2017-2022年中国人脸识别行业市场运营态势及投资前景预测报告
人脸识别
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2017-2022年中国人脸识别行业市场运营态势及投资前景预测报告

发布时间:2016-12-16
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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。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,通常也叫做人像识别、面部识别。

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、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。

生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如,一位储户走进了银行,他既没带银行卡,也没有回忆密码就径直提款,当他在提款机上提款时,一台摄像机对该用户的眼睛扫描,然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定,办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外,美国“9.11”事件后,反恐怖活动已成为各国政府的共识,加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通,它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔,判断他是不是通缉犯。

当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生,鉴于此种原因,防盗门开始走进千家万户,给家庭带来安宁;然而,随着社会的发展,技术的进步,生活节奏的加速,消费水平的提高,人们对于家居的期望也越来越高,对便捷的要求也越来越迫切,基于传统的纯粹机械设计的防盗门,除了坚固耐用外,很难快速满足这些新兴的需求:便捷,开门记录等功能。人脸识别技术已经得到广泛的认同,但其应用门槛仍然很高:技术门槛高(开发周期长),经济门槛高(价格高)。

人脸识别流程

自 2015 年到 2020 年,各细分行业市场规模增幅分别为:指纹 (73.3%) 、语音 (100%) 、人脸 (166.6%) 、虹膜 (100%) 、其他 (140%) 。众多生物识别技术中人脸识别在增幅上居于首位,预计到 2020 年人脸识别技术市场规模将上升至 24 亿美元。预计在智能终端渗透脸部识别的情况下,市场规模可能大超预期。

全球生物识别细分行业市场占比

人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域。

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,商务部采集数据等数据库。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数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

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

全球生物识别行业市场规模(亿美元)

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2011-2016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 2011-2016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 2011-2016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2011-2016年中国人脸识别应用领域分析

4.1 2011-2016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 2011-2016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 未来发展前景

4.3 2011-2016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 未来发展前景

4.4 2011-2016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2011-2016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 未来发展前景

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 市场发展前景

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 产业发展策略

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 未来发展前景

第六章2011-2016年中国物联网行业发展分析

6.1 2011-2016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

2010-2019年中国物联网整体规模与增长预测

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 2011-2016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2011-2016年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 企业发展概况

7.1.2 经营效益分析

7.1.3 业务经营分析

7.1.4 人脸识别动态

7.1.5 财务状况分析

7.1.6 未来发展前景

7.2 佳都新太科技股份有限公司

7.2.1 企业发展概况

7.2.2 经营效益分析

7.2.3 业务经营分析

7.2.4 人脸识别动态

7.2.5 财务状况分析

7.2.6 未来发展前景

7.3 科大讯飞股份有限公司

7.3.1 企业发展概况

7.3.2 经营效益分析

7.3.3 业务经营分析

7.3.4 人脸识别动态

7.3.5 财务状况分析

7.3.6 未来发展前景

7.4 汉王科技股份有限公司

7.4.1 企业发展概况

7.4.2 经营效益分析

7.4.3 业务经营分析

7.4.4 人脸识别动态

7.4.5 财务状况分析

7.4.6 未来发展前景

7.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司

7.5.1 企业发展概况

7.5.2 经营效益分析

7.5.3 业务经营分析

7.5.4 生物识别动态

7.5.5 财务状况分析

7.5.6 未来发展前景

7.6 北京旷视科技有限公司

7.6.1 企业发展概况

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发展前景分析

8.1 生物识别市场发展前景

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 人脸识别市场发展前景

8.2.1 未来发展前景

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 2017-2022年全球生物识别技术行业细分市场规模

图表 2016-2019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 2016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 2011-2016年国内生产总值及其增长速度

图表 2016年年末人口数及其构成

图表 2011-2016年城镇新增就业人数

图表 2011-2016年全员劳动生产率

图表 2016年居民消费价格月度涨跌幅度

图表 2016年居民消费价格比2015年涨跌幅度

图表 2016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 2011-2016年全国一般公共预算收入

图表 2011-2016年年末国家外汇储备

图表 2006-2016年人工智能领域全球投资总额

图表 2010-2015年人工智能领域全球风险投资总额

图表 人工智能各细分行业公司数量(家)

图表 人工智能发展历程

图表 大数据的五大特征

图表 大数据主要技术

图表 大数据挖掘步骤

图表 三种图像类生物识别技术比较

图表 2007-2022年全球生物识别行业市场规模预测

图表 2017-2022年全球生物识别行业细分市场规模

图表 人脸识别过程

图表 人脸识别技术的优势

图表 人脸识别应用领域

图表 机器视觉的应用方向

图表 典型的工业用机器视觉系统

图表 2015-2018年全球机器视觉市场规模预测

图表 城市化1.0-4.0的演变

图表 智慧城市系统

图表 智慧城市市场空间

图表 人脸识别在公安系统的应用

图表 人工智能在安防行业的应用领域

图表 安防行业发展趋势

图表 2011-2018年安防行业市场规模及增速

图表 智能家居构成

图表 1994至今中国智能家居发展历程

图表 2012-2016年中国智能电视销量

图表 2013-2017年中国智能家居市场规模及增速

图表 2013-2017年全球智能家居市场规模及增速

图表 2017-2022年全球生物识别技术行业细分市场规模预测

图表 2002-2022年中国生物识别技术行业市场规模与预测

图表 人脸识别技术发展历程

图表 人脸识别匹配流程

图表 高考指纹识别流程

图表 高考人脸识别系统举例

图表 考生人脸识别身份验证系统

图表 主要生物识别方式比较

图表 主流指纹识别安卓机

图表 安卓阵营生物识别芯片搭载量预估

图表 汇顶按压式指纹传感器

图表 指纹识别的壁垒

图表 指纹识别的安全性壁垒

图表 2012-2018年指纹识别模组出货量

图表 人眼及虹膜组织结构

图表 虹膜识别系统工作原理

图表 各生物识别技术性能比较

图表 虹膜识别技术应用广泛

图表 富士通虹膜解锁技术原理

图表 各大厂商在虹膜识别领域布局

图表 虹膜识别系统框图

图表 国内外虹膜识别厂商

图表 非接触式虹膜识别的光学设计

图表 2007-2022年生物识别市场空间

图表 2017-2022年细分生物识别市场规模

图表 2011-2017年全球智能语音产业规模

图表 手指静脉识别技术历年专利申请量

图表 手指静脉识别技术国内主要申请人

图表 手指静脉识别技术各国专利申请数目

图表 物联网的三层架构

图表 感知层、传输层与应用层的比较

图表 RFID的性能特点

图表 RFID被广泛应用于产品溯源

图表 RFID的基本工作原理

图表 二维码的产业链

图表 二维码的应用场景

图表 WIFI、蓝牙、Zigbee、UWB四种近距离连接技术的对比

图表 物联网主要通信技术间的关系

图表 物联网通信技术有多个协议标准

图表 2013-2018年全球物联网市场规模

图表 2003-2019年全球物联网设备新增接入量

图表 2011-2022年中国物联网整体规模及增长预测

图表 多国政府将物联网布局上升至战略层面

图表 2006-2016年国家物联网产业政策

图表 中国八大城市的物联网产业联盟和研究中心

图表 IT巨头布局物联网

图表 2016年物联网相关专利数量持有公司排名

图表 国内BAT、运营商、设备制造商积极打造物联网战略

图表 物联网领域的重要联盟

图表 IMT-2022相对于IMT-A的关键特点

图表 5G将支持三大应用场景

图表 三大应用场景对5G性能的差异化要求

图表 ITU确定5G发展时间表

图表 主要国家5G商用计划

图表 NB-IoT的优势

图表 NB-IoT的应用场景类别

图表 NB-IoT的标准化过程

图表 NB-IoT标准落地历程中的关键事件

图表 华为发布端到端NB-IoT解决方案

图表 物联网产业链的运行模式

图表 物联网产业链各环节的内涵及发展前景

图表 物联网产业链各个环节国内外优势对比

图表 2016-2022年全球物联网芯片市场规模

图表 2011-2022年中国RFID市场规模

图表 2015-2022年MEMS市场规模及预测

图表 2011-2016年中国MEMS市场规模

图表 全球五大通信厂商整体业务收入排名

图表 全球五大通信厂商运营商业务收入排名

图表 华为在NB-IoT标准化进程中的多个方面做出突出贡献

图表 华为在物联网领域的动态及未来规划

图表 中兴通讯提供多种物联网解决方案

图表 国际运营商的物联网布局的三个方向

图表 OneNet平台的架构

图表 OneNet平台提供多个领域的物联网解决方案

图表 中国联通物联网平台由Jasper提供技术支持

图表 中国联通ControlCenter平台是全球2000+企业的选择

图表 本土中间件厂商市场份额

图表 中间件用户行业分布

图表 物联网产业链上的相关公司

图表 2010-2016年物联网领域最活跃的VC投资者

图表 我国与发达国家及地区的物联网产业生态环境对比

图表 我国物联网产业各环节的地位

图表 2009-2016年中国汽车保有量

图表 车联网的好处

图表 车联网产业链

图表 Onstar车联网系统界面

图表 Onstar手机应用系统界面

图表 车联网的终极目标是智能交通

图表 智能电网的运行模式

图表 智慧路灯解决方案

图表 中兴通讯智慧路灯

图表 智慧水务的运行模式

图表 智能家居的运行模式

图表 智慧医疗涉及的主体

图表 H3C智慧医疗解决方案整体架构

图表 物联网是工业4.0的核心基础

图表 IBM的智能物联平台

图表 2011-2016年工业物联网领域融资数量及金额

图表 2012-2016年工业物联网领域投资轮次

图表 2012-2016年工业物联网领域投资金额

图表 2010-2022年中国工业物联网整体规模及增长预测

图表 2011-2016年四川川大智胜软件股份有限公司总资产和净资产

图表 2011-2016年四川川大智胜软件股份有限公司营业收入和净利润

图表 2016年四川川大智胜软件股份有限公司营业收入和净利润

图表 2011-2016年四川川大智胜软件股份有限公司现金流量

图表 2016年四川川大智胜软件股份有限公司现金流量

图表 2016年四川川大智胜软件股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域

图表 2011-2016年四川川大智胜软件股份有限公司成长能力

图表 2016年四川川大智胜软件股份有限公司成长能力

图表 2011-2016年四川川大智胜软件股份有限公司短期偿债能力

图表 2016年四川川大智胜软件股份有限公司短期偿债能力

图表 2011-2016年四川川大智胜软件股份有限公司长期偿债能力

图表 2016年四川川大智胜软件股份有限公司长期偿债能力

图表 2011-2016年四川川大智胜软件股份有限公司运营能力

图表 2016年四川川大智胜软件股份有限公司运营能力

图表 2011-2016年四川川大智胜软件股份有限公司盈利能力

图表 2016年四川川大智胜软件股份有限公司盈利能力

图表 2011-2016年佳都新太科技股份有限公司总资产和净资产

图表 2011-2016年佳都新太科技股份有限公司营业收入和净利润

图表 2016年佳都新太科技股份有限公司营业收入和净利润

图表 2011-2016年佳都新太科技股份有限公司现金流量

图表 2016年佳都新太科技股份有限公司现金流量

图表 2016年佳都新太科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域

图表 2011-2016年佳都新太科技股份有限公司成长能力

图表 2016年佳都新太科技股份有限公司成长能力

图表 2011-2016年佳都新太科技股份有限公司短期偿债能力

图表 2016年佳都新太科技股份有限公司短期偿债能力

图表 2011-2016年佳都新太科技股份有限公司长期偿债能力

图表 2016年佳都新太科技股份有限公司长期偿债能力

图表 2011-2016年佳都新太科技股份有限公司运营能力

图表 2016年佳都新太科技股份有限公司运营能力

图表 2011-2016年佳都新太科技股份有限公司盈利能力

图表 2016年佳都新太科技股份有限公司盈利能力

图表 2011-2016年科大讯飞股份有限公司总资产和净资产

图表 2011-2016年科大讯飞股份有限公司营业收入和净利润

图表 2016年科大讯飞股份有限公司营业收入和净利润

图表 2011-2016年科大讯飞股份有限公司现金流量

图表 2016年科大讯飞股份有限公司现金流量

图表 2016年科大讯飞股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域

图表 2011-2016年科大讯飞股份有限公司成长能力

图表 2016年科大讯飞股份有限公司成长能力

图表 2011-2016年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力

图表 2016年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力

图表 2011-2016年科大讯飞股份有限公司长期偿债能力

图表 2016年科大讯飞股份有限公司长期偿债能力

图表 2011-2016年科大讯飞股份有限公司运营能力

图表 2016年科大讯飞股份有限公司运营能力

图表 2011-2016年科大讯飞股份有限公司盈利能力

图表 2016年科大讯飞股份有限公司盈利能力

图表 2011-2016年汉王科技股份有限公司总资产和净资产

图表 2011-2016年汉王科技股份有限公司营业收入和净利润

图表 2016年汉王科技股份有限公司营业收入和净利润

图表 2011-2016年汉王科技股份有限公司现金流量

图表 2016年汉王科技股份有限公司现金流量

图表 2016年汉王科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域

图表 2011-2016年汉王科技股份有限公司成长能力

图表 2016年汉王科技股份有限公司成长能力

图表 2011-2016年汉王科技股份有限公司短期偿债能力

图表 2016年汉王科技股份有限公司短期偿债能力

图表 2011-2016年汉王科技股份有限公司长期偿债能力

图表 2016年汉王科技股份有限公司长期偿债能力

图表 2011-2016年汉王科技股份有限公司运营能力

图表 2016年汉王科技股份有限公司运营能力

图表 2011-2016年汉王科技股份有限公司盈利能力

图表 2016年汉王科技股份有限公司盈利能力

图表 2011-2016年北京海鑫科金高科技股份有限公司总资产和净资产

图表 2011-2016年北京海鑫科金高科技股份有限公司营业收入和净利润

图表 2016年北京海鑫科金高科技股份有限公司营业收入和净利润

图表 2011-2016年北京海鑫科金高科技股份有限公司现金流量

图表 2016年北京海鑫科金高科技股份有限公司现金流量

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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