01 概述：人工智能產品延伸
人工智能代表着新一代技術宅的崛起，而人臉識別更是一大熱門領域，近期商湯IPO折戟事件標誌着人工智能概念的降溫。
當然在當今社會，FACE ID人臉識別功能已經逐漸成爲企業服務的一個基礎功能模塊，目前大多數有實力的公司都有在自研或集成該功能模塊，作爲支撐中臺服務戰略的一個模塊。人臉識別功能的應用場景更多的集中在智能終端與服務端的場景交互上，而在汽車領域的應用僅是剛剛起步。
本文更多的聚焦在人臉識別軟件功能如何落地，不會過多介紹硬件標定、攝像頭規格和行業市場情況，如果感興趣的話可以去網上搜索人臉識別功能已量產車型。
02 目的：研究人臉識別方案儲備
由於汽車駕駛環境的多樣性和複雜性，行車過程中無法保證網絡的高穩定性，所以在方案評估之前就已經把市面上主流的平臺聯網類的人臉識別方案排除了，只能通過尋找離線開源的SDK方案來預研，從而滿足車載人臉識別功能的預研需求。
03 價值：身份鑑別和信息聯動
- 通過FACE ID人臉識別功能可以讓司機快速登錄車載系統（個性化推薦、賬號切換及信息同步等）、平臺較驗司機身份（安全駕駛運營分析）。
- 信息同步可以幫助主機廠更好的滿足司機的個性化需求，做好每輛車的用戶數據遷移工作，從而提升車主司機的駕駛滿意度，提升車輛口碑。
- 司機身份校驗可以幫助平臺積累大量的用戶數據，幫助和優化企業建立安全駕駛數據模型。對於運營類的車輛，人臉識別狀態數據可以對司機駕駛狀態的回溯起到很大的幫助，並能夠協助還原事故現場。
04 方案：核心訴求要識（mian）別（fei）效果好！
由於車載系統是基於安卓定製的，預研功能屬於自發性需求，不考慮非人工類成本投入，因此只能尋找滿足離線並且又免費開源的方案。
通過篩選後，最終的4個方案如下（如果大家有更好的方案，可以留言一起探討）：
綜合考慮，最後選的 XXXX 2.0（防廣告護體）這個版本的開源方案，因爲綜合評比下來：
- 滿足基本的需求；
- 便於移植；
- 檢測和識別速度快；
- 離線庫的識別率92%左右（不是很高）；
雖然存在前端註冊數量限制，模型庫加載時間較長等問題，但是基本滿足我們前期對於人臉識別功能的預研需求。
05 功能規劃：業務需求爲主，功能考慮模塊化設計
業務上對於人臉識別的需求主要基於車載使用場景：
考慮到車載場景的複雜性，網絡、環境光、硬件規格等等因素都會影響到識別效果，所以考慮後期實現會把基礎特徵模型庫放在本地，這樣可以避免無網絡情況下，人臉可以實現離線預登錄操作。
06 最終效果：DEMO
如下圖所示，觸發註冊流程，開啓攝像頭，拍取人臉照片，本地存儲人臉特徵圖片，完成圖片特徵比對，最終完成登錄操作。
本文主要是想與大家分享一下自己在功能預研的過程中，尋找方案，評估方案，敲定最優方案的一個思路，大家如果在這方面有更好的想法，歡迎一起交流和溝通。