王正为 杨红梅 李 娜

（1.北方工业大学图书馆，北京 100144；2.广州中医药大学马克思主义学院，广州510006）

1 引言

人工智能被称为21世纪三大尖端技术之一，人脸识别技术因其方便快捷、应用广泛而成为人工智能领域中受到广泛关注的课题［1］。广义的人脸识别包括人脸图像采集、人脸定位、人脸检测、人脸图像预处理、人脸对比、身份确认以及身份查找等。其中检测和对比是最主要的环节，特征提取是核心内容。基于深度学习的人脸特征提取方法是现在人脸识别技术的主流算法，目前最新的前沿算法有 L-softmax、A-softmax、NormFace/CocoLoss、FeatureIncay、AMSoftmax/CosFace、InsightFace/ArcFace等。

人脸识别技术属于人工智能领域中落地性最强的具体应用范畴，世界各国发布的人工智能战略规划大多有利于推动人脸识别技术的发展。如：美国2016年发布的《国家人工智能研发战略规划》中提出“要开发可视化和人类与AI交互界面技术”；英国政府2017年发布的《人工智能产业发展报告》显示 Facebook、谷歌、亚马逊、苹果、微软和百度等通过提高面部识别等技术来提高客户服务效果。世界范围内的人脸识别技术已经得以广泛应用，如：2013年，芬兰Uniqul公司推出了史上第一款基于脸部识别系统的支付平台；2015年，美国海关与边境保护局（CBP）开始对非美国居民使用面部识别技术；2017年澳大利亚开始试用新的“免人手处理”入境系统，即利用生物识别技术辨认入境游客的面孔、眼睛虹膜及指纹，取代传统出示护照的入境程序；日本计划在2020年东京奥运会采用人脸识别系统和购票系统进行无缝对接。……