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2020-2026年中國人臉識別行業(yè)現(xiàn)狀分析與產(chǎn)業(yè)投資格局預(yù)測報告
2020-08-21
  • [報告ID] 145857
  • [關(guān)鍵詞] 人臉識別行業(yè)
  • [報告名稱] 2020-2026年中國人臉識別行業(yè)現(xiàn)狀分析與產(chǎn)業(yè)投資格局預(yù)測報告
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報告簡介

人臉識別行業(yè)基本概況分析

人臉識別技術(shù)在中國的發(fā)展起步于上世紀(jì)九十年代末,經(jīng)歷了技術(shù)引進-專業(yè)市場導(dǎo)入-技術(shù)完善-技術(shù)應(yīng)用-各行業(yè)領(lǐng)域使用等五個階段。目前,國內(nèi)的人臉識別技術(shù)已經(jīng)相對發(fā)展成熟,該技術(shù)越來越多的被推廣到安防領(lǐng)域,延伸出考勤機、門禁機等多種產(chǎn)品,可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務(wù)及安全防務(wù)等領(lǐng)域,人臉識別的全面應(yīng)用時代已經(jīng)到來。

人臉識別技術(shù)介紹

——人臉識別技術(shù)流程分析

人臉識別的技術(shù)原理主要包括三大步驟:首先是建立人臉圖像數(shù)據(jù)庫,其次是通過各種方式來獲得當(dāng)前要進行識別的目標(biāo)人臉圖像,最后是將目標(biāo)人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中既有的人臉圖像進行比對和篩選,其技術(shù)流程如下:

 (2)人臉識別主要方法分析

人臉識別技術(shù)是一個跨越多個學(xué)科領(lǐng)域知識的高端技術(shù)研究工作,涉及圖像處理、生理學(xué)、心理學(xué)、模式識別等知識,目前比較常見的人臉識別方法包括基于特征臉的方法、基于幾何特征的方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法、基于支持向量機的方法以及其他綜合方法。

 (3)常用人臉數(shù)據(jù)庫分析

目前世界較為常用的人臉數(shù)據(jù)庫包括:ERET人臉數(shù)據(jù)庫、CMU Multi-PIE人臉數(shù)據(jù)庫、YALE人臉數(shù)據(jù)庫、YALE人臉數(shù)據(jù)庫B、MIT人臉數(shù)據(jù)庫、ORL人臉數(shù)據(jù)庫、BioID人臉數(shù)據(jù)庫、年齡識別數(shù)據(jù)集IMDB-WIKI等。

2、人臉識別技術(shù)具有非侵犯性

人臉識別是生物特征識別技術(shù)的一個重要方向,不同的生物識別技術(shù)在細(xì)分技術(shù)上各具優(yōu)勢,人臉識別技術(shù)是非接觸和不需要主動接受的,具有非侵犯性。此外,人們對這種技術(shù)的排斥心理最小,因此人臉識別技術(shù)是一種最友好的生物特征識別技術(shù),并且圖像采集可以由安防中的攝像頭完成,不需要重新再布置新的采集設(shè)備。

3、中國人臉識別行業(yè)技術(shù)環(huán)境十分活躍

截至2019年底,在soopat專利搜索引擎上以“人臉識別”為關(guān)鍵詞檢索得到20208項專利申請記錄,行業(yè)技術(shù)環(huán)境十分活躍。

從申請年來看,2010-2018年,我國專利申請數(shù)逐年增長,2018年增加至5618項,為近年來最高,2019年我國人臉識別相關(guān)專利申請數(shù)達3024項。

從公開年來看,我國最早于2002年有人臉識別相關(guān)專利公開,當(dāng)年公開數(shù)量為1項,隨后專利公開量保持快速增長態(tài)勢,2019年我國人臉識別相關(guān)專利公開數(shù)量為6700項。

4、中國人臉識別技術(shù)發(fā)明專利申請量超六成

在超2萬項的人臉識別技術(shù)專利中,發(fā)明專利的申請量最多,達12407項,占比為61.40%;其次為實用新型專利,占比為24.76%。

5、G06K專利申請量過萬

從我國人臉識別相關(guān)熱門專利技術(shù)申請分布領(lǐng)域來看,G06K(數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)表示、記錄載體、記錄載體的處理)申請量最多,達10134項;其次為G07C(時間登記器或出勤登記器、登記或指示機器的運行、產(chǎn)生隨機數(shù)、投票或彩票設(shè)備、未列入其他類目的核算裝置),申請數(shù)量為1302項。

6、人臉識別錯誤率逐年降低

經(jīng)過了40多年的發(fā)展,人臉識別技術(shù)取得了長足進步,根據(jù)LFW測試成績顯示,目前最優(yōu)的系統(tǒng)在千萬分之一的誤報下達到識別準(zhǔn)確率準(zhǔn)確率已經(jīng)超過99.8%,甚至超過了人類的識別程度,錯誤驗證率也控制在0.2%以下。

即使是采用評測標(biāo)準(zhǔn)最嚴(yán)格的FRVT測試,根據(jù)2019年7月3日NIST公布的FRVT最新報告顯示了全球人臉識別算法的最高水平可以做到在千萬分之一誤報率下,漏報率降低于0.3%,這意味著千萬分位誤報下的識別準(zhǔn)確率已經(jīng)超過99%,人臉識別技術(shù)的不斷進步無疑會促進其在更廣泛范圍內(nèi)的應(yīng)用。

7、人臉識別應(yīng)用場景廣泛,安防和考勤門禁占比較高

目前,人臉識別在考勤/門禁領(lǐng)域的應(yīng)用最為成熟,約占行業(yè)市場的40%左右;安防作為人臉識別最早應(yīng)用的領(lǐng)域之一,其市場份額占比在30%左右;金融作為人臉識別未來重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一,其市場規(guī)模在逐步擴大,目前約占行業(yè)的20%。

8、三維人臉識別技術(shù)將是未來發(fā)展主流

從人臉識別技術(shù)發(fā)展過程來看,未來三維人臉識別是人臉識別主要技術(shù)手段,二維人臉識別只是人臉識別發(fā)展的過度階段。實驗結(jié)果顯示,二維人臉識別系統(tǒng)在人臉左右偏轉(zhuǎn)達到40度識別率迅速下降到50%以下;而采用三維人臉識別后,識別率可以提高至少10-20個百分點。

本公司出品的研究報告首先介紹了中國人臉識別行業(yè)行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、人臉識別行業(yè)行業(yè)整體運行態(tài)勢等,接著分析了中國人臉識別行業(yè)行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀,然后介紹了人臉識別行業(yè)行業(yè)市場競爭格局。隨后,報告對人臉識別行業(yè)行業(yè)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析,最后分析了中國人臉識別行業(yè)行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預(yù)測。您若想對人臉識別行業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資中國人臉識別行業(yè)行業(yè),本報告是您不可或缺的重要工具。

本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù),海關(guān)總署,問卷調(diào)查數(shù)據(jù),商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等人臉識別行業(yè)。其中宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局,部分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局及市場調(diào)研數(shù)據(jù),企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計人臉識別行業(yè)及證券交易所等,價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測人臉識別行業(yè)。


報告目錄
2020-2026年中國人臉識別行業(yè)現(xiàn)狀分析與產(chǎn)業(yè)投資格局預(yù)測報告

第.一章 人臉識別的基本概況
1.1 人臉識別技術(shù)總述
1.1.1 基本概念
1.1.2 識別流程
1.1.3 人臉特征
1.1.4 識別算法
1.1.5 識別數(shù)據(jù)
1.1.6 配合程度
1.2 人臉識別發(fā)展特性
1.2.1 相似性
1.2.2 易變性
1.3 人臉識別發(fā)展優(yōu)勢
1.3.1 技術(shù)特點
1.3.2 技術(shù)優(yōu)勢
1.3.3 應(yīng)用優(yōu)勢

第二章 人臉識別行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 國際環(huán)境
2.1.1 國際經(jīng)濟環(huán)境
2.1.2 市場發(fā)展規(guī)模
2.1.3 行業(yè)發(fā)展趨勢
2.2 政策環(huán)境
2.2.1 行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布
2.2.2 標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容分析
2.2.3 央行支持文件
2.2.4 科技創(chuàng)新規(guī)劃
2.3 經(jīng)濟環(huán)境
2.3.1 宏觀經(jīng)濟概況
2.3.2 工業(yè)運行情況
2.3.3 固定資產(chǎn)投資
2.3.4 宏觀經(jīng)濟展望
2.4 社會環(huán)境
2.4.1 互聯(lián)網(wǎng)普及情況
2.4.2 居民收入情況
2.4.3 國家科研實力
2.5 產(chǎn)業(yè)環(huán)境
2.5.1 市場規(guī)模機構(gòu)
2.5.2 市場機構(gòu)分析
2.5.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

第三章 2015-2019年中國人臉識別行業(yè)發(fā)展分析
3.1 中國人臉識別行業(yè)發(fā)展動因
3.1.1 識別效率提升
3.1.2 應(yīng)用需求上升
3.1.3 接受程度較高
3.1.4 相關(guān)政策利好
3.2 中國人臉識別產(chǎn)業(yè)鏈分析
3.2.1 產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析
3.2.2 上下游布局企業(yè)
3.2.3 上游發(fā)展特點分析
3.2.4 中游技術(shù)發(fā)展進展
3.2.5 下游未來發(fā)展趨勢
3.3 2015-2019年中國人臉識別市場發(fā)展?fàn)顩r
3.3.1 市場發(fā)展階段
3.3.2 市場產(chǎn)品分類
3.3.3 市場發(fā)展特點
3.3.4 市場發(fā)展規(guī)模
3.3.5 商業(yè)模式分析
3.3.6 盈利模式分析
3.4 中國人臉識別行業(yè)發(fā)展問題
3.4.1 行業(yè)發(fā)展問題
3.4.2 技術(shù)發(fā)展瓶頸
3.4.3 隱私保護問題
3.4.4 技術(shù)安全問題
3.5 中國人臉識別市場應(yīng)對措施
3.5.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
3.5.2 技術(shù)發(fā)展對策
3.5.3 技術(shù)安全防范

第四章 2015-2019年人臉識別技術(shù)發(fā)展分析
4.1 人臉識別技術(shù)綜況
4.1.1 技術(shù)發(fā)展歷程
4.1.2 技術(shù)原理分析
4.1.3 技術(shù)發(fā)展特點
4.1.4 關(guān)鍵技術(shù)分析
4.1.5 技術(shù)影響生活
4.2 人臉識別系統(tǒng)分析
4.2.1 系統(tǒng)構(gòu)成分析
4.2.2 系統(tǒng)設(shè)計流程
4.2.3 重點模塊構(gòu)建
4.2.4 系統(tǒng)細(xì)分模塊
4.3 3D人臉識別技術(shù)分析
4.3.1 3D人臉識別方案
4.3.2 3D人臉識別原理
4.3.3 3D人臉識別優(yōu)勢
4.3.4 3D人臉識別應(yīng)用
4.3.5 手機應(yīng)用狀況分析
4.3.6 3D人臉識別前景
4.4 人臉識別與相關(guān)技術(shù)的融合
4.4.1 人臉識別+大數(shù)據(jù)
4.4.2 人臉識別+虛擬現(xiàn)實
4.5 其他生物識別技術(shù)分析
4.5.1 指紋識別技術(shù)
4.5.2 虹膜識別技術(shù)
4.5.3 語音識別技術(shù)
4.5.4 指靜脈識別技術(shù)

第五章 2015-2019年中國人臉識別應(yīng)用狀況及模式
5.1 人臉識別技術(shù)應(yīng)用綜況
5.1.1 應(yīng)用階段分析
5.1.2 主要識別產(chǎn)品
5.1.3 主要用途分析
5.1.4 重點應(yīng)用領(lǐng)域
5.1.5 商業(yè)化發(fā)展分析
5.2 人臉識別應(yīng)用模式分析
5.2.1 人臉識別的1:1模式
5.2.2 人臉識別的1:N模式
5.2.3 人臉識別的M:N模式
5.2.4 三種應(yīng)用模式的對比

第六章 2015-2019年中國人臉識別重點應(yīng)用領(lǐng)域分析
6.1 智慧金融領(lǐng)域
6.1.1 人臉識別應(yīng)用背景
6.1.2 人臉識別應(yīng)用場景
6.1.3 金融應(yīng)用前景展望
6.1.4 銀行應(yīng)用規(guī)模預(yù)測
6.2 智能手機領(lǐng)域
6.2.1 智能手機產(chǎn)量規(guī)模
6.2.2 手機人臉識別技術(shù)
6.2.3 人臉識別手機產(chǎn)品
6.2.4 人臉識別應(yīng)用問題
6.2.5 技術(shù)應(yīng)用趨勢預(yù)測
6.2.6 技術(shù)應(yīng)用規(guī)模預(yù)測
6.3 電子支付領(lǐng)域
6.3.1 電子支付市場規(guī)模
6.3.2 電子支付用戶規(guī)模
6.3.3 生物支付成為主流
6.3.4 人臉識別保障安全
6.3.5 電商支付領(lǐng)域應(yīng)用
6.3.6 人臉識別支付案例
6.4 交通客運領(lǐng)域
6.4.1 交通運輸業(yè)狀況
6.4.2 軌交信息化需求
6.4.3 高鐵檢票應(yīng)用
6.4.4 機場應(yīng)用詳析
6.4.5 輪渡票務(wù)應(yīng)用
6.4.6 出入境人臉識別
6.4.7 公交安全駕駛應(yīng)用
6.5 監(jiān)控安防領(lǐng)域
6.5.1 安防市場規(guī)模分析
6.5.2 視頻監(jiān)控應(yīng)用需求
6.5.3 人臉識別應(yīng)用進程
6.5.4 人臉識別應(yīng)用意義
6.5.5 人臉識別應(yīng)用場景
6.5.6 應(yīng)用布局企業(yè)分類
6.5.7 應(yīng)用需求空間預(yù)測
6.6 智能門禁領(lǐng)域
6.6.1 門禁行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
6.6.2 門禁智能發(fā)展趨勢
6.6.3 人臉識別應(yīng)用優(yōu)勢
6.6.4 技術(shù)應(yīng)用于智慧社區(qū)
6.6.5 地區(qū)應(yīng)用動態(tài)分析
6.7 高校管理領(lǐng)域
6.7.1 課堂考勤管理
6.7.2 高校安全管理
6.7.3 防作弊生物技術(shù)
6.7.4 考場防作弊監(jiān)控
6.7.5 高考人臉識別系統(tǒng)
6.8 其他應(yīng)用領(lǐng)域
6.8.1 醫(yī)療健康領(lǐng)域
6.8.2 電子政務(wù)領(lǐng)域
6.8.3 公安系統(tǒng)應(yīng)用
6.8.4 保險業(yè)務(wù)領(lǐng)域
6.8.5 新零售業(yè)務(wù)領(lǐng)域
6.8.6 智能迎賓系統(tǒng)
6.8.7 其他部分應(yīng)用

第七章 2015-2019年中國人臉識別行業(yè)競爭格局
7.1 整體競爭格局
7.1.1 品牌競爭格局
7.1.2 技術(shù)競爭格局
7.1.3 企業(yè)競爭格局
7.1.4 五力競爭分析
7.2 初創(chuàng)公司陣營
7.2.1 陣營主體構(gòu)成
7.2.2 商業(yè)模式分析
7.2.3 市場份額占比
7.2.4 競爭焦點分析
7.3 上市公司陣營
7.3.1 陣營主體構(gòu)成
7.3.2 運營狀況對比
7.3.3 企業(yè)布局方向
7.4 互聯(lián)網(wǎng)公司陣營
7.4.1 國際企業(yè)布局
7.4.2 百度布局動態(tài)
7.4.3 騰訊布局動態(tài)
7.4.4 阿里布局動態(tài)

第八章 人臉識別市場重點企業(yè)運營分析
8.1 四川川大智勝軟件股份有限公司
8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2 人臉識別布局
8.1.3 經(jīng)營效益分析
8.1.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.1.5 財務(wù)狀況分析
8.1.6 核心競爭力分析
8.1.7 未來前景展望
8.2 佳都新太科技股份有限公司
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 人臉識別布局
8.2.3 經(jīng)營效益分析
8.2.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.2.5 財務(wù)狀況分析
8.2.6 核心競爭力分析
8.2.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.2.8 未來前景展望
8.3 漢王科技股份有限公司
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2 人臉識別布局
8.3.3 經(jīng)營效益分析
8.3.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.3.5 財務(wù)狀況分析
8.3.6 核心競爭力分析
8.3.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.3.8 未來前景展望
8.4 神思電子技術(shù)股份有限公司
8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2 人臉識別布局
8.4.3 經(jīng)營效益分析
8.4.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.4.5 財務(wù)狀況分析
8.4.6 核心競爭力分析
8.4.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.4.8 未來前景展望
8.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司
8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2 人臉識別業(yè)務(wù)
8.5.3 經(jīng)營效益分析
8.5.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.5.5 財務(wù)狀況分析
8.5.6 核心競爭力分析
8.5.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.5.8 未來前景展望
8.6 北京曠視科技有限公司
8.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.6.2 競爭實力分析
8.6.3 Face++動態(tài)
8.6.4 技術(shù)研發(fā)動態(tài)
8.6.5 融資布局分析
8.6.6 業(yè)務(wù)發(fā)展展望
8.7 廣州云從信息科技有限公司
8.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.7.2 競爭實力分析
8.7.3 業(yè)務(wù)板塊分析
8.7.4 融資布局加快
8.7.5 技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)

第九章 中國人臉識別行業(yè)發(fā)展機遇分析
9.1 生物識別市場發(fā)展前景向好
9.1.1 市場需求空間
9.1.2 應(yīng)用趨勢明朗
9.1.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向
9.1.4 技術(shù)發(fā)展趨勢
9.2 人臉識別企業(yè)投融資布局加快
9.2.1 依圖科技融資動態(tài)
9.2.2 商湯科技融資動態(tài)
9.2.3 中科視拓融資布局
9.2.4 深醒科技融資布局
9.2.5 唯思科技融資動態(tài)
9.3 人臉識別市場投資態(tài)勢良好
9.3.1 驅(qū)動因素分析
9.3.2 市場融資加快
9.3.3 技術(shù)研發(fā)推進
9.3.4 技術(shù)要求提高

第十章 中國人臉識別行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
10.1 人臉識別市場發(fā)展前景展望
10.1.1 智慧城市推動
10.1.2 行業(yè)發(fā)展展望
10.1.3 發(fā)展?jié)摿Ψ治?
10.1.4 市場規(guī)模預(yù)測
10.1.5 國際市場布局
10.2 人臉識別行業(yè)未來發(fā)展趨勢
10.2.1 行業(yè)整體發(fā)展趨勢
10.2.2 多模態(tài)融合趨勢
10.2.3 行業(yè)規(guī)范化趨勢
10.2.4 技術(shù)精準(zhǔn)化趨勢
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