本公开涉及经由真人图像辨识来致动车辆中的系统。
背景技术：
1、系统通常配备有相机，相机可有助于观察系统外部的环境以及系统内部的区域。例如，在包括车辆的系统中，在车辆计算机的控制下操作的面部辨识系统可将可能试图进入车辆、操作车辆等的人的面部和/或其他特征的捕获图像的参数与一组存储的参数进行比较以确定该人是否被授权这样做。
技术实现思路
1、本公开提供了用于在准许人致动或控制部件之前经由真人图像辨识来访问系统(诸如车辆)的部件的技术。在示例实施方式中，可在图像辨识过程中利用真人的面部和/或其他特征(例如，真人的肩部)的图像来生物特征识别该人，从而确定该人是否被授权访问车辆部件和/或对车辆部件实施控制。车辆部件的操作可包括致动车门锁、访问和/或控制车辆的点火、控制推进、控制车辆的转向、控制座椅的调整部件、访问气候控制部件、修改信息娱乐设置和/或访问人机界面(hmi)。在这种背景下，“真人图像辨识过程”意指将人的面部和/或人的其他部分的特征与一组存储的真人图像参数和/或与人的其他部分(例如，人的肩部)相关的参数进行比较以准许车辆的计算机识别人的过程。在一些情况下，在基于对人的图像的辨识来获得对车辆的访问之前，该人可参与注册过程。也就是说，可基于人是否可被验证为已经注册来对人进行认证以访问系统或其部件。在注册过程中，车辆的相机可从各种角度捕获并存储人的面部和/或其他特征的图像，这允许车载计算机在人的特征相对于相机的各种取向下辨识人的面部和/或其他特征。
2、然而，在诸如当人试图利用面部辨识来解锁车门时可能遇到的示例情况下，位于安装在车门附近的相机的视野内的多个个人可能导致车辆面部辨识系统试图利用尚未注册的人的面部和/或其他特征来执行辨识。例如，抱孩子的人可发起面部辨识过程，其中车辆计算机试图利用孩子的面部特征而不是抱孩子的人的面部特征的图像来执行面部辨识。在另一个示例中，经授权操作员(即，被授权致动或控制车辆的点火的人)可能坐在车辆的驾驶员位置并且另一个人坐在车辆的后排座椅中。在这种情况下，从安装在仪表板上的相机接收图像的车辆计算机可基于对坐在后排座椅中的人(该人可能未注册为被授权致动或控制车辆点火的人)的面部辨识来拒绝对车辆的点火部件的访问。在一些情况下，响应于车辆计算机尝试辨识注册人发生多次失败，车辆可实施“锁定计数器”，该锁定计数器在预定持续时间内禁止任何人致动车辆部件，诸如，例如控制车门的解锁机构、控制车辆的点火等。
3、因此，如本文所公开，车辆计算机可有利地选择要应用于由车辆相机捕获的场景中存在的真人的面部和/或其他特征(例如，真人的肩部)的图像的裁剪操作。在这种背景下，裁剪操作意味着移除或调整场景的图像，该移除或调整排除了该场景的一个或多个区域，以便指导经由人的面部和/或其他特征来识别经调整的图像内的真人的过程。任何合适的裁剪操作或技术都可应用于所捕获的场景的图像。此类操作可包括梯度直方图(例如，枚举场景的图像的局部部分中的梯度取向的出现)、haar级联(例如，检测图像中的对象，而不管对象在图像中的比例和位置如何)、retinaface(例如，利用三维顶点回归来检测和定位二维面部特征点)以及yunet(例如，利用分类网络来应用卷积块，然后进行maxpool下采样以将输入图像编码为多级特征表示)。裁剪操作可基于人员试图访问、致动和/或控制的车辆部件。例如，基于注册人试图进入车辆，车辆计算机的编程可选择将面部辨识处理指向场景的被场景中的最大面部占据的区域的裁剪操作，从而将图像处理操作朝向最靠近车辆相机的人的方向引导。在另一个示例中，基于检测到坐在车辆的驾驶员位置的人，车辆计算机可选择指导面部辨识编程处理场景内被具有遮挡最少的肩部的人占据的图像的裁剪操作。因此，图像处理操作可针对坐在车辆的驾驶员位置的人，同时排除可能位于车辆的后排座椅中的其他人。本文描述了可基于被选择用于致动的车辆部件来执行的裁剪操作的其他示例。
4、在这种背景下，响应于真人的测量参数与注册真人的参数相差小于阈值量，该真人的面部和/或其他特征可被确定为与注册人的面部和/或其他特征一致。因此，例如，响应于使用任何合适的面部图像处理技术来分析呈现给相机的真人面部的图像，可确定位于例如车辆的车门前面的真人的提取的面部和/或附近特征与注册人的那些特征一致。在示例中，图像处理编程可映射和/或提取真人的面部几何形状和/或面部表情。面部几何形状和/或面部表情的映射和/或提取可包括识别用于将真人的面部与其他对象区分开的面部特征点。面部辨识算法可利用在图像中识别的特征点(诸如真人的眼睛)之间的距离、真人的从前额到下巴的距离、真人的鼻子和嘴巴之间的距离、真人的眼窝深度、颧骨的形状和/或真人的嘴唇、耳朵和下巴的轮廓。可将真人面部的此类距离、几何因子(和/或它们之间的比率)与注册人的对应特征和/或几何因子进行比较，以确定距离和/或几何因子是否相差阈值量，例如，小于5％、小于10％等。替代地或另外，可利用任何合适的技术(诸如方向梯度直方图和/或利用卷积神经网络的技术)来确定真人的面部和/或其他特征与注册人的那些特征之间的一致性。响应于真人图像辨识过程，可执行车辆计算机的编程以指派分数(在下文进一步描述)，该分数指示真人与注册人的面部特征之间的相似性度量。
5、然而本文的示例包括用于经由访问或控制各种非车辆系统来访问车辆的技术，所述非车辆系统诸如用于提供对建筑物和/或建筑物内的受限区域的访问、商品和/或服务的支付、对机械的访问等的系统。
6、在示例中，一种系统可包括计算机，所述计算机包括耦合到存储器的处理器，所述存储器存储指令，所述指令包括可由所述处理器执行以进行以下操作的指令：通过将第一裁剪操作应用于捕获的图像来生成第一裁剪图像，其中基于要致动的第一部件来选择所述第一裁剪操作；将真人图像辨识算法应用于所述第一裁剪图像以确定辨识的人是否表示在所述第一裁剪图像中；以及响应于所述真人图像辨识算法确定所述辨识的人在所述第一裁剪图像中并且被准许致动所述第一部件而输出信号以发起所述第一部件的致动。
7、所述第一裁剪操作可包括移除在包括所述辨识的人的最大区域的面部特征的区域之外的所述捕获的图像的一部分。
8、所述第一裁剪操作可包括移除在包括所述辨识的人的面部特征的所述捕获的图像的中心部分之外的所述捕获的图像的一部分。
9、所述第一裁剪操作可包括移除在所述辨识的人的面部特征和遮挡最少的肩部之外的所述捕获的图像的一部分。
10、所述真人图像辨识算法可包括将在所述第一裁剪图像中表示的人与所述系统的最近用户的图像参数进行比较。
11、所述第一部件可以是车辆中的部件。
12、所述指令还可包括用于进行以下操作的指令：将所述真人图像辨识算法独立地应用于所述第一裁剪图像和通过将第二裁剪操作应用于所述捕获的图像而生成的第二裁剪图像；以及确定针对所述第一裁剪图像和所述第二裁剪图像的加权分数的和。
13、所述第一部件可以是门锁。
14、所述第一部件可以是座椅。
15、所述第一部件可以是气候控制件。
16、所述第一部件可以是信息娱乐部件。
17、所述第一部件可以是车辆的推进部件。
18、所述指令还可包括用于进行以下操作的指令：响应于多次应用所述真人图像辨识算法而使锁定计数器递增。
19、所述指令还可包括用于进行以下操作的指令：选择第二裁剪操作以应用于第二捕获的图像以便控制所述系统的第二部件；应用所述真人图像辨识算法以确定所述辨识的人是否表示在通过所述第二裁剪操作裁剪的所述捕获的图像中；以及响应于所述真人图像辨识算法确定所述辨识的人被准许致动所述第二部件而致动所述第二部件。
20、在示例中，一种方法可包括：通过将第一裁剪操作应用于捕获的图像来生成第一裁剪图像，其中基于要致动的第一部件来选择所述第一裁剪操作；将真人图像辨识算法应用于所述第一裁剪图像以确定辨识的人是否表示在所述第一裁剪图像中；以及响应于所述真人图像辨识算法确定所述辨识的人在所述第一裁剪图像中并且被准许致动所述第一部件而生成输出信号以发起所述第一部件的致动。
21、所述方法还可包括响应于多次应用所述真人图像辨识算法而使锁定计数器递增。
22、所述第一部件可以是门锁。
23、所述第一部件可以是座椅。
24、所述第一部件可以是推进部件。
25、所述第一部件可以是车辆中的部件。
1.一种方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中生成所述第一裁剪图像包括移除在包括所述辨识的人的最大区域的面部特征的区域之外的所述捕获的图像的一部分。
3.如权利要求1所述的方法，其中生成所述第一裁剪图像包括移除在包括所述辨识的人的面部特征的所述捕获的图像的中心部分之外的所述捕获的图像的一部分。
4.如权利要求1所述的方法，其中生成所述第一裁剪图像包括移除在所述辨识的人的面部特征和遮挡最少的肩部之外的所述捕获的图像的一部分。
5.如权利要求1所述的方法，其中应用所述真人图像辨识算法包括将在所述第一裁剪图像中表示的人与所述第一部件的最近用户的图像参数进行比较。
6.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
7.如权利要求1所述的方法，其中所述第一部件是门锁。
8.如权利要求1所述的方法，其中所述第一部件是信息娱乐部件。
9.如权利要求1所述的方法，其中所述第一部件是车辆的推进部件。
10.如权利要求1所述的方法，其中所述第一部件是气候控制件。
11.如权利要求1所述的方法，其中所述第一部件是座椅。
12.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
13.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
14.一种计算机，所述计算机被编程为执行如权利要求1-13中任一项所述的方法。
15.一种车辆，所述车辆包括如权利要求14所述的计算机。
