报告简介
人脸识别行业基本概况分析
人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末,经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。目前,国内的人脸识别技术已经相对发展成熟,该技术越来越多的被推广到安防领域,延伸出考勤机、门禁机等多种产品,可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域,人脸识别的全面应用时代已经到来。
人脸识别技术介绍
——人脸识别技术流程分析
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤:首先是建立人脸图像数据库,其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像,最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选,其技术流程如下:
(2)人脸识别主要方法分析
人脸识别技术是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作,涉及图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识,目前比较常见的人脸识别方法包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法以及其他综合方法。
(3)常用人脸数据库分析
目前世界较为常用的人脸数据库包括:ERET人脸数据库、CMU Multi-PIE人脸数据库、YALE人脸数据库、YALE人脸数据库B、MIT人脸数据库、ORL人脸数据库、BioID人脸数据库、年龄识别数据集IMDB-WIKI等。
2、人脸识别技术具有非侵犯性
人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向,不同的生物识别技术在细分技术上各具优势,人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的,具有非侵犯性。此外,人们对这种技术的排斥心理最小,因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术,并且图像采集可以由安防中的摄像头完成,不需要重新再布置新的采集设备。
3、中国人脸识别行业技术环境十分活跃
截至2019年底,在soopat专利搜索引擎上以“人脸识别”为关键词检索得到20208项专利申请记录,行业技术环境十分活跃。
从申请年来看,2010-2018年,我国专利申请数逐年增长,2018年增加至5618项,为近年来最高,2019年我国人脸识别相关专利申请数达3024项。
从公开年来看,我国最早于2002年有人脸识别相关专利公开,当年公开数量为1项,随后专利公开量保持快速增长态势,2019年我国人脸识别相关专利公开数量为6700项。
4、中国人脸识别技术发明专利申请量超六成
在超2万项的人脸识别技术专利中,发明专利的申请量最多,达12407项,占比为61.40%;其次为实用新型专利,占比为24.76%。
5、G06K专利申请量过万
从我国人脸识别相关热门专利技术申请分布领域来看,G06K(数据识别、数据表示、记录载体、记录载体的处理)申请量最多,达10134项;其次为G07C(时间登记器或出勤登记器、登记或指示机器的运行、产生随机数、投票或彩票设备、未列入其他类目的核算装置),申请数量为1302项。
6、人脸识别错误率逐年降低
经过了40多年的发展,人脸识别技术取得了长足进步,根据LFW测试成绩显示,目前最优的系统在千万分之一的误报下达到识别准确率准确率已经超过99.8%,甚至超过了人类的识别程度,错误验证率也控制在0.2%以下。
即使是采用评测标准最严格的FRVT测试,根据2019年7月3日NIST公布的FRVT最新报告显示了全球人脸识别算法的最高水平可以做到在千万分之一误报率下,漏报率降低于0.3%,这意味着千万分位误报下的识别准确率已经超过99%,人脸识别技术的不断进步无疑会促进其在更广泛范围内的应用。
7、人脸识别应用场景广泛,安防和考勤门禁占比较高
目前,人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟,约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一,其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一,其市场规模在逐步扩大,目前约占行业的20%。
8、三维人脸识别技术将是未来发展主流
从人脸识别技术发展过程来看,未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段,二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。实验结果显示,二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后,识别率可以提高至少10-20个百分点。
本公司出品的研究报告首先介绍了中国人脸识别行业行业市场发展环境、人脸识别行业行业整体运行态势等,接着分析了中国人脸识别行业行业市场运行的现状,然后介绍了人脸识别行业行业市场竞争格局。随后,报告对人脸识别行业行业做了重点企业经营状况分析,最后分析了中国人脸识别行业行业发展趋势与投资预测。您若想对人脸识别行业行业产业有个系统的了解或者想投资中国人脸识别行业行业,本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等人脸识别行业。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计人脸识别行业及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测人脸识别行业。
报告目录
2020-2026年中国人脸识别行业发展趋势预测与产业投资风险研究报告
第.一章人脸识别概述
第.一节人脸识别的概念
一、人脸识别的定义
二、人脸识别的特点分析
第二节生物识别技术用途
第三节生物识别分类及对比
一、分类及优缺点对比
二、性能比较分析
第四节人脸识别产业链概述
第二章中国人脸识别行业发展环境分析
第.一节中国宏观经济环境分析
一、中国GDP增长情况分析
二、工业经济发展形势分析
三、社会固定资产投资分析
四、全社会消费品零售总额
五、城乡居民收入增长分析
六、居民消费价格变化分析
七、对外贸易发展形势分析
第二节中国社会环境分析
一、人口环境分析
二、中国城镇化率
第三节国际经济发展环境分析
第四节中国人脸识别行业政策法规分析
一、主要政策分析
二、行业相关标准
第三章中国人脸识别所属行业技术分析
第.一节人脸识别技术基本情况
一、人脸检测算法
二、人脸特征点定位算法
三、人脸特征提取和识别算法
四、人脸跟踪
五、人脸质量判断
六、人脸姿态估计
七、基于3D的人脸识别算法
第二节人脸识别核心技术分析
第三节人脸识别主要算法分析
一、基于几何特征的识别算法
二、基于PCA的识别算法
三、基于隐马尔可夫模型的识别算法
四、基于神经网络的识别算法
五、基于支持向量机识别算法
六、基于奇异值分解的识别算法
七、三维人脸识别算法
八、其余人脸识别算法
九、人脸识别算法的对比
第四节2D与3D人脸识别技术分析
一、2D人脸识别为当前主流技术
二、3D人脸识别是未来发展方向
三、2D与3D人脸识别技术比较
第五节人脸识别技术的局限分析
一、人脸的相似性
二、同一个人的人脸渐变性
三、遮挡物的干扰
四、环境光线的影响
五、图像质量和人脸的角度
第六节人脸识别相关技术发展方向分析
第四章生物识别所属行业发展分析
第.一节全球生物识别行业发展分析
一、全球生物识别应用情况分析
(一)公共领域的应用
(二)商用领域的应用
二、全球生物识别市场发展规模
三、全球生物识别市场结构分析
第二节中国生物识别行业发展分析
一、中国生物识别发展历程
二、中国生物识别应用情况
三、中国生物识别发展规模
四、中国生物识别市场结构
五、中国生物识别产品格局
六、中国生物识别发展趋势
第五章全球人脸识别所属行业发展分析
第.一节全球人脸识别发展概况
一、Paypal构建O2O应用场景
二、系统支持方面的进展
三、国外安防、智能家居领域已经开始应用
四、国外PE/VC对此领域做高估值投资
第二节全球人脸识别市场规模
第三节全球人脸识别行业格局
第六章中国人脸识别市场分析
第.一节我国人脸识别市场规模分析
第二节我国人脸识别市场结构分析
第三节我国人脸识别市场客户分析
第四节我国人脸行业动态分析
一、全球首台人脸识别ATM机在中国发布
二、人脸识别服务Face++谋新轮融资,估值20亿
三、佳都科技子公司参与发起人脸识别技术国家标准制定
四、领取养老金资格认证启用“人脸识别”新模式
五、飞瑞斯发布人脸识别新算法
第七章人脸识别主要应用领域分析
第.一节人脸识别基本应用领域介绍
一、视频监控
二、考勤
三、自助服务
四、公共交通
第二节人脸识别在金融行业的应用分析
一、应用需求分析
二、典型应用现状
第三节人脸识别在公共安防的应用分析
一、情报领域应用
二、图侦和刑侦应用
三、户政应用
四、种族比对应用
第八章人脸识别应用行业分析
第.一节智能安防
第二节门禁考勤
第三节手机和电脑开机认证
第四节网上银行
第九章人脸识别所属行业竞争格局分析
第.一节行业竞争结构分析
一、现有企业间竞争
二、潜在进入者分析
三、替代品威胁分析
四、供应商议价能力
五、客户议价能力
第二节市场集中度分析
第三节行业国际竞争力比较
一、生产要素
二、需求条件
三、支援与相关产业
四、企业战略与结构
五、政府的作用
第十章人脸识别行业典型企业分析
第.一节日本NEC公司
一、企业发展情况分析
二、企业产品服务分析
三、人脸识别技术分析
四、企业经营情况分析
五、企业在华发展分析
第二节德国Cognitec公司
一、企业发展情况分析
二、企业产品服务分析
三、人脸识别技术分析
四、企业在华发展分析
第三节美国Luxand公司
一、企业发展情况分析
二、企业产品服务分析
三、人脸识别技术分析
第四节汉王科技股份有限公司
一、企业发展情况分析
二、企业产品服务分析
三、人脸识别技术分析
四、企业经营状况分析
五、企业竞争优势分析
六、企业发展战略分析
第五节北京海鑫科金高科技股份有限公司
一、企业发展情况分析
二、企业产品服务分析
三、人脸识别技术分析
四、企业经营状况分析
五、企业竞争优势分析
六、企业发展战略分析
第六节珠海欧比特控制工程股份有限公司
一、企业发展情况分析
二、企业产品服务分析
三、人脸识别技术分析
四、企业经营状况分析
五、企业竞争优势分析
六、企业发展战略分析
第七节上海银晨智能识别科技有限公司
一、企业发展基本情况
二、企业主要产品分析
三、人脸识别技术分析
四、企业竞争优势分析
第八节佳都新太科技股份有限公司
一、企业发展情况分析
二、企业产品服务分析
三、人脸识别技术分析
四、企业经营状况分析
五、企业竞争优势分析
六、企业发展战略分析
第九节四川川大智胜软件股份有限公司
一、企业发展情况分析
二、企业产品服务分析
三、人脸识别技术分析
四、企业经营状况分析
五、企业竞争优势分析
六、企业发展战略分析
第十节科大讯飞股份有限公司
一、企业发展情况分析
二、企业产品服务分析
三、人脸识别技术分析
四、企业经营状况分析
五、企业竞争优势分析
六、企业发展战略分析
第十一章人脸识别行业发展趋势分析
第.一节网络化趋势
第二节多生物识别模式融合趋势
第三节云技术
第四节应用领域的突破
第十二章人脸识别行业投资前景分析
第.一节人脸识别市场前景分析
一、“互联网+巨头”引爆市场
二、人脸识别技术进步较快
三、人脸识别与其他生物识别的对比优势
第二节多方推动人脸识别应用的爆发
第三节人脸识别智能应用前景无限
第四节2020-2026年人脸识别市场前景预测
第十三章人脸识别行业投资壁垒与风险
第.一节人脸识别行业投资壁垒分析
一、技术壁垒
二、人才壁垒
三、品牌壁垒
四、资金壁垒
第二节人脸识别行业投资风险分析
一、市场竞争风险
二、政策风险分析
三、技术风险分析
四、经营风险分析
第十四章人脸识别行业投资机会分析
第.一节人脸识别行业投资利润水平分析
一、行业利润水平现状分析
二、投资利润水平预测分析
第二节人脸识别行业投资影响因素分析
一、有利因素分析
二、不利因素分析
第三节人脸识别行业投资机会分析
第十五章人脸识别行业投资策略分析
部分图表目录:
图表1生物识别技术主要应用领域图示
图表2生物识别技术主要类别及优缺点对比
图表3生物识别技术性能对比
图表4人脸识别产业链图示
图表52015-2019年中国国内生产总值及增长变化趋势图
图表62015-2019年国内生产总值构成及增长速度统计
图表72019年中国规模以上工业增加值及增长速度趋势图
图表82015-2019年中国全社会固定资产投资增长趋势图
图表92015-2019年中国社会消费品零售总额及增长速度趋势图
图表102015-2019年中国城镇居民人均可支配收入及增长趋势图
图表112015-2019年中国农村居民人均纯收入及增长趋势图
图表122019年中国居民消费价格月度变化趋势图
图表132015-2019年中国人口总量增长趋势图
图表142015-2019年中国城镇化率变化趋势图
图表15中国主要人脸识别行业标准列表
图表16人脸识别人脸DNA库
图表17人脸识别系统的框图
图表18主要人脸识别算法对比
图表192Dvs3D效果比较
图表202015-2019年全球生物识别市场规模变化趋势图
图表21全球生物识别市场结构图
图表222015-2019年中国生物识别市场规模变化趋势图
图表23中国生物识别细分市场结构
图表242015-2019年全球人脸识别市场规模变化趋势图
图表252015-2019年中国生物识别市场规模变化趋势图
图表26中国人脸识别市场结构图
图表27人脸识别客户需求分析
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