基于深度学习的汽车智能座舱系统旨在使用计算机视觉技术构建更加智能、安全的驾乘体验,其中,人脸活体检测技术和视线估计技术是该系统中的两个重要方向。但是从目前的研究而言,人脸活体检测和驾驶员视线估计在智能座舱中的应用还并不成熟,原因是一方面,普通RGB相机捕捉不到人脸的深度信息以及对单一模态数据的建模很难达到理想的效果,导致现有的活体检测模型在实际环境下鲁棒性普遍偏低,从而给人脸识别带来了安全隐患。另一方面,驾驶员视线估计技术由于单纯使用眼部图片建模无法充分发掘视线相关信息,以及现有合成数据集的人眼动画特性,导致目前基于深度学习的视线估计方法精度有限。针对以上问题,围绕智能座舱系统中人脸活体检测和视线估计两个方面展开研究,主要的研究工作和创新点如下:（1）研究基于TOF摄像头的人脸活体检测方案。利用TOF深度摄像头组建了一个大型的数据集,数据集包括深度人脸图和红外人脸图,再通过轻量级网络MobileNet对这两种数据进行学习建模,充分发掘了活体与非活体之间的本质差异深度信息和红外纹理信息,最终结合这两种不同模态的信息以提高模型的性能。（2）研究基于多区域特征融合的视线估计算法。首先提出一种基于头部姿态的单眼图片选择算法,旨在获取更高质量的眼部图片,其次设计了一个融合网络,可以从眼部和面部图片中联合学习视线信息。眼部特征提取网络引入残差结构,脸部特征提取网络在AlexNet的基础上引入了空间权重机制,进一步提高了网络的特征提取能力。在公开数据集上实验显示,提出的算法取得了更低的平均错误率。（3）研究了一种改进的基于模型的视线估计方案。首先针对合成数据集的眼部图片不够真实,导致训练出来的模型在实际环境中的表现不佳的问题,采用数据增强手段,使得合成的数据更接近真实的人眼图片。其次通过合理使用沙漏块和改进上采样方法设计了一个眼部关键点热图回归网络,最后通过关键点计算视线方向。实验表明,模型不仅在公开数据集上具有较高的精度,在实际环境下的测试也具有较高的鲁棒性和运行速度。