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2020-2026年中国人脸识别市场调研与产业投资风险预测预测报告
2020-08-08
  • [报告ID] 145507
  • [关键词] 人脸识别市场调研
  • [报告名称] 2020-2026年中国人脸识别市场调研与产业投资风险预测预测报告
  • [交付方式] EMS特快专递 EMAIL
  • [完成日期] 2020/8/8
  • [报告页数] 页
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  • [报告价格] 印刷版7500 电子版7800 印刷+电子8000
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报告简介

人脸识别行业基本概况分析

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。目前,国内的人脸识别技术已经相对发展成熟,该技术越来越多的被推广到安防领域,延伸出考勤机、门禁机等多种产品,可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域,人脸识别的全面应用时代已经到来。

人脸识别技术介绍

——人脸识别技术流程分析

人脸识别的技术原理主要包括三大步骤:首先是建立人脸图像数据库,其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像,最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选,其技术流程如下:

 (2)人脸识别主要方法分析

人脸识别技术是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作,涉及图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识,目前比较常见的人脸识别方法包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法以及其他综合方法。

 (3)常用人脸数据库分析

目前世界较为常用的人脸数据库包括:ERET人脸数据库、CMU Multi-PIE人脸数据库、YALE人脸数据库、YALE人脸数据库B、MIT人脸数据库、ORL人脸数据库、BioID人脸数据库、年龄识别数据集IMDB-WIKI等。

2、人脸识别技术具有非侵犯性

人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向,不同的生物识别技术在细分技术上各具优势,人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的,具有非侵犯性。此外,人们对这种技术的排斥心理最小,因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术,并且图像采集可以由安防中的摄像头完成,不需要重新再布置新的采集设备。

3、中国人脸识别行业技术环境十分活跃

截至2019年底,在soopat专利搜索引擎上以“人脸识别”为关键词检索得到20208项专利申请记录,行业技术环境十分活跃。

从申请年来看,2010-2018年,我国专利申请数逐年增长,2018年增加至5618项,为近年来最高,2019年我国人脸识别相关专利申请数达3024项。

从公开年来看,我国最早于2002年有人脸识别相关专利公开,当年公开数量为1项,随后专利公开量保持快速增长态势,2019年我国人脸识别相关专利公开数量为6700项。

4、中国人脸识别技术发明专利申请量超六成

在超2万项的人脸识别技术专利中,发明专利的申请量最多,达12407项,占比为61.40%;其次为实用新型专利,占比为24.76%。

5、G06K专利申请量过万

从我国人脸识别相关热门专利技术申请分布领域来看,G06K(数据识别、数据表示、记录载体、记录载体的处理)申请量最多,达10134项;其次为G07C(时间登记器或出勤登记器、登记或指示机器的运行、产生随机数、投票或彩票设备、未列入其他类目的核算装置),申请数量为1302项。

6、人脸识别错误率逐年降低

经过了40多年的发展,人脸识别技术取得了长足进步,根据LFW测试成绩显示,目前最优的系统在千万分之一的误报下达到识别准确率准确率已经超过99.8%,甚至超过了人类的识别程度,错误验证率也控制在0.2%以下。

即使是采用评测标准最严格的FRVT测试,根据2019年7月3日NIST公布的FRVT最新报告显示了全球人脸识别算法的最高水平可以做到在千万分之一误报率下,漏报率降低于0.3%,这意味着千万分位误报下的识别准确率已经超过99%,人脸识别技术的不断进步无疑会促进其在更广泛范围内的应用。

7、人脸识别应用场景广泛,安防和考勤门禁占比较高

目前,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40%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%。

8、三维人脸识别技术将是未来发展主流

从人脸识别技术发展过程来看,未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段,二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。实验结果显示,二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后,识别率可以提高至少10-20个百分点。

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与产业投资风险预测预测报告

第.一章 人脸识别的基本概况
1.1 人脸识别行业总述
1.1.1 基本概念
1.1.2 技术流程
1.1.3 识别算法
1.1.4 识别数据
1.1.5 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

第二章 人脸识别行业发展环境分析
2.1 国际环境
2.1.1 全球经济形势
2.1.2 市场发展现状
2.1.3 人脸识别解锁
2.1.4 机场入关应用
2.2 政策环境
2.2.1 行业标准制定
2.2.2 系统技术要求
2.2.3 金融远程服务
2.2.4 科技创新规划
2.3 经济环境
2.3.1 经济发展概况
2.3.2 高新技术产业
2.3.3 人工智能发展
2.3.4 “十三五”趋势
2.4 产业环境
2.4.1 产业形势分析
2.4.2 市场发展现状
2.4.3 竞争格局分析
2.4.4 市场面临挑战

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综述
3.1.1 产业发展历程
3.1.2 人脸识别特点
3.1.3 行业发展优势
3.1.4 市场产品分类
3.2 2015-2019年人脸识别市场发展形势
3.2.1 市场发展规模
3.2.2 市场竞争激烈
3.2.3 技术研发加速
3.2.4 央行政策支持
3.3 2015-2019年人脸识别产业技术分析
3.3.1 技术原理分析
3.3.2 技术发展特点
3.3.3 关键技术分析
3.3.4 技术发展影响
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 发展面临瓶颈
3.4.3 隐私保护问题
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 市场应对策略
3.5.3 隐私保护对策

第四章 2015-2019年中国人脸识别应用领域分析
4.1 2015-2019年人脸识别技术应用现状总况
4.1.1 主要识别产品
4.1.2 主要用途分析
4.1.3 重点应用领域
4.1.4 应用发展现状
4.2 2015-2019年人脸识别技术在金融领域的应用
4.2.1 金融领域应用
4.2.2 助推行业改革
4.2.3 投资前景调研预测
4.3 2015-2019年人脸识别技术在安检领域的应用
4.3.1 机场安检识别
4.3.2 出入境人脸识别
4.3.3 投资前景调研预测
4.4 2015-2019年人脸识别技术在高校管理的应用
4.4.1 课堂考勤管理
4.4.2 高校安全管理
4.4.3 防作弊生物技术
4.4.4 考场防作弊监控
4.4.5 高考人脸识别系统

第五章 2015-2019年其他生物识别市场发展分析
5.1 指纹识别
5.1.1 指纹识别优势
5.1.2 市场竞争形势
5.1.3 市场发展动态
5.1.4 行业发展瓶颈
5.1.5 投资前景调研预测
5.2 虹膜识别
5.2.1 识别技术原理
5.2.2 比较优势分析
5.2.3 企业市场竞争
5.2.4 虹膜识别产业链
5.2.5 市场趋势预测
5.3 语音识别
5.3.1 全球市场规模
5.3.2 企业竞争形势
5.3.3 产业投资策略
5.3.4 技术发展趋势
5.4 指静脉识别
5.4.1 指静脉识别特点
5.4.2 技术专利分析
5.4.3 技术应用分析
5.4.4 投资前景调研预测

第六章 2015-2019年中国物联网行业发展分析
6.1 2015-2019年中国物联网行业总况
6.1.1 层次架构分析
6.1.2 技术体系分析
6.1.3 技术应用场景
6.1.4 隐私安全分析
6.1.5 市场发展潜力
6.2 物联网产业发展驱动因素分析
6.2.1 政策推动
6.2.2 巨头发展
6.2.3 技术演进
6.3 物联网行业产业链结构分析
6.3.1 产业链结构
6.3.2 产业链的优势
6.3.3 产业生态环境
6.4 2015-2019年中国物联网应用领域分析
6.4.1 车联网
6.4.2 公共事业
6.4.3 智能家居
6.4.4 智慧医疗
6.4.5 工业物联网
6.5 中国物联网行业发展问题剖析
6.5.1 行业面临挑战
6.5.2 行业安全问题
6.5.3 商业模式问题
6.6 中国物联网行业发展建议分析
6.6.1 行业发展对策
6.6.2 安全措施分析
6.6.3 商业模式战略

第七章 人脸识别市场重点企业运营分析
7.1 四川川大智胜软件股份有限公司
7.1.1 企业发展简况分析
7.1.2 经营效益分析
7.1.3 企业经营情况分析
7.1.4 人脸识别动态
7.1.5 企业经营优劣势分析
7.1.6 投资前景调研预测
7.2 佳都新太科技股份有限公司
7.2.1 企业发展简况分析
7.2.2 经营效益分析
7.2.3 企业经营情况分析
7.2.4 人脸识别动态
7.2.5 企业经营优劣势分析
7.2.6 投资前景调研预测
7.3 科大讯飞股份有限公司
7.3.1 企业发展简况分析
7.3.2 经营效益分析
7.3.3 企业经营情况分析
7.3.4 人脸识别动态
7.3.5 企业经营优劣势分析
7.3.6 投资前景调研预测
7.4 汉王科技股份有限公司
7.4.1 企业发展简况分析
7.4.2 经营效益分析
7.4.3 企业经营情况分析
7.4.4 人脸识别动态
7.4.5 企业经营优劣势分析
7.4.6 投资前景调研预测
7.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司
7.5.1 企业发展简况分析
7.5.2 经营效益分析
7.5.3 企业经营情况分析
7.5.4 生物识别动态
7.5.5 企业经营优劣势分析
7.5.6 投资前景调研预测
7.6 北京旷视科技有限公司
7.6.1 企业发展简况分析
7.6.2 Face++概况
7.6.3 企业融资动态
7.6.4 智能安防应用
7.6.5 助力机器人发展
7.6.6 协同构建智慧城市

第八章 中国人脸识别行业趋势预测分析
8.1 生物识别市场趋势预测
8.1.1 市场规模预测
8.1.2 市场发展潜力
8.1.3 技术发展趋势
8.2 人脸识别市场趋势预测
8.2.1 投资前景调研预测
8.2.2 应用发展方向
8.2.3 市场发展趋势
8.2.4 智慧城市推动

图表目录:
图表 2020-2026年全球生物识别技术行业细分市场规模
图表 2020-2026年人脸识别区域市场产值预估
图表 人脸识别应用领域
图表 2019年人脸识别最新相关政策和行业标准
图表 安防视频监控系统的基本结构和功能要求
图表 安全防范食品监控人脸识别系统基本构成
图表 安防视频监控各漏报率对应系统性能级别
图表 监视名单长度及照片质量
图表 2015-2019年国内生产总值及其增长速度
图表 2019年年末人口数及其构成
图表 2015-2019年城镇新增就业人数
图表 2015-2019年全员劳动生产率
图表 2019年居民消费价格月度涨跌幅度
图表 2019年居民消费价格比2019年涨跌幅度
图表 2019年新建商品住宅月同比价格上涨、持平、下降城市个数变化情况
图表 2015-2019年全国一般公共预算收入
图表 2015-2019年年末国家外汇储备
图表 2015-2019年人工智能领域全球投资总额
图表 2015-2019年人工智能领域全球风险投资总额
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