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2020-2026年中国人脸识别市场调研分析与产业投资战略研究报告
2020-08-26
  • [报告ID] 145984
  • [关键词] 人脸识别市场
  • [报告名称] 2020-2026年中国人脸识别市场调研分析与产业投资战略研究报告
  • [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年中国人脸识别市场调研分析与产业投资战略研究报告

第.一章 人脸识别的基本概况
1.1 人脸识别技术总述
1.1.1 基本概念
1.1.2 识别流程
1.1.3 人脸特征
1.1.4 识别算法
1.1.5 识别数据
1.1.6 配合程度
1.2 人脸识别发展特性
1.2.1 相似性
1.2.2 易变性
1.3 人脸识别发展优势
1.3.1 技术特点
1.3.2 技术优势
1.3.3 应用优势

第二章 人脸识别行业发展环境分析
2.1 国际环境
2.1.1 国际经济环境
2.1.2 市场发展规模
2.1.3 行业发展趋势
2.2 政策环境
2.2.1 行业标准发布
2.2.2 标准内容分析
2.2.3 央行支持文件
2.2.4 科技创新规划
2.3 经济环境
2.3.1 宏观经济概况
2.3.2 工业运行情况
2.3.3 固定资产投资
2.3.4 宏观经济展望
2.4 社会环境
2.4.1 互联网普及情况
2.4.2 居民收入情况
2.4.3 国家科研实力
2.5 产业环境
2.5.1 市场规模机构
2.5.2 市场机构分析
2.5.3 产业发展挑战

第三章 2015-2019年中国人脸识别行业发展分析
3.1 中国人脸识别行业发展动因
3.1.1 识别效率提升
3.1.2 应用需求上升
3.1.3 接受程度较高
3.1.4 相关政策利好
3.2 中国人脸识别产业链分析
3.2.1 产业链结构分析
3.2.2 上下游布局企业
3.2.3 上游发展特点分析
3.2.4 中游技术发展进展
3.2.5 下游未来发展趋势
3.3 2015-2019年中国人脸识别市场发展状况
3.3.1 市场发展阶段
3.3.2 市场产品分类
3.3.3 市场发展特点
3.3.4 市场发展规模
3.3.5 商业模式分析
3.3.6 盈利模式分析
3.4 中国人脸识别行业发展问题
3.4.1 行业发展问题
3.4.2 技术发展瓶颈
3.4.3 隐私保护问题
3.4.4 技术安全问题
3.5 中国人脸识别市场应对措施
3.5.1 产业发展建议
3.5.2 技术发展对策
3.5.3 技术安全防范

第四章 人脸识别技术发展分析
4.1 人脸识别技术综况
4.1.1 技术发展历程
4.1.2 技术原理分析
4.1.3 技术发展特点
4.1.4 关键技术分析
4.1.5 技术影响生活
4.2 人脸识别系统分析
4.2.1 系统构成分析
4.2.2 系统设计流程
4.2.3 重点模块构建
4.2.4 系统细分模块
4.3 3D人脸识别技术分析
4.3.1 3D人脸识别方案
4.3.2 3D人脸识别原理
4.3.3 3D人脸识别优势
4.3.4 3D人脸识别应用
4.3.5 手机应用状况分析
4.3.6 3D人脸识别前景
4.4 人脸识别与相关技术的融合
4.4.1 人脸识别+大数据
4.4.2 人脸识别+虚拟现实
4.5 其他生物识别技术分析
4.5.1 指纹识别技术
4.5.2 虹膜识别技术
4.5.3 语音识别技术
4.5.4 指静脉识别技术

第五章 中国人脸识别应用状况及模式
5.1 人脸识别技术应用综况
5.1.1 应用阶段分析
5.1.2 主要识别产品
5.1.3 主要用途分析
5.1.4 重点应用领域
5.1.5 商业化发展分析
5.2 人脸识别应用模式分析
5.2.1 人脸识别的1:1模式
5.2.2 人脸识别的1:N模式
5.2.3 人脸识别的M:N模式
5.2.4 三种应用模式的对比

第六章 中国人脸识别重点应用领域分析
6.1 智慧金融领域
6.1.1 人脸识别应用背景
6.1.2 人脸识别应用场景
6.1.3 金融应用前景展望
6.1.4 银行应用规模预测
6.2 智能手机领域
6.2.1 智能手机产量规模
6.2.2 手机人脸识别技术
6.2.3 人脸识别手机产品
6.2.4 人脸识别应用问题
6.2.5 技术应用趋势预测
6.2.6 技术应用规模预测
6.3 电子支付领域
6.3.1 电子支付市场规模
6.3.2 电子支付用户规模
6.3.3 生物支付成为主流
6.3.4 人脸识别保障安全
6.3.5 电商支付领域应用
6.3.6 人脸识别支付案例
6.4 交通客运领域
6.4.1 交通运输业状况
6.4.2 轨交信息化需求
6.4.3 高铁检票应用
6.4.4 机场应用详析
6.4.5 轮渡票务应用
6.4.6 出入境人脸识别
6.4.7 公交安全驾驶应用
6.5 监控安防领域
6.5.1 安防市场规模分析
6.5.2 视频监控应用需求
6.5.3 人脸识别应用进程
6.5.4 人脸识别应用意义
6.5.5 人脸识别应用场景
6.5.6 应用布局企业分类
6.5.7 应用需求空间预测
6.6 智能门禁领域
6.6.1 门禁行业发展状况
6.6.2 门禁智能发展趋势
6.6.3 人脸识别应用优势
6.6.4 技术应用于智慧社区
6.6.5 地区应用动态分析
6.7 高校管理领域
6.7.1 课堂考勤管理
6.7.2 高校安全管理
6.7.3 防作弊生物技术
6.7.4 考场防作弊监控
6.7.5 高考人脸识别系统
6.8 其他应用领域
6.8.1 医疗健康领域
6.8.2 电子政务领域
6.8.3 公安系统应用
6.8.4 保险业务领域
6.8.5 新零售业务领域
6.8.6 智能迎宾系统
6.8.7 其他部分应用

第七章 中国人脸识别行业竞争格局
7.1 整体竞争格局
7.1.1 品牌竞争格局
7.1.2 技术竞争格局
7.1.3 企业竞争格局
7.1.4 五力竞争分析
7.2 初创公司阵营
7.2.1 阵营主体构成
7.2.2 商业模式分析
7.2.3 市场份额占比
7.2.4 竞争焦点分析
7.3 上市公司阵营
7.3.1 阵营主体构成
7.3.2 运营状况对比
7.3.3 企业布局方向
7.4 互联网公司阵营
7.4.1 国际企业布局
7.4.2 百度布局动态
7.4.3 腾讯布局动态
7.4.4 阿里布局动态

第八章 人脸识别市场重点企业运营分析
8.1 四川川大智胜软件股份有限公司
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 人脸识别布局
8.1.3 经营效益分析
8.1.4 业务经营分析
8.2 佳都新太科技股份有限公司
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 人脸识别布局
8.2.3 经营效益分析
8.2.4 业务经营分析
8.3 汉王科技股份有限公司
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 人脸识别布局
8.3.3 经营效益分析
8.3.4 业务经营分析
8.4 神思电子技术股份有限公司
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 人脸识别布局
8.4.3 经营效益分析
8.4.4 业务经营分析
8.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 人脸识别业务
8.5.3 经营效益分析
8.5.4 业务经营分析
8.6 北京旷视科技有限公司
8.6.1 企业发展概况
8.6.2 竞争实力分析
8.6.3 Face++动态
8.6.4 技术研发动态
8.7 广州云从信息科技有限公司
8.7.1 企业发展概况
8.7.2 竞争实力分析
8.7.3 业务板块分析
8.7.4 融资布局加快

第九章 中国人脸识别行业发展机遇分析
9.1 生物识别市场发展前景向好
9.1.1 市场需求空间
9.1.2 应用趋势明朗
9.1.3 产业发展方向
9.1.4 技术发展趋势
9.2 人脸识别企业投融资布局加快
9.2.1 依图科技融资动态
9.2.2 商汤科技融资动态
9.2.3 中科视拓融资布局
9.2.4 深醒科技融资布局
9.2.5 唯思科技融资动态
9.3 人脸识别市场投资态势良好
9.3.1 驱动因素分析
9.3.2 市场融资加快
9.3.3 技术研发推进
9.3.4 技术要求提高

第十章 中国人脸识别行业发展前景及趋势分析
10.1 人脸识别市场发展前景展望
10.1.1 智慧城市推动
10.1.2 行业发展展望
10.1.3 发展潜力分析
10.1.4 市场规模预测
10.1.5 国际市场布局
10.2 人脸识别行业未来发展趋势
10.2.1 行业整体发展趋势
10.2.2 多模态融合趋势
10.2.3 行业规范化趋势
10.2.4 技术精准化趋势
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