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2020-2026年中国人脸识别行业发展趋势预测及产业投资格局预测报告
2020-08-26
  • [报告ID] 145982
  • [关键词] 人脸识别行业
  • [报告名称] 2020-2026年中国人脸识别行业发展趋势预测及产业投资格局预测报告
  • [交付方式] EMS特快专递 EMAIL
  • [完成日期] 2020/8/8
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报告简介

人脸识别行业基本概况分析:定义、产业链、发展历程、利好政策分析

人脸识别,通常也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,主要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。近年来,随着人工智能的发展以及国家经济发展、安全防卫的需要,我国人脸识别市场不断扩大,技术水平不断提升,在算法方面已取得世界领先地位。随着智慧城市的建设以及智慧家庭的发展,3D人脸识别将有着更广阔的发展空间。

产业简介:应用广泛、优势突出

人脸识别有广义与狭义之分,从广义上讲,人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

从产业链条来看,人脸识别产业的上游是硬件基础的支撑,包括高清摄像头、处理芯片(CPU、GPU、TPU)、服务器和数据与视频传输设备,在摄像头方面海康威视、大华股份等企业水平较为先进;处理芯片方面英伟达、英特尔和AMD等国际巨头占据领先地位;而在服务器和数据传输方面,我国华为、阿里等厂商发展迅速。

产业链中游主要是人脸识别算法和软件服务,在算法软件方面我国腾讯、百度、旷视科技、云从科技、商汤科技等企业已处在全球领先地位;软硬件集成中安防巨头海康威视、大华股份,以及汉王科技、川大智能等企业竞争较为激烈。

目前我国人脸识别已经广泛应用到智能手机使用、机场和火车站身份认证、金融远程开户、企业门禁考勤等场景,随着未来技术条件的进一步成熟以及智能化时代的全面到来,人脸识别的应用将进一步拓展和深化。

中国人脸识别技术发展历程分析:2015年后发展加快

2015年后发展加快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。其中,2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年,该年FaceBook发表一篇名为“Deep Face系统:达到肉眼级别的人脸识别系统”的文章,之后Face++(旷视科技)创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果。目前,国内的人脸识别技术已经相对发展成熟,正在各个领域加强推广。

政策频发,助推产业发展

随着科学技术的发展,人工智能(AI)逐渐被世界各国所重视,AI领域的研发和推广被很多国家上升至国家级战略规划。人脸识别作为其中的一个子类,目前已经逐渐在各领域得到应用,其对人精准的辨别特性使得各领域逐步加大对人脸识别的重视和应用推广。近年来,我国相关政策的频频出台也为人脸识别技术的发展提供了政策保障和支撑。

中国人脸识别市场规模逐步扩大

在当今信息爆炸的社会,信息的安全性以及隐蔽性变的越来越重要,如何有效、方便的进行身份验证和识别,越来越成为一个非常突出的问题。传统上各类验证方式如身份证、密码卡、口令卡等无不存在着诸多的问题,并且伴随着各类破解技术的不断进步,也面临着越来越严重的挑战,人脸识别技术作为人类视觉上最杰出的能力之一,由于其无害性以及对用户最直观自然的方式,因此使得其成为生物特征自动识别技术领域最具有应用前景的方式。近年来,我国人脸识别行业市场规模逐步扩大。

2013年中国人脸识别市场规模仅仅达8.61亿元。并呈现出逐年快速增长趋势。2014年中国人脸识别市场规模突破了10亿元。截止至2017年中国人脸识别市场规模增长至21.9亿元,2018年我国多座火车站在乘客身份识别中使用人脸识别技术,市场规模明显提高,约为27.6亿元,较2017年增长26%,处在快速发展阶段。

门禁考勤领域占比最高

随着技术发展和安全性要求的提高,人脸识别技术在产业应用中发生巨大变化,从安全性可靠性要求较低的行业如安防、社区等上升到金融社保、证券、银行、互联网金融等安全可靠性要求较高的行业。当前,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42%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%。

技术水平:专利申请快速增长,中国算法全球领先

中国人脸识别行业规模快速扩大,背后是中国人脸识别技术的快速发展。人工智能的浪潮涌起,让人脸识别技术得到了快速发展的机遇;中国人工智能政策的支持,为人脸识别的发展提供了坚实保障。根据soopat最新数据显示,近年来我国人脸识别技术专利申请量和公开量不断提高,2017年我国人脸识别专利申请量和公开量分别为3368项和2698项,及至2018年专利申请量增长至3487项,而公开量增长近一倍达到5200项。

人脸识别技术的核心是算法,算法负责人脸特征的提取,并与库存的已知人脸进行比对,完成最终的分类,这是整个人脸识别最重要的过程,目前中国企业已经在算法领域取得了全球领先的地位。根据我国企业在LFW中的识别率来看,在公布的人脸识别数据库LFW(Labeled Faces in the Wild)测试结果显示,平安集团旗下平安科技的人脸识别技术以99.84%的识别精度和最低的波动幅度领先国内外知名公司,位居世界第一;腾讯优图以99.80%的识别率排名第二;而大华股份以99.78%的识别率排在第三位。

而根据美国国家标准与技术研究院(NIST)的2018年全球人脸识别算法测试(FRVT)最新结果,2018年共有来自全球的39家企业和机构参与本次竞赛。在最新排名中,前五名算法被中国公司包揽,显示出了中国公司强大的竞争力。其中依图科技算法包揽前两名,商汤科技获得第三第四名,中科院深圳先进技术研究院获得第五名,旷世科技算法获得第八名。

不论是LFW测试结果还是美国国家标准与技术研究院(NIST)测试结果都证明,目前中国人脸识别技术处于全球领先地位,随着中国整体技术水平的提高和在人脸识别等人工智能领域投入的扩大,未来中国很可能将继续领跑世界。

我国人脸识别行业市场竞争格局:不同领域、各有千秋

目前我国排名前列的人脸识别企业主要有旷视科技、商汤科技等专门成立从事人脸识别技术研发应用的创业型公司,老牌的安防及上市企业如海康威视、大华股份、川大智胜、欧比特等,同时还有互联网巨头腾讯、阿里、百度以投资或自有研发团队的形式进入人脸识别领域。

在不同应用领域,人脸识别行业品牌的知名度不一样。按照人脸识别技术的应用维度分析,可以分为政府、企业和个人消费者,其中政府部门一般希望人脸识别技术应用在智能安防领域,应用场景复杂,对准确性的要求较高;个人消费者应用场景复杂性低,但对消费体验要求较高。按照人脸识别技术的供给维度分析,人脸识别技术能够提供的产品主要划分为工程项目、硬件及软件技术。

在个人应用领域,纯粹的软件技术(人脸识别技术)与智能手机及平板电脑等智能终端结合,应用场景简单,主要品牌为旷视科技、商汤科技等初创企业;在企业应用领域,主要是门禁、考勤等产品需求,应用场景最为简单,主要品牌为汉王科技、海康威视等企业;在政府应用领域,人脸识别的项目工程一般应用在公共安全领域(包括出入境管理、智慧城市等领域),此类领域应用场景最复杂,主要企业包括欧比特、海鑫科金、海康威视、大华股份等企业。

发展前景:多方因素驱动,市场规模稳步扩大

 

随着人脸识别技术不断成熟,市场需求将加速释放,应用场景不断被挖掘。从社保领取到校园门禁,从远程预授信到安检闸机检查,人脸识别正不断打开市场。人脸识别市场热度高涨,其应用场景得到跨越式发展的根本原因在于技术革新。人工智能下,深度学习使人脸识别的精确度超越肉眼级别,极大丰富了人脸识别的应用场景。互联网银行远程开户的刚需将人脸识别带进了金融级应用场景,同时智慧城市建设下,安防等领域对人脸识别的需求逐步扩大;巨头频繁布局人脸识别赋予其更大的应用场景想像空间,同时培养用户“刷脸”习惯以及对技术的认可度,有利于产业进一步发展。多方的推动使得人脸识别应用得到爆发式发展。

随着我国社会经济的稳步发展,对于人脸识别技术的应用需求也将越来越大。此外,随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展,城市监控的高清化进一步得到普及,摄像头数量大规模增长,使得人脸识别在数据采集上的阻碍大大减小,提升了人脸识别的质量与应用领域。预计未来五年人脸识别市场规模将保持20%以上的增长速度,到2024年市场规模达到100亿元左右。

本公司出品的研究报告首先介绍了中国人脸识别行业市场发展环境、人脸识别行业整体运行态势等,接着分析了中国人脸识别行业市场运行的现状,然后介绍了人脸识别行业市场竞争格局。随后,报告对人脸识别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发展趋势与投资预测。您若想对人脸识别行业产业有个系统的了解或者想投资中国人脸识别行业,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。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。


报告目录
2020-2026年中国人脸识别行业发展趋势预测及产业投资格局预测报告

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
第二节德国Cognitec公司
第三节美国Luxand公司
第四节汉王科技股份有限公司
第五节北京海鑫科金高科技股份有限公司
第六节珠海欧比特控制工程股份有限公司
第七节上海银晨智能识别科技有限公司
第八节佳都新太科技股份有限公司
第九节四川川大智胜软件股份有限公司
第十节科大讯飞股份有限公司

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
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
第.一节人脸识别企业发展战略规划背景意义
第二节人脸识别企业战略规划制定依据
第三节人脸识别企业战略规划策略分析
第四节人脸识别企业重点客户战略实施

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
图表28互联网金融主要人脸识别应用需求图示
图表29在线开户流程图
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