作为新一轮科技革命和产业变革的源动力，人工智能在重塑传统行业模式、未来的价值和为全球经济和社会活动做出了不容忽视的贡献。在技术、政策、商业的多维度刺激下，人工智能产业正在保持高速发展态势。
在人工智能技术体系中，生物识别是早进入落地应用的技术，而金融行业则是应用生物识别技术早、创新处于前沿的领域。2005年，眼神科技实现了金融行业指纹识别总行级大规模应用；2014年，实现金融行业人脸识别全行级应用；2017年，眼神科技虹膜识别应用于银行系统，多模态融合应用在银行上线。满足强安全、多场景、大数据库下的应用发展，通过多模态生物识别的统一融合，才有可能覆盖尽量多的应用场景和应用人群，在准确性、效率性、体验性等方面实现很大改善，人脸识别系统价格明细表，满足超大底库下既精准安全又便捷友好的强身份认证需求。
人工智能作为新基建核心领域之一，展现出强大成长潜力，将成为产业优化的重要驱动。多模态融合将人脸、指纹、虹膜、指静脉等多种模态生物特征实现融合，同时满足识别安全性的高度、覆盖人群和场景的广度以及使用体验的优化度，或为人工智能深入拓展场景、实现万物互联提供不竭动力。
多模态融合，必然成为AI发展的未来趋势。尤其在“新基建”背景下，未来的市场驱动力也将横纵向延伸，更广泛、更安全、高辨识度、高客户体验成为未来人工智能发展的强需求。
眼神科技作为国内多模态生物识别领域的拓荒者，人脸识别系统一套的价位，参与国家/行业79项标准的制定，是一家生物识别技术解决方案提供商，专注于人脸、虹膜、指纹、指静脉识别以及多模态生物识别融合技术的研发与应用。通过将大数据与生物识别技术结合，解决人工智能场景中的人机交互和强身份认证问题。眼神科技拥有人脸、指纹、虹膜、指静脉识别等多种自主知识产权核心算法及多模态融合算法，基于ABIS统-平台，实现超大数据底库下快速、精准无感知的身份认证，广泛应用于各类高安全、强隐私的身份认证场景。
为了后续更精准识人眼位置，我们需要提前使用脸部分类器检测出疑似人脸的位置，再用人眼分类器检测出粗略的眼睛位置，并将眼部及其周围部分截取下来，剩余部分不作处理.
目前的检测脸部的方法主要分为两个类：基于基础知识和基于统计的检测.前者通过提取眼睛、嘴巴、鼻子等各特征信息，结合与人脸之间相对位置检测.后者则将人脸看做一个二维像素矩阵，通过大量的人脸部图像构造样本空间，人脸识别系统，终根据相似度来判断是否有人脸存在.
这两种检测框架又分别发展了许多方法，本项目使用的是基于统计检测方法中的神经网络算法.由于这种方法需要大量的训练才能够使用，而训练分类器需要大量的计算以及时间，除此之外，我们项目中样本比较少所导致的训练不会造成脸部识别错误.因此选择已经训练好的分类器模板，直接运用到视频帧中来获得所需的人脸区域.OpenCV开源的第三方跨平台计算机视觉库中提供的人脸识别分类器，刚好满足项目需求，所以我们在该步骤中，选择调用其中的Haar分类器完成.
近年来，科技水平不断发展，人工智能已经成为当前的一大热点，而人脸识别更是人工智能领域的重中之重.人眼检测作为人脸识别不可或缺的一部分，随着图像处理技术的不断发展，已经实现了跨越式的突破.由于人眼识别技术日趋成熟，人眼识别技术的应用也越来越广泛，其中尤以基于人眼检测的汽车辅助驾驶系统为广泛.
目前，我国每年的道路交通事故中，造成汽车碰撞事故的原因有近四成是疲劳驾驶，因此疲劳驾驶已成为交通事故的主要.通常驾驶员在经过长时间的驾驶之后，其身体各项生理状况均会不同程度地下降，其中明显的表现是反应水平的下降，这是由于驾驶员疲劳驾驶时犯困以致于注意力不集中，而人在犯困时明显的特征就是频繁地眨眼睛.因此基于人眼检测以防止驾驶员疲劳驾驶的辅助驾驶系统，已经成为当前研究的一大热点.
1 疲劳检测技术仍处于落后阶段
早期的疲劳检测方法主要是通过对驾驶者身体各项的生理参数进行监控，以此作为驾驶者疲劳状态判断的依据.但由于的昂贵，对于汽车驾驶者尤其是私家车主来说，车上并不会安放，而大多体积庞大且需要驾驶者时时佩戴以进行检测，这对驾驶者会造成非常大的不便，因此早期的疲劳检测方法已不适用于现状的发展.现有的检测方法不能很好地判断疲劳状态，对驾驶者的疲劳状态存在错判、误判等问题，对疲劳状态程度的判定也不够准确，人脸识别系统价格一览表，未来的研究需要将疲劳状态进行量化，建立准确的疲劳程度划分标准，对疲劳检测问题不断进行完善.
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