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分析与产业发展趋势预测报告
第.1章中国人脸识别行业发展背景概述
1.1 人脸识别行业发展综述
1.1.1 人脸识别行业相关概念界定
(1)生物识别行业的定义
(2)人脸识别行业的定义
1.1.2 人脸识别行业核心技术分析
1.1.3 人脸识别行业产品特点分析
1.1.4 人脸识别与其他生物识别的对比
1.1.5 人脸识别行业产业链结构分析
1.2 人脸识别行业发展环境分析
1.2.1 人脸识别行业政策环境分析
(1)人脸识别行业管理体制分析
(2)人脸识别行业发展规划分析
(3)人脸识别行业政策动向分析
1.2.2 人脸识别行业经济环境分析
(1)国际宏观经济环境分析
(2)中国宏观经济环境分析
(3)中国关联产业环境分析
1.2.3 人脸识别行业社会环境分析
1.2.4 人脸识别行业技术环境分析
1.2.5 人脸识别行业PEST分析总结
第2章国外人脸识别所属行业发展状况分析
2.1 全球人脸识别所属行业市场发展现状及前景
2.1.1 全球人脸识别行业发展概况
(1)全球人脸识别行业发展历程
(2)全球人脸识别行业发展特点
(3)全球人脸识别行业影响因素
2.1.2 全球人脸识别行业市场规模
2.1.3 全球人脸识别行业发展趋势
2.1.4 全球人脸识别市场趋势调查
2.2 国外人脸识别技术应用领域市场分析
2.2.1 国外人脸识别技术安防应用市场分析
2.2.2 国外人脸识别技术便捷应用市场分析
2.2.3 国外人脸识别技术身份认证应用市场分析
2.2.4 国外人脸识别技术网络娱乐应用市场分析
2.3 主要国家人脸识别行业市场发展分析
2.3.1 美国人脸识别行业市场发展分析
2.3.2 德国人脸识别行业市场分析
2.3.3 英国人脸识别行业市场发展分析
2.3.4 日本人脸识别行业市场发展分析
2.3.5 澳大利亚人脸识别行业市场发展分析
2.4 跨国公司人脸识别业务布局
2.4.1 美国Identix公司
2.4.2 美国Bioscrypt公司
2.4.3 德国Cognitec Systems公司
2.4.4 西班牙Herta Security公司
2.4.5 日本NEC公司
2.4.6 日本Softwise公司
第3章中国人脸识别所属行业发展现状及前景
3.1 中国人脸识别所属行业发展现状分析
3.1.1 人脸识别行业发展历程分析
3.1.2 人脸识别行业发展特点分析
3.1.3 人脸识别行业影响因素分析
3.1.4 人脸识别行业市场规模分析
3.2 中国人脸识别行业竞争力分析
3.2.1 中国人脸识别行业竞争格局分析
(1)中国人脸识别行业品牌竞争格局分析
(2)中国人脸识别行业技术竞争格局分析
(3)中国人脸识别行业区域竞争格局分析
3.2.2 中国人脸识别行业竞争强度分析
(1)波特五力竞争模型简介
(2)中国中国人脸识别行业五力竞争分析
1)中国人脸识别行业现有企业竞争情况
2)中国人脸识别行业上游议价能力分析
3)中国人脸识别行业下游议价能力分析
4)中国人脸识别行业新进入者威胁分析
5)中国人脸识别行业替代品威胁分析
(3)中国人脸识别行业五力竞争情况总结
3.2.3 中国人脸识别行业投资兼并分析
(1)中国人脸识别行业投资兼并与重组概况
(2)中国人脸识别行业投资兼并与重组动向
(3)中国人脸识别行业投资兼并与重组趋势
3.2.4 人脸识别行业内外资企业竞争力比较
(1)内外资企业经营模式比较分析
(2)内外资企业市场规模比较分析
(3)内外资企业产品研发能力比较分析
(4)内外资企业竞争力评价总结
3.3 人脸识别行业发展趋势与前景
3.3.1 中国人脸识别行业发展趋势分析
(1)大数据与人脸识别技术的融合趋势分析
(2)2D人脸识别技术产品市场展趋势分析
(3)3D人脸识别技术产品市场展趋势分析
(4)智慧城市建设对人脸识别技术的需求趋势
(5)人脸识别技术与视频监控的融合趋势分析
(6)人脸识别技术与智能家居的融合趋势分析
(7)人脸识别技术与移动互联网的融合趋势分析
3.3.2 中国人脸识别行业趋势预测分析
(1)中国人脸识别行业市场驱动因素分析
(2)中国人脸识别行业市场阻力因素分析
(3)中国人脸识别行业市场规模趋势分析
第4章中国人脸识别所属行业商业模式分析
4.1 中国人脸识别行业商业模式概述
4.1.1 新兴技术行业商业模式的相似性
(1)新兴技术行业的范畴与特征
(2)新兴技术行业通用商业模式
4.1.2 人脸识别行业商业模式的特殊性
(1)人脸识别与安防行业商业模式的区别
(2)人脸识别与广义生物识别商业模式的区别
4.1.3 商业模式对人脸识别企业的重要性
(1)商业模式对创业型人脸识别企业的重要性分析
(2)商业模式对成长型人脸识别企业的重要性分析
(3)商业模式对成熟性人脸识别企业的重要性分析
(4)商业模式在应对市场同质化竞争上的重要性分析
4.2 中国人脸识别行业商业模式构成分析
4.2.1 人脸识别行业价值定位分析
(1)人脸识别行业业务范围定位
(2)人脸识别行业目标客户定位
4.2.2 人脸识别行业价值创造分析
(1)人脸识别行业业务系统分析
(2)人脸识别行业关键资源能力分析
4.2.3 人脸识别行业价值实现分析
(1)人脸识别行业盈利模式分析
(2)人脸识别行业投资价值分析
4.3 中国人脸识别行业商业模式设计策略
4.4 互联网+环境下行业商业模式创新分析
第5章中国人脸识别行业应用领域市场前景
5.1 人脸识别技术应用领域市场结构特征分析
5.2 人脸识别技术在金融领域的市场前景
5.2.1 人脸识别技术在金融领域的应用范围分析
5.2.2 中国互联网金融发展现状及投资前景调研分析
5.2.3 人脸识别技术在金融领域的市场需求现状
5.2.4 人脸识别技术在金融领域的市场趋势及前景
(1)人脸识别技术在金融领域的市场趋势分析
(2)人脸识别技术在金融领域的市场趋势分析
5.3 人脸识别技术在电子商务领域的市场前景
5.3.1 人脸识别技术在电子商务领域的应用范围分析
5.3.2 中国电子商务发展现状及投资预测分析
5.3.3 人脸识别技术在电子商务领域的市场需求现状
5.3.4 人脸识别技术在电子商务领域的市场趋势及前景
5.4 人脸识别技术在警务系统领域的市场前景
5.4.1 人脸识别技术在警务系统领域的应用范围分析
5.4.2 人脸识别技术在警务系统领域的市场需求现状
5.4.3 人脸识别技术在警务系统领域的市场趋势及前景
5.5 人脸识别技术在门禁/考勤领域的市场前景
5.5.1 人脸识别技术在门禁/考勤领域的应用范围分析
5.5.2 人脸识别技术在门禁/考勤领域的市场需求现状
5.5.3 人脸识别技术在门禁/考勤领域的市场趋势及前景
5.6 人脸识别技术在社保管理领域的市场前景
5.6.1 人脸识别技术在社保管理领域的应用范围分析
5.6.2 人脸识别技术在社保管理领域的市场需求现状
5.6.3 人脸识别技术在社保管理领域的市场趋势及前景
5.7 人脸识别技术在社交娱乐领域的市场前景
5.7.1 人脸识别技术在社交娱乐领域的应用范围分析
5.7.2 人脸识别技术在社交娱乐领域的市场需求现状
5.7.3 人脸识别技术在社交娱乐领域的市场趋势及前景
5.8 人脸识别技术在其他应用领域的市场前景
5.8.1 人脸识别技术在教育领域的市场前景分析
5.8.2 人脸识别技术在展会人流管理领域的市场前景
5.8.3 人脸识别技术在交通领域的市场前景分析
5.8.4 人脸识别技术在卫生领域的市场前景分析
5.8.5 人脸识别技术在智能商业领域的市场前景
第6章中国人脸识别行业领先企业经营分析
6.1 人脸识别行业企业整体发展情况分析
6.2 人脸识别行业领先企业经营个案分析
6.2.1 汉王科技股份有限公司经营分析
(1)企业发展简况分析
(2)企业产品结构及应用领域
(3)企业技术研发实力分析
(4)企业经营情况分析
(5)企业销售渠道与网络
(6)企业经营优劣势分析
6.2.2 北京海鑫科金高科技股份有限公司经营分析
(1)企业发展简况分析
(2)企业产品结构及应用领域
(3)企业技术研发实力分析
(4)企业经营情况分析
(5)企业销售渠道与网络
(6)企业经营优劣势分析
6.2.3 佳都新太科技股份有限公司经营分析
(1)企业发展简况分析
(2)企业产品结构及应用领域
(3)企业技术研发实力分析
(4)企业经营情况分析
(5)企业销售渠道与网络
(6)企业经营优劣势分析
6.2.4 四川川大智胜软件股份有限公司经营分析
(1)企业发展简况分析
(2)企业产品结构及应用领域
(3)企业技术研发实力分析
(4)企业经营情况分析
(5)企业销售渠道与网络
(6)企业经营优劣势分析
6.2.5 科大讯飞股份有限公司经营分析
(1)企业发展简况分析
(2)企业产品结构及应用领域
(3)企业技术研发实力分析
(4)企业经营情况分析
(5)企业销售渠道与网络
(6)企业经营优劣势分析
6.2.6 珠海欧比特控制工程股份有限公司经营分析
(1)企业发展简况分析
(2)企业产品结构及应用领域
(3)企业技术研发实力分析
(4)企业经营情况分析
(5)企业销售渠道与网络
(6)企业经营优劣势分析
6.2.7 北京旷视科技有限公司经营分析
(1)企业发展简况分析
(2)企业产品结构及应用领域
(3)企业技术研发实力分析
(4)企业经营情况分析
(5)企业销售渠道与网络
(6)企业经营优劣势分析
6.2.8 北京中科奥森科技有限公司经营分析
(1)企业发展简况分析
(2)企业产品结构及应用领域
(3)企业技术研发实力分析
(4)企业经营情况分析
(5)企业销售渠道与网络
(6)企业经营优劣势分析
6.2.9 北京安捷天盾科技发展有限公司经营分析
(1)企业发展简况分析
(2)企业产品结构及应用领域
(3)企业技术研发实力分析
(4)企业经营情况分析
(5)企业销售渠道与网络
(6)企业经营优劣势分析
6.2.10 上海银晨智能识别科技有限公司经营分析
(1)企业发展简况分析
(2)企业产品结构及应用领域
(3)企业技术研发实力分析
(4)企业经营情况分析
(5)企业销售渠道与网络
(6)企业经营优劣势分析
第7章中国人脸识别行业投资机会与建议
7.1 人脸识别行业投资特性分析
7.1.1 行业进入壁垒分析
7.1.2 行业盈利模式分析
7.1.3 行业盈利影响因素分析
7.2 人脸识别行业投资前景预警
7.2.1 行业政策风险
7.2.2 行业技术风险
7.2.3 行业供求风险
7.2.4 宏观经济波动风险
7.2.5 行业关联产业风险
7.2.6 行业其他风险
7.3 人脸识别行业投资现状分析
7.3.1 人脸识别行业投资规模分析
7.3.2 人脸识别行业投资主体分析
7.3.3 人脸识别行业投资结构分析
7.3.4 人脸识别行业投资热点分析
7.3.5 人脸识别投资项目深度解析
7.4 人脸识别行业投资机会分析
7.4.1 大数据与云计算为人脸识别行业带来的投资机会
7.4.2 智慧城市建设为人脸识别行业带来的投资机会分析
7.4.3 移动互联网发展为人脸识别行业带来的投资机会
7.4.4 互联网金融发展为人脸识别行业带来的投资机会分析
7.4.5 互联网+热点为人脸识别行业带来的投资机会分析
7.5 关于人脸识别行业的投资建议
7.5.1 人脸识别行业应用领域投资建议
7.5.2 人脸识别行业核心技术投资建议
7.5.3 人脸识别行业重点区域投资建议
7.5.4 人脸识别行业资本并购重组模式建议
7.5.5 人脸识别行业企业经营管理建议
部分图表目录:
图表1:人脸识别行业的核心技术
图表2:人脸识别行业产业链结构示意图
图表3:2015-2019年全球主要经济体经济增速预测(单位:%)
图表4:2015-2019年美国经济增长趋势及预测(单位:%)
图表5:2015-2019年德国经济增长趋势及预测(单位:%)
图表6:2015-2019年日本经济增长趋势及预测(单位:%)
图表7:2015-2019年俄罗斯经济增长趋势及预测(单位:%)
图表8:2015-2019年巴西经济增长趋势及预测(单位:%)
图表9:2015-2019年中国GDP增长率变化趋势图(单位:%)
图表10:2015-2019年中国工业增加值及增长率走势图(单位:万亿元,%)
图表11:2015-2019年中国固定资产投资及增长率走势图(单位:亿元,%)
图表12:2015-2019年中国制造业PMI指数(单位:%)
图表13:2015-2019年我国政府行业IT投资规模(单位:亿元)
图表14:2015-2019年中国安防行业市场规模(单位:亿元)
图表15:2015-2019年我国电子商务市场交易规模走势图(单位:万亿,%)
图表16:2015-2019年我国B2B电子商务市场交易额走势图(单位:万亿,%)
图表17:2015-2019年中国网民规模发展趋势图(单位:万人,%)
图表18:2015-2019年中国手机网民规模及其占网民比例(单位:万人,%)
图表19:2015-2019年城镇居民家庭人均可支配收入及增长率变化趋势图(单位:元,%)
图表20:2015-2019年农村居民家庭人均纯收入及增长率变化趋势图(单位:元,%)
图表21:2015-2019年中国人脸识别相关专利申请数量变化图(单位:个)
图表22:2015-2019年中国人脸识别相关专利公开数量变化图(单位:个)
图表23:2015-2019年中国人脸识别相关专利申请人构成(前十位)(单位:个)
图表24:2015-2019年中国人脸识别相关专利申请人综合比较(前十位)(单位:个,%,人,年)
图表25:2015-2019年中国人脸识别相关专利分布领域(前十位)(单位:个)
图表26:2015-2019年全球人脸识别行业市场规模发展趋势(单位:亿元,%)
图表27:2020-2026年全球人脸识别行业市场规模预测(单位:亿元)
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