2018中国人脸识别行业前景研究报告
人脸识别技术行业市场调研报告
人脸识别技术行业市场调研报告摘要：本报告对人脸识别技术行业的市场进行了调研。
通过收集、整理和分析市场数据及相关信息，探讨了该行业的发展现状、市场规模、应用领域和趋势，并提出了未来的发展前景和建议。
1. 引言人脸识别技术是一种通过识别人脸的生物特征来确认身份的技术。
近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，人脸识别技术在安防、金融、零售等领域得到了广泛应用。
本报告旨在全面了解人脸识别技术行业的市场情况和前景。
2. 发展现状2.1 技术进展人脸识别技术经过多年的发展，已取得了显著的突破。
基于深度学习和神经网络的人脸识别算法，大大提高了准确率和稳定性。
同时，硬件设备也不断更新换代，如高清摄像头、红外感应器等技术的应用，进一步提升了系统的性能。
2.2 市场规模根据市场研究数据显示，人脸识别技术行业的市场规模正在快速增长。
2019年，全球人脸识别市场规模达到100亿美元，预计到2025年将超过200亿美元。
中国是全球人脸识别技术市场的主要推动者之一，其市场规模逐年扩大。
3. 应用领域3.1 安防领域人脸识别技术在安防领域应用广泛。
通过将人脸识别系统与监控设备相结合，可以实现自动识别和查找目标人物，有效提升安全防范能力。
人脸识别技术在公共交通、机场、边检等领域的应用也得到了迅速推广。
3.2 金融领域在金融领域，人脸识别技术被广泛用于身份验证、交易安全等方面。
通过人脸识别，用户可以使用自己的面部特征完成银行卡、手机支付等业务的操作，提高了交易的安全性和便捷性。
3.3 零售领域人脸识别技术在零售行业的应用越来越普遍。
商场、超市等零售场所通过人脸识别系统，可以实时监测顾客的行为，分析消费偏好，为商家提供更精准的市场营销和服务。
4. 市场趋势4.1 行业标准化目前，人脸识别技术缺乏统一的行业标准，导致市场竞争混乱，用户选择困难。
未来，行业相关机构和企业应加强合作，制定统一的技术规范和标准，提升整个行业的发展水平。
2018年中国人脸识别行业前景研究报告
中国人脸识别行业前景研究报告中商产业研究院前言Introduction随着人脸识别技术的不断成熟，人脸识别技术逐渐被人们所熟知，同时，计算机、光学成像等相关技术的高速发展，人脸识别在各领域的应用不断拓展，人脸识别行业市场持续增长。
数据显示，2017年中国人脸识别行业市场规模达到21.91亿元，随着人脸识别技术在各行业应用渗透的不断深入，预计2018年中国人脸识别市场规模将达到27.6亿元。
目录CONTENTSu 前言u 1.人脸识别行业概述u 2.人脸识别行业发展分析u 3.人脸识别行业市场现状u 4.行业相关上市企业u 5. 行业发展前景预测01人脸识别行业概述人脸识别定义及概述人脸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。
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸识别技术是人工智能的典型应用。
人脸识别在一些行业已经有所应用，如公安领域的出入境边检、刑侦等，交通领域的机场、火车站、汽车站等场景，教育行业的人脸考勤、宿舍出入管理、幼儿园接送等。
作为人和智能的连接入口有着巨大的潜力。
在政策支持下，中国人工智能这几年在国内狂飙突进，科技巨头扎堆布局，越来越多的产业资本开始关注人脸识别。
人脸识别技术逐渐在智慧城市、公共安全、轨道交通、政府治理及交通等行业的应用。
资料来源：中商产业研究院整理人脸识别的发展历程资料来源：中商产业研究院整理20世纪50年代，认知科学家对人脸识别展开研究20世纪60年代，开启人脸识别工程化应用的研究2000-2012年，机器学习理论快速发展，基于人工精心设计的局部描述子对人工识别起到推动作用。
2013年，微软亚洲研究院首次尝试大规模的训练数据2014-至今，大数据和人工智能的快速发展，神经网络科学受瞩目人脸识别的流程主要包括图像处理、人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像他在点提取以及人脸图像匹配与识别等五个步骤。
人脸识别行业分析报告
人脸识别行业分析报告
一、人脸识别技术行业的发展历程
人脸识别技术被人们熟知已经有不少年头了。
它可以追溯到上个世纪20年代，当时已经有机器学习技术了。
而到了20世纪80年代末，随着计算机技术的进步和发展，人脸识别技术发展迅猛。
90年代以来，数字图像处理及数字深度学习等多种技术的发展，人脸识别技术也随之迅速发展。
自21世纪初以来，随着深度学习、神经网络等技术的发展，人脸识别技术已经取得了长足进步。
近年来，随着移动智能硬件的普及，以及诸如抗攻击、自动化、数据分析等技术的不断优化和发展，人脸识别技术应用已经越来越广泛，社会管理、安全监控、智能医疗等领域也采用了人脸识别技术。
二、人脸识别行业前景分析
随着技术的发展，人脸识别技术在众多行业中的应用越来越广泛，在法律管理、交通管理、安全防范领域都得到了广泛应用。
鉴于人脸识别技术应用越来越广，其市场前景也变得非常前景。
根据市场分析，人脸识别技术的市场前景包括但不限于人口管理、安全系统、政府监管、交通安全、无进出认证、支付安全等。
此外，随着三维人脸识别技术的不断发展。
人脸识别行业研究报告
人脸识别行业研究报告一、引言人脸识别技术作为当下热门的前沿科技之一，正以惊人的速度改变着我们的生活和社会运行方式。
从智能手机的解锁到机场的安检，从金融交易的认证到城市治安的监控，人脸识别技术的应用场景日益广泛。
然而，在其带来便利的同时，也引发了一系列关于隐私保护、数据安全和伦理道德的讨论。
二、人脸识别技术的原理和发展历程人脸识别技术主要基于计算机视觉和模式识别原理，通过对人脸图像的采集、特征提取和比对来实现身份识别。
其发展历程可以追溯到上世纪 60 年代，早期的研究主要集中在简单的面部特征提取和匹配。
随着计算机技术的飞速发展，特别是深度学习算法的出现，人脸识别技术的准确率和效率得到了极大提升。
在深度学习时代，卷积神经网络（CNN）成为了人脸识别的主流算法。
通过大量的人脸数据进行训练，模型能够学习到人脸的深层次特征，从而实现更加准确和鲁棒的识别。
三、人脸识别技术的应用领域（一）安防领域在安防领域，人脸识别技术发挥着重要作用。
例如，在机场、火车站等重要交通枢纽，通过人脸识别系统可以快速准确地识别可疑人员，提高安检效率和安全性。
在城市监控中，人脸识别能够帮助警方追踪犯罪嫌疑人，及时发现和处理违法犯罪行为。
（二）金融领域金融行业对身份认证的要求极高。
人脸识别技术可以用于银行开户、支付认证、贷款审批等业务，有效降低欺诈风险，提高金融服务的便捷性和安全性。
（三）消费领域在零售行业，人脸识别可以实现无接触支付，为消费者提供更加便捷的购物体验。
此外，一些商场和店铺还利用人脸识别进行客户分析和精准营销。
（四）教育领域在学校，人脸识别可以用于考勤管理、考试认证等方面，提高管理效率，保障教育公平。
四、人脸识别技术的优势和局限性（一）优势1、高效便捷无需用户进行繁琐的操作，只需面对摄像头即可完成身份识别，大大提高了认证的效率。
2、准确性高深度学习算法的应用使得人脸识别的准确率能够达到较高水平，甚至超过人类的识别能力。
3、非接触式避免了接触式认证方式可能带来的卫生问题和设备损耗。
人脸识别技术行业发展研究报告范文
人脸识别技术行业发展研究报告范文一、技术概述人脸识别技术是通过对人脸的特征进行提取和比对，实现对个体身份的识别和验证的一种生物特征识别技术。
作为一种广泛应用于安防、金融、教育等领域的技术，人脸识别技术已经取得了长足的发展。
二、技术发展历程人脸识别技术起源于20世纪60年代，但直到近年来才取得了突破性的发展。
随着计算机视觉、模式识别、深度学习等技术的不断进步，人脸识别技术取得了重大突破。
从最早的基于线性代数的Eigenface方法，到后来的局部特征分析、稠密特征提取等算法的出现，人脸识别技术呈现出了越来越高的准确性和鲁棒性。
三、市场现状当前，人脸识别技术市场正处于快速发展阶段。
安防、金融、零售等领域对于人脸识别技术的需求日益增加。
据市场调研报告显示，全球人脸识别技术市场规模在2020年已达到200亿美元，并预计在未来几年内将保持持续增长。
四、技术应用人脸识别技术广泛应用于公安安防领域，如出入口门禁、身份验证、犯罪追踪等。
同时，在金融领域也得到了广泛应用，如银行的自动柜员机、移动支付等。
此外，人脸识别技术还在教育领域被用于考勤管理、学生身份验证等方面。
五、技术挑战尽管人脸识别技术在各个领域都取得了显著的进展，但仍存在一些挑战。
首先，光照、角度、表情等因素对人脸识别的影响较大，尤其是在复杂环境下识别率较低。
其次，隐私和安全问题也是人脸识别技术面临的挑战，在数据采集、存储和传输过程中存在潜在风险。
六、技术发展趋势未来，人脸识别技术将朝着更高的准确性和鲁棒性方向发展。
一方面，随着深度学习等技术的不断突破，人脸识别的误识率将进一步降低。
另一方面，随着人工智能、大数据等技术的发展，将实现更复杂场景下的人脸识别。
七、技术的道德和法律问题人脸识别技术的广泛应用也引发了一系列的道德和法律问题。
一方面，人们对于个人隐私的担忧逐渐增加，如何保护个人信息安全成为了亟待解决的问题。
另一方面，人脸识别技术在安全领域的应用也引发了对于滥用和侵害个人权益的担忧。
2018 人脸识别 研究报告
2018人脸识别研究报告AMiner研究报告第十三期------------------------------------------------------------Contents目录1．概述篇 (2)1.1 基本概念 (2)1.2 发展历程 (3)1.3 中国政策支持 (4)1.4 发展热点 (6)1.5 相关会议 (7)2．技术篇 (10)2.1 人脸识别流程 (10) (10) (11) (13) (13) (13)2.2 人脸识别主要方法 (14)2.2.1 基于特征脸的方法 (14)2.2.2 基于几何特征的方法 (14)2.2.3 基于深度学习的方法 (15)2.2.4 基于支持向量机的方法 (15)2.2.5 其他综合方法 (16)2.3 人脸识别三大经典算法 (16)2.3.1 特征脸法（Eigenface） (16)2.3.2 局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP） (16)2.3.3 Fisherface (17)2.3.4 经典论文 (17)2.4 常用的人脸数据库 (18)3．人才篇 (22)3.1 学者概况 (22)3.2 国外人才简介 (24)3.3 国内人才简介 (30)4．应用篇 (36)4.1 国内人脸识别领头企业 (36)4.1.1 商汤科技 (36)4.1.2 云从科技 (36)4.1.3 旷视科技 (37)4.2 应用领域 (37)4.2.1 门禁人脸识别 (37)4.2.2 市场营销 (38)4.2.3 商业银行 (38)5．趋势篇 (41)5.1 机器识别与人工识别相结合 (41)5.2 3D人脸识别技术的广泛应用 (41)5.3 基于深度学习的人脸识别技术的广泛应用 (42)5.4 人脸图像数据库的实质提升 (43)图表目录图 1 人脸识别技术发展历程 (4)图 2 人脸识别相关热点 (6)图 3 人脸识别词云分析 (7)图 4 人脸识别技术流程 (10)图 5 人脸识别学者TOP1000全球分布图 (22)图 6 人脸识别专家国家数量排名 (22)图 7 人脸识别全球学者h-index统计 (23)图 8 人脸识别全球人才迁徙图 (23)图 9 人脸识别学者中国分布图 (30)图 10 人脸识别中国学者h-index统计 (30)表 1 人脸识别相关政策 (5)表 2 Citation前十的人脸识别专家 (24)表 3 h-index前十的人脸识别专家 (24)表 4 苹果在3D视觉领域的布局 (41)扫码订阅摘要自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。
人脸识别行业发展研究分析报告
人脸识别行业发展研究分析报告一、行业背景人脸识别作为一种生物特征识别技术，近年来得到了广泛关注和应用。
随着科技的进步和人们对安全需求的日益增长，人脸识别行业迎来了蓬勃发展的机遇。
二、市场规模根据统计数据显示，全球人脸识别市场规模正以每年30%以上的速度增长。
预计到2025年，市场规模将超过200亿美元。
这显示了人脸识别行业巨大的市场潜力。
三、应用领域人脸识别技术已经在各个领域得到了广泛应用。
首先是安防领域，通过人脸识别技术可以实现出入口的自动监控，提高安全性。
其次是金融领域，人脸识别可以确保用户的身份安全，提高支付的便利性和可靠性。
此外，人脸识别还应用于教育、医疗、旅游等多个领域。
四、技术发展随着人脸识别技术的成熟，其准确性和速度得到了显著提高。
传统的人脸识别技术主要基于特征点的匹配，而现在的技术更加注重深度学习和人工智能的应用，可以实现更高水平的人脸识别效果。
五、问题与挑战人脸识别技术在快速发展的同时也面临着一些问题和挑战。
首先是隐私问题，人脸识别牵涉到个人隐私，如何保护用户的隐私成为一个亟待解决的问题。
其次是误识率问题，尽管技术已经大幅提升，但在特殊场景和复杂人脸的情况下，误识率仍然相对较高。
六、市场竞争人脸识别行业发展迅猛，也带来了激烈的市场竞争。
国内外众多科技公司和创新企业纷纷涌入这一领域，推动了人脸识别技术的不断创新和进步。
七、国内市场中国作为全球最大的人脸识别市场之一，迅速崛起为人脸识别技术的重要领导者。
中国政府出台了一系列政策推动人脸识别技术的应用，为行业的发展提供了良好的环境。
八、国际市场随着人脸识别技术的成熟和应用，中国企业在国际市场上也展现了强大的竞争力。
部分中国企业的人脸识别技术已经在全球范围内得到应用和认可，进一步拓展了市场。
九、发展趋势未来人脸识别技术将朝着更高的准确性、更广泛的应用场景和更好的用户体验方向发展。
随着科技的进步，人脸识别技术将会更加智能化、便捷化和普及化。
人脸识别市场调研报告
人脸识别市场调研报告摘要：本报告对人脸识别技术的市场需求、应用领域、发展趋势进行了全面调查和分析。
根据调研结果显示，人脸识别技术在安防、金融、零售、教育等领域具有广泛的市场应用前景，未来将呈现出快速发展的趋势。
1. 引言随着社会的进步和科技的发展，人脸识别技术作为一种高效、安全的生物识别技术，受到了广泛的关注和应用。
本节将对人脸识别技术的概念、作用以及市场前景进行简要介绍。
2. 人脸识别技术概述人脸识别技术是一种通过图像或视频对人脸的特征进行提取和识别的技术。
它以人脸的外部特征和内部特征为基础，通过人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配等步骤，实现自动识别和辨认目标个体的身份。
3. 人脸识别技术市场需求人脸识别技术在各个行业中都有着广泛的市场需求。
其中，安防领域是人脸识别技术最主要的应用领域之一。
在机场、车站、银行等公共场所，人脸识别技术被广泛应用于抓捕犯罪嫌疑人、预防恐怖袭击和维护公共安全等方面。
此外，人脸识别技术还可以应用于金融、零售、教育等领域，提高办公、消费和教学的效率。
4. 人脸识别技术的应用领域人脸识别技术在各个领域中都有着独特的应用价值。
在安防领域，人脸识别技术可以实现实时监控、人员布控和入侵报警等功能；在金融领域，人脸识别技术可以用于自助银行的身份验证和交易确认；在零售领域，人脸识别技术可以用于会员管理和智能购物体验；在教育领域，人脸识别技术可以用于学生考勤和课堂秩序管理等方面。
5. 人脸识别技术的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也将逐渐走向成熟。
未来，人脸识别技术将更加智能化和个性化，实现更高的准确率和更低的误识率。
同时，人脸识别技术将与物联网、大数据等技术相结合，形成更加完善的解决方案，进一步拓展市场应用领域。
6. 结论本调研报告对人脸识别技术的市场需求、应用领域和发展趋势进行了详细的分析。
结果显示，人脸识别技术在安防、金融、零售、教育等领域具有广泛的市场应用前景，未来将呈现出快速发展的趋势。
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人脸识别的发展历程
2000-2012年， 机器学习理论快 速发展，基于人 工精心设计的局 部描述子对人工 识别起到推动作 用。 2014-至今，大 数据和人工智 能的快速发展， 神经网络科学 受瞩目
20世纪50年 代，认知科 学家对人脸 识别展开研 究
2016年11月29日 2017年3月5日
02
人脸识别行业背景分析
五种生物识别对比
生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合， 利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、 虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。
2016年5月18日
到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创 《“互联网+”人工智能三年行动实施方案 新服务体系、标准化体系基本建立。这项政策的发布将人工智能普及到 政府和企业之间。 《关于落实个人银行账户分类管理制度的 通知》 《2017年政府工作报告》 对II、III类账户的开立、变更、注销、个人信息验证办法、视频及人 脸识别等技术手段以及不同账户的使用功能和限制等作了详细的规定。 指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业。
《安全防范视频监控人脸识别系统技术要 求》 《中国人民银行关于改进个人银行账户服 务加强账户管理的通知》 适用于以安全防范为目的的视频监控人脸识别系统的总体规划、方案设 计、设备生产、质量控制等。其他领域可参考使用。 提供个人银行开立服务时，有条件的银行可探索生物特征识别技术和其 他有效的技术手段作为核验。
伴随着生物识别产品的不断更新和优 。
领域的出入境边检、刑侦等，交通领域的机
场、火车站、汽车站等场景，教育行业的人 脸考勤、宿舍出入管理、幼儿园接送等。作
及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取
以及匹配与识别。
为人和智能的连接入口有着巨大的潜力。
在政策支持下，中国人工智能这几年在 国内狂飙突进，科技巨头扎堆布局，越来越
多的产业资本开始关注人脸识别。人脸识别
中国人脸识别行业前景研究报告
前言
Introduction
随着人脸识别技术的不断成熟，人脸识别技术逐渐被人们所熟知，同时， 计算机、光学成像等相关技术的高速发展，人脸识别在各领域的应用不断拓展， 人脸识别行业市场持续增长。 数据显示，2017年中国人脸识别行业市场规模达到21.91亿元，随着人脸 识别技术在各行业应用渗透的不断深入，预计2018年中国人脸识别市场规模将 达到27.6亿元。
目 录
前言 1.人脸识别行业概述
CONTENTS
2.人脸识别行业发展分析
3.人脸识别行业市场现状 4.行业相关上市企业 5. 行业发展前景预测
01
人脸识别行业概述
人脸识别定义及概述
人脸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。人脸识别系统 主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集 人脸识别技术是人工智能的典型应用。 人脸识别在一些行业已经有所应用，如公安
面具有显著的表现。
数据显示，2007至2013年，全球生物识 别市场规模年均增速为21.7%， 2015年生物识
别技术全球市场规模达到130亿美元。随着多
重生物识别技术的融合与多元化应用，形成跨 生物技术、安防、IT等领域的新兴产业，预计
2020年将达到251亿美元，5年内年均增速约
14%。
未来五年复合增长率情况
中国人脸识别行业奠定坚实的基础。
时间 2015年1月7日 2015年4月14日 2015年5月15日 2015年12月25日 政策 《关于银行业金融机构远程开立人民币账 户的指导意见(征求意见稿)》 相关内容 坚持柜台开户为主，远程开户为辅；实施客户身份识别机制的自证
《关于加强社会治安防控体系建设的意见》 提出网络化管理要求，以精确信息做到矛盾化解。未来网络化精细管理 是平安城市和智能交通管理的发展方向
基础层
• 硬件支持：GPU、CPU • 算法支持：人工智能、机器学习、成像技术 • 数据集：真实数据、虚拟数据技术层• 嵌入式来自脸识别软件 • 一站式解决方案
应用层
• 智能应用：美颜贴图、图搜索 • 智能硬件：智能手机、摄像头
行业相关政策
2015年以来，国家持续出台利好政策，推动了人脸识别在金融、安防、医疗等领域的应用，为
中的模式特征，实现人脸检测；在得到人脸检测的结果后，对人脸图像进行光线补偿、灰度变换、直 方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等预处理；而后通过人脸图像特征点提取出一个人的
眼镜、表情等特征，将人脸特征进行向量化；提取的人脸图像的特征数据与数据库中的特征模板进行
搜索匹配，通过设定一个阈值，当相识度超过阈值时，输出匹配结果。
20世纪60年代， 开启人脸识别 工程化应用的 研究
2013年，微软亚 洲研究院首次尝 试大规模的训练 数据
人脸识别的流程
人脸识别的流程主要包括图像处理、人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像他在点提取以及人 脸图像匹配与识别等五个步骤。
图像处理主要通过摄像头采集下来；然后通过人脸检测选取其中有用的信息，并利用人脸图像
技术
指纹识别 人脸识
易用性/便利性
较高 极高
安全级别
中等 高
识别设备成本
中等 中等
可能的干扰
脏物、油腻、皮肤磨损等 光线、遮挡 隐
别
识别
虹膜
语
中等
高 中等
极高
较高 高
高
较低 高
形眼镜 噪音、
感冒 年龄、生 理变化
音识别 静脉识别
PAGE
生物识别市场规模情况
近年来，生物识别技术日趋成熟，应用 场景不断拓展，在各领域的应用中均取得了良 好的表现，在解决安全问题及提高工作效率方
图像采集
人脸检测
人脸图像预处 理
人脸图像特征 点提取
人脸图像匹配 与识别
人脸识别产业链
人脸识别产业链上游为基础层，
包括人工智能芯片、算法技术和数据
集；中游由视频人脸识别、图片人脸 识别和数据库对比检验等技术层构成， 中游企业的主要产品为嵌入式人脸识 别软件以及一站式解决方案的提供， 中游的相关技术大体包括人脸检测、 活体检测、人脸识别、视频对象提取 与分析等技术；下游则是具体的场景 应用，即应用方案、消费类终端或服 务等。