報告簡介
人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別按照識別方式的不同可以分為:人臉驗證對比、靜態(tài)驗證對比、動態(tài)驗證對比。
隨著人工智能技術水平的迅速發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展水平的穩(wěn)步踏進 , 在大數(shù)據(jù)應用的帶領下 ,人臉識別技術在智慧城市 、 安防市場等行業(yè)得到了廣闊的應用,對此國家出臺了一系列政策促進行業(yè)發(fā)展。人臉識別飛速發(fā)展出現(xiàn)人臉識別技術被濫用的現(xiàn)象,國家信息安全層面加強了對人臉識別的監(jiān)管。
此外,今年全國兩會期間,6位委員聯(lián)合提案:建議建立人臉識別的網(wǎng)絡及信息安全監(jiān)管體系,加快制定人臉識別應用技術標準體系,明確對人臉識別軟硬件應用的安全技術要求;建立人臉識別應用的安全評估及審核制度,針對安防、金融、電商、支付等不同應用領域進行安全評估,對人臉識別產品的應用及推廣增加審批環(huán)節(jié),保證產品符合安全技術要求。6位委員建議,健全人臉識別監(jiān)管的相關制度和法規(guī),加快制定個人信息保護的法律法規(guī),確立個人影像數(shù)據(jù)控制權、刪除權、遺忘權等基本權利,維護個人名譽及隱私;加快推進大數(shù)據(jù)相關立法,明確企業(yè)對個人影像數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲及使用的權利和義務,落實數(shù)據(jù)生命周期各環(huán)節(jié)的安全主體責任;今年315樣式曝光,多家知名商店安裝人臉識別攝像頭,代表委員呼吁加強人臉識別監(jiān)管,預計今后人臉識別監(jiān)管將更加嚴格。
中國人臉識別領域專利申請起步晚但勢頭迅猛,布局地區(qū)已由亞洲逐漸向全球輻射。中國人臉識別領域發(fā)展較好的有商湯科技、大華股份及格靈深瞳等。
1)、中國-商湯科技
商湯科技專注于計算機視覺和深度學習原創(chuàng)技術研發(fā)。2014-2020年中國商湯科技人臉識別領域專利申請量逐年高速增長,近兩年增長放緩,2020年中國商湯科技人臉識別領域專利申請量961件,同比增長34.59%。
中國商湯科技人臉識別領域專利申請雖然起步晚,但勢頭迅猛,布局地區(qū)已由亞洲逐漸向全球輻射。在中國商湯科技人臉識別領域專利申請量1747件,在WIPO人臉識別領域專利申請量387件,在中國香港人臉識別領域專利申請量250件,在新加坡人臉識別領域專利申請量192件,在美國人臉識別領域專利申請量192件。
中國商湯科技人臉識別領域專利技術創(chuàng)新分布于手機娛樂、智慧安防、智慧金融、出行交通、電商消費,占比分別為0.89%、26.06%、27.67%、45.32%、0.06%。
2)、中國大華股份
大華股份作為業(yè)內首款50幀高清攝像機,大華智能交通高清攝像機DH-ITC203系列在智能化應用上進行了突破性的創(chuàng)新,引領智能交通進入高幀率時代。發(fā)展目標是打造中國“安防”第一品牌,實現(xiàn)國際化經(jīng)營目標。2019年中國大華股份人臉識別領域專利申請量46件,同比增長253.85%;2020年中國大華股份人臉識別領域專利申請量62件,同比增長34.78%;
中國大華股份人臉識別領域專利申請數(shù)量152件,主要布局于中國。大華股份在中國人臉識別領域專利申請141件;在WIPO人臉識別領域專利申請10件;在EPO人臉識別領域專利申請7件;在美國人臉識別領域專利申請7件;在印度人臉識別領域專利申請1件。
從大華股份人臉識別領域專利申請領域分布來看,大華股份在智慧安防人臉識別領域專利申請領域占比最大,占44.92%;其次是智慧金融和出行交通,占比分別為20.86%、20.32%,在醫(yī)療衛(wèi)生、手機娛樂、電商消費、政府職能方面占比分別為4.28%、4.28%、3.21%、2.14%。
3)、中國格靈深瞳
格靈深瞳是一家人工智能科技公司,專注于把先進的人工智能和大數(shù)據(jù)技術轉化為智能的產品和服務,針對客戶不同的場景需求提供應用軟件、智能傳感器以及云服務等。目前,格靈深瞳的客戶已經(jīng)覆蓋安防、交通、金融、零售等多個行業(yè)。格靈深瞳人臉識別專利布局數(shù)量少,領域內暫無海外布局,知識產權保護仍等加強。
2016年格靈深瞳格靈深瞳人臉識別專利申請數(shù)量為6件;2017年格靈深瞳格靈深瞳人臉識別專利申請數(shù)量1件;2018、2019年格靈深瞳格靈深瞳人臉識別專利申請數(shù)量為0;2020年格靈深瞳格靈深瞳人臉識別專利申請數(shù)量3件。2016-2020年格靈深瞳格靈深瞳人臉識別專利申請數(shù)量為10件,全部布局于中國。
從格靈深瞳格靈深瞳人臉識別專利申請數(shù)量領域布局來看,在智慧安防、智慧金融、政府職能、出行交通分別占33.33%、20.00%、20.00%、26.67%。
本公司出品的研究報告首先介紹了中國人臉識別行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、人臉識別行業(yè)整體運行態(tài)勢等,接著分析了中國人臉識別行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀,然后介紹了人臉識別行業(yè)市場競爭格局。隨后,報告對人臉識別行業(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)發(fā)展趨勢與投資預測。您若想對人臉識別行業(yè)產業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資中國人臉識別行業(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),海關總署,問卷調查數(shù)據(jù),商務部采集數(shù)據(jù)等人臉識別。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。
報告目錄
2021-2025年中國人臉識別行業(yè)發(fā)展趨勢及供需格局預測報告
第一章 人臉識別的基本概況
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)標準發(fā)布
2.2.2 標準內容分析
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 產業(yè)環(huán)境
2.5.1 市場規(guī)模機構
2.5.2 市場機構分析
2.5.3 產業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
第三章 2019-2021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 應用需求上升
3.1.3 接受程度較高
3.1.4 相關政策利好
3.2 中國人臉識別產業(yè)鏈分析
3.2.1 產業(yè)鏈結構分析
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 中游技術發(fā)展進展
3.2.5 下游未來發(fā)展趨勢
3.3 2019-2021年中國人臉識別市場發(fā)展狀況
3.3.1 市場發(fā)展階段
3.3.2 市場產品分類
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 技術發(fā)展瓶頸
3.4.3 隱私保護問題
3.4.4 技術安全問題
3.5 中國人臉識別市場應對措施
3.5.1 產業(yè)發(fā)展建議
3.5.2 技術發(fā)展對策
3.5.3 技術安全防范
第四章 2019-2021年人臉識別技術發(fā)展分析
4.1 人臉識別技術綜況
4.1.1 技術發(fā)展歷程
4.1.2 技術原理分析
4.1.3 技術發(fā)展特點
4.1.4 關鍵技術分析
4.1.5 技術影響生活
4.2 人臉識別系統(tǒng)分析
4.2.1 系統(tǒng)構成分析
4.2.2 系統(tǒng)設計流程
4.2.3 重點模塊構建
4.2.4 系統(tǒng)細分模塊
4.3 3D人臉識別技術分析
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人臉識別應用
4.3.5 手機應用狀況分析
4.3.6 3D人臉識別前景
4.4 人臉識別與相關技術的融合
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 其他生物識別技術分析
4.5.1 指紋識別技術
4.5.2 虹膜識別技術
4.5.3 語音識別技術
4.5.4 指靜脈識別技術
第五章 2019-2021年中國人臉識別應用狀況及模式
5.1 人臉識別技術應用綜況
5.1.1 應用階段分析
5.1.2 主要識別產品
5.1.3 主要用途分析
5.1.4 重點應用領域
5.1.5 商業(yè)化發(fā)展分析
5.2 人臉識別應用模式分析
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 三種應用模式的對比
第六章 2019-2021年中國人臉識別重點應用領域分析
6.1 智慧金融領域
6.1.1 人臉識別應用背景
6.1.2 人臉識別應用場景
6.1.3 金融應用前景展望
6.1.4 銀行應用規(guī)模預測
6.2 智能手機領域
6.2.1 智能手機產量規(guī)模
6.2.2 手機人臉識別技術
6.2.3 人臉識別手機產品
6.2.4 人臉識別應用問題
6.2.5 技術應用趨勢預測
6.2.6 技術應用規(guī)模預測
6.3 電子支付領域
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 電商支付領域應用
6.3.6 人臉識別支付案例
6.4 交通客運領域
6.4.1 交通運輸業(yè)狀況
6.4.2 軌交信息化需求
6.4.3 高鐵檢票應用
6.4.4 機場應用詳析
6.4.5 輪渡票務應用
6.4.6 出入境人臉識別
6.4.7 公交安全駕駛應用
6.5 監(jiān)控安防領域
6.5.1 安防市場規(guī)模分析
6.5.2 視頻監(jiān)控應用需求
6.5.3 人臉識別應用進程
6.5.4 人臉識別應用意義
6.5.5 人臉識別應用場景
6.5.6 應用布局企業(yè)分類
6.5.7 應用需求空間預測
6.6 智能門禁領域
6.6.1 門禁行業(yè)發(fā)展狀況
6.6.2 門禁智能發(fā)展趨勢
6.6.3 人臉識別應用優(yōu)勢
6.6.4 技術應用于智慧社區(qū)
6.6.5 地區(qū)應用動態(tài)分析
6.7 高校管理領域
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
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 其他應用領域
6.8.1 醫(yī)療健康領域
6.8.2 電子政務領域
6.8.3 公安系統(tǒng)應用
6.8.4 保險業(yè)務領域
6.8.5 新零售業(yè)務領域
6.8.6 智能迎賓系統(tǒng)
6.8.7 其他部分應用
第七章 2019-2021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 2016-2019年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)務經(jīng)營分析
8.1.5 財務狀況分析
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)務經(jīng)營分析
8.2.5 財務狀況分析
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)務經(jīng)營分析
8.3.5 財務狀況分析
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)務經(jīng)營分析
8.4.5 財務狀況分析
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
8.5.3 經(jīng)營效益分析
8.5.4 業(yè)務經(jīng)營分析
8.5.5 財務狀況分析
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 技術研發(fā)動態(tài)
8.6.5 融資布局分析
8.6.6 業(yè)務發(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)務板塊分析
8.7.4 融資布局加快
8.7.5 技術產品研發(fā)
第九章 人臉識別投資合作項目案例分析
9.1 人臉識別高精度儀器開發(fā)及應用項目
9.1.1 項目基本情況
9.1.2 項目完成情況
9.1.3 項目技術突破
9.1.4 項目驗收意義
9.2 人臉識別模塊及系統(tǒng)軟件銷售項目
9.2.1 項目基本情況
9.2.2 項目產品范圍
9.2.3 項目影響分析
9.3 智慧社區(qū)智能人臉識別門禁布控系統(tǒng)項目
9.3.1 項目基本情況
9.3.2 項目影響分析
9.3.3 項目風險分析
第十章 中國人臉識別行業(yè)發(fā)展機遇分析
10.1 生物識別市場發(fā)展前景向好
10.1.1 市場需求空間
10.1.2 應用趨勢明朗
10.1.3 產業(yè)發(fā)展方向
10.1.4 技術發(fā)展趨勢
10.2 人臉識別企業(yè)投融資布局加快
10.2.1 依圖科技融資動態(tài)
10.2.2 商湯科技融資動態(tài)
10.2.3 中科視拓融資布局
10.2.4 深醒科技融資布局
10.2.5 唯思科技融資動態(tài)
10.3 人臉識別市場投資態(tài)勢良好
10.3.1 驅動因素分析
10.3.2 市場融資加快
10.3.3 技術研發(fā)推進
10.3.4 技術要求提高
第十一章 中國人臉識別行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
11.1 人臉識別市場發(fā)展前景展望
11.1.1 智慧城市推動
11.1.2 行業(yè)發(fā)展展望
11.1.3 發(fā)展?jié)摿Ψ治?
11.1.4 市場規(guī)模預測
11.1.5 國際市場布局
11.2 人臉識別行業(yè)未來發(fā)展趨勢
11.2.1 行業(yè)整體發(fā)展趨勢
11.2.2 多模態(tài)融合趨勢
11.2.3 行業(yè)規(guī)范化趨勢
11.2.4 技術精準化趨勢
圖表目錄
圖表 人臉識別過程
圖表 人臉特征點提取向量化
圖表 人臉識別算法流程
圖表 五種生物識別技術性能對比
圖表 人臉識別的優(yōu)勢
圖表 全球主要經(jīng)濟體PMI指標
圖表 全球主要經(jīng)濟體貿易進出口額
圖表 全球主要經(jīng)濟體匯率
圖表 全球人臉識別行業(yè)市場規(guī)模發(fā)展趨勢
圖表 系統(tǒng)的基本結構和功能要求
圖表 系統(tǒng)基本構成框圖
圖表 系統(tǒng)的性能級別在誤報率
圖表 系統(tǒng)的監(jiān)測類別
圖表 測試識別區(qū)域實景圖(一)
圖表 測試識別區(qū)域實景圖(二)
圖表 監(jiān)視名單長度及照片質量描述
圖表 2016-2018年國內生產總值增長速度(季度同比)
圖表 2017-2018年規(guī)模以上工業(yè)增加值增速(月度同比)
圖表 2017年按領域分固定資產投資(不含農戶)及其占比
圖表 2017年分行業(yè)固定資產投資(不含農戶)及其增長速度
圖表 2017年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表 2017-2018年固定資產投資(不含農戶)增速(同比累計)
圖表 中國網(wǎng)民規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)普及率
圖表 中國手機網(wǎng)民規(guī)模及其占網(wǎng)民比例
圖表 2018年與2017年居民人均可支配收入平均數(shù)與中位數(shù)對比
圖表 生物識別技術的類別
圖表 2007-2020年全球生物市場規(guī)模與預測
圖表 全球生物識別技術市場結構
圖表 生物識別系統(tǒng)工作示意圖
圖表 云端發(fā)源的CV技術與傳統(tǒng)生物識別技術的對比
圖表 全球人臉識別行業(yè)面部識別錯誤率
圖表 LFW測試中人臉識別精度超過人眼識別第一檔部分公司
圖表 刷臉支付用戶滿意度
圖表 2015-2017年人臉識別相關政策
圖表 人臉識別產業(yè)鏈
圖表 人臉識別產業(yè)鏈及代表公司
圖表 人臉識別三大要素
圖表 不同識別模式的ID置信度、計算成本、數(shù)據(jù)源成本對比
圖表 3D人臉識別與2D人臉識別數(shù)據(jù)對比
圖表 不受環(huán)境光影響的近紅外人臉圖像
圖表 主動近紅外成像設備
圖表 人臉識別發(fā)展路徑
圖表 我國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模