP单元将所述授权用户的人脸特征值传至所述车载终端存储。

6.如权利要求5所述的人脸识别方法，其特征在于，在所述车载终端和所述客户端采用相同特征提取算法执行人脸特征提取，所述特征提取算法包括基于CGA、PCA、DCT或FLDA的人脸特征提取算法。

7.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述个性化设置包括后视镜设置、座椅设置、氛围灯设置、驾驶模式设置中的一者或多者。

8.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，若认证失败，则禁止车辆的启动。

9.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，若认证失败，则将所述用户的人脸图像上传至TSP单元，以经由TSP单元发送至车主的客户端以供车主授权。

10.如权利要求9所述的人脸识别方法，其特征在于，若所述用户的人脸图像经过车主授权，则将所述用户的人脸特征值存储于所述车载终端的所述人脸数据库。

11.一种用于车辆的人脸识别系统，包括：

车载终端，所述车载终端包括：

人脸数据库；

Tbox模块，用于接收授权用户的人脸特征值数据并存储于所述人脸数据库；

人脸采集模块，用于获取车辆驾驶位的用户的人脸图像；

人脸识别模块，用于对所述人脸图像执行人脸特征提取以获取所述用户的人脸特征值，并基于所述人脸数据库和所述人脸特征值执行身份认证，以及

执行模块，响应于认证成功，则控制车辆执行与所述用户相关联的个性化设置。

12.如权利要求11所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸数据库中包括多个本地人脸特征值，其中每个本地人脸特征值与一授权用户ID相关联，所述人脸识别模块包括：

匹配单元，用于将所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库中的本地人脸特征值执行比对，若所述人脸数据库中存在与所述用户的人脸特征值相匹配的本地人脸特征值，则认证成功，否则失败。

13.如权利要求12所述的人脸识别系统，其特征在于，每个授权用户ID关联有一组个性化设置，所述人脸识别模块还包括：

查找单元，用于确定与匹配所述用户的人脸特征值的本地人脸特征值相关联的授权用户ID，调用与所述授权用户ID相关联的个性化设置，并将所述个性化设置发送给所述执行模块执行。

14.如权利要求12所述的人脸识别系统，其特征在于，所述匹配单元包括：

相似度计算子单元，用于计算所述用户的人脸特征值与所述人脸数据库中各本地人脸特征值的相似度；以及

判断子单元，用于判断所述人脸数据库中与所述用户的人脸特征值具有最大相似度的本地人脸特征值的相似度是否高于阈值，若高于所述阈值，则认证成功，否则失败。

15.如权利要求11所述的人脸识别系统，其特征在于，还包括：

客户端，所述客户端包括：

人脸采集模块，用于获取授权用户的人脸图像；

特征值提取模块，对所述授权用户的人脸图像执行人脸特征提取以获取人脸特征值；以及

通信模块，用于将所述授权用户的人脸特征值经由TSP传至所述车载终端存储。

16.如权利要求15所述的人脸识别系统，其特征在于，所述车载终端的人脸识别模块包括特征值提取单元以用于执行人脸特征提取，

所述车载终端的特征值提取单元和所述客户端的特征值提取模块采用相同特征提取算法执行人脸特征提取，所述特征提取算法包括基于CGA、PCA、DCT或FLDA的人脸特征提取算法。

17.如权利要求11所述的人脸识别系统，其特征在于，所述个性化设置包括后视镜设置、座椅设置、氛围灯设置、驾驶模式设置中的一者或多者。

18.如权利要求11所述的人脸识别系统，其特征在于，所述执行模块响应于认证失败，禁止车辆的启动。

19.如权利要求11所述的人脸识别系统，其特征在于，响应于认证失败，则所述Tbox模块将所述用户的人脸图像上传至TSP，以经由TSP发送至所述客户端以供车主授权。

20.如权利要求19所述的人脸识别系统，其特征在于，若所述用户的人脸图像经过车主授权，则所述用户的人脸特征值被存储于所述车载终端的所述人脸数据库。