2019-2025年中国人脸识别行业市场全景调研及投资战略研究报告
人脸识别
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2019-2025年中国人脸识别行业市场全景调研及投资战略研究报告

发布时间:2019-08-14
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人脸识别技术发展至今,3D 人脸识别被业界一致认为是目前安全系数最高的方案,细分下来,3D 结构光、TOF 飞行时间、双目立体视觉识别是实现 3D 人脸识别能力三类主流方案,其中以 3D 结构光安全性与适用性最广。

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,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。下游以摄像头为主的硬件采集端和应用端采集人脸数据,为数据集丰富数据,对于基础层算法的更新迭代形成正反馈。

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 人脸识别技术总述

1.1.1 基本概念

1.1.2 识别流程

1.1.3 人脸特征

1.1.4 识别算法

1.1.5 识别数据

1.1.6 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

1.3 人脸识别发展优势

1.3.1 技术特点

1.3.2 技术优势

1.3.3 应用优势

第二章人脸识别行业发展环境分析

2.1 国际环境

2.1.1 国际经济环境

2.1.2 市场发展规模

2.1.3 行业发展趋势

2.2 政策环境

2.2.1 行业标准发布

2.2.2 标准内容分析

2.2.3 央行支持文件

2.2.4 科技创新规划

2.3 经济环境

2.3.1 宏观经济概况

2.3.2 工业运行情况

2.3.3 固定资产投资

2.3.4 宏观经济展望

2.4 社会环境

2.4.1 互联网普及情况

2.4.2 居民收入情况

2.4.3 国家科研实力

2.5 产业环境

2.5.1 市场规模机构

2.5.2 市场机构分析

2.5.3 产业发展挑战

第三章2017-2018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动因

3.1.1 识别效率提升

3.1.2 应用需求上升

3.1.3 接受程度较高

3.1.4 相关政策利好

3.2 中国人脸识别产业链分析

3.2.1 产业链结构分析

3.2.2 上下游布局企业

3.2.3 上游发展特点分析

3.2.4 中游技术发展进展

3.2.5 下游未来发展趋势

3.3 2017-2018年中国人脸识别市场发展状况

3.3.1 市场发展阶段

3.3.2 市场产品分类

3.3.3 市场发展特点

3.3.4 市场发展规模

3.3.5 商业模式分析

3.3.6 盈利模式分析

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 技术发展瓶颈

3.4.3 隐私保护问题

3.4.4 技术安全问题

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 技术发展对策

3.5.3 技术安全防范

第四章2017-2018年人脸识别技术发展分析

4.1 人脸识别技术综况

4.1.1 技术发展历程

4.1.2 技术原理分析

4.1.3 技术发展特点

4.1.4 关键技术分析

4.1.5 技术影响生活

4.2 人脸识别系统分析

4.2.1 系统构成分析

4.2.2 系统设计流程

4.2.3 重点模块构建

4.2.4 系统细分模块

4.3 3D人脸识别技术分析

4.3.1 3D人脸识别方案

4.3.2 3D人脸识别原理

4.3.3 3D人脸识别优势

4.3.4 3D人脸识别应用

4.3.5 手机应用状况分析

4.3.6 3D人脸识别前景

4.4 人脸识别与相关技术的融合

4.4.1 人脸识别+大数据

4.4.2 人脸识别+虚拟现实

4.5 其他生物识别技术分析

4.5.1 指纹识别技术

4.5.2 虹膜识别技术

4.5.3 语音识别技术

4.5.4 指静脉识别技术

第五章2017-2018年中国人脸识别应用状况及模式

5.1 人脸识别技术应用综况

5.1.1 应用阶段分析

5.1.2 主要识别产品

5.1.3 主要用途分析

5.1.4 重点应用领域

5.1.5 商业化发展分析

5.2 人脸识别应用模式分析

5.2.1 人脸识别的1:1模式

5.2.2 人脸识别的1:N模式

5.2.3 人脸识别的M:N模式

5.2.4 三种应用模式的对比

第六章2017-2018年中国人脸识别重点应用领域分析

6.1 智慧金融领域

6.1.1 人脸识别应用背景

6.1.2 人脸识别应用场景

6.1.3 金融应用前景展望

6.1.4 银行应用规模预测

6.2 智能手机领域

6.2.1 智能手机产量规模

6.2.2 手机人脸识别技术

6.2.3 人脸识别手机产品

6.2.4 人脸识别应用问题

6.2.5 技术应用趋势预测

6.2.6 技术应用规模预测

6.3 电子支付领域

6.3.1 电子支付市场规模

6.3.2 电子支付用户规模

6.3.3 生物支付成为主流

6.3.4 人脸识别保障安全

6.3.5 电商支付领域应用

6.3.6 人脸识别支付案例

6.4 交通客运领域

6.4.1 交通运输业状况

6.4.2 轨交信息化需求

6.4.3 高铁检票应用

6.4.4 机场应用详析

6.4.5 轮渡票务应用

6.4.6 出入境人脸识别

6.4.7 公交安全驾驶应用

6.5 监控安防领域

6.5.1 安防市场规模分析

6.5.2 视频监控应用需求

6.5.3 人脸识别应用进程

6.5.4 人脸识别应用意义

6.5.5 人脸识别应用场景

6.5.6 应用布局企业分类

6.5.7 应用需求空间预测

6.6 智能门禁领域

6.6.1 门禁行业发展状况

6.6.2 门禁智能发展趋势

6.6.3 人脸识别应用优势

6.6.4 技术应用于智慧社区

6.6.5 地区应用动态分析

6.7 高校管理领域

6.7.1 课堂考勤管理

6.7.2 高校安全管理

6.7.3 防作弊生物技术

6.7.4 考场防作弊监控

6.7.5 高考人脸识别系统

6.8 其他应用领域

6.8.1 医疗健康领域

6.8.2 电子政务领域

6.8.3 公安系统应用

6.8.4 保险业务领域

6.8.5 新零售业务领域

6.8.6 智能迎宾系统

6.8.7 其他部分应用

第七章2017-2018年中国人脸识别行业竞争格局

7.1 整体竞争格局

7.1.1 品牌竞争格局

7.1.2 技术竞争格局

7.1.3 企业竞争格局

7.1.4 五力竞争分析

7.2 初创公司阵营

7.2.1 阵营主体构成

7.2.2 商业模式分析

7.2.3 市场份额占比

7.2.4 竞争焦点分析

7.3 上市公司阵营

7.3.1 阵营主体构成

7.3.2 运营状况对比

7.3.3 企业布局方向

7.4 互联网公司阵营

7.4.1 国际企业布局

7.4.2 百度布局动态

7.4.3 腾讯布局动态

7.4.4 阿里布局动态

第八章2017-2018年人脸识别市场重点企业运营分析

8.1 四川川大智胜软件股份有限公司

8.1.1 企业发展概况

8.1.2 人脸识别布局

8.1.3 经营效益分析

8.1.4 业务经营分析

8.1.5 财务状况分析

8.1.6 核心竞争力分析

8.1.7 未来前景展望

8.2 佳都新太科技股份有限公司

8.2.1 企业发展概况

8.2.2 人脸识别布局

8.2.3 经营效益分析

8.2.4 业务经营分析

8.2.5 财务状况分析

8.2.6 核心竞争力分析

8.2.7 公司发展战略

8.2.8 未来前景展望

8.3 汉王科技股份有限公司

8.3.1 企业发展概况

8.3.2 人脸识别布局

8.3.3 经营效益分析

8.3.4 业务经营分析

8.3.5 财务状况分析

8.3.6 核心竞争力分析

8.3.7 公司发展战略

8.3.8 未来前景展望

8.4 神思电子技术股份有限公司

8.4.1 企业发展概况

8.4.2 人脸识别布局

8.4.3 经营效益分析

8.4.4 业务经营分析

8.4.5 财务状况分析

8.4.6 核心竞争力分析

8.4.7 公司发展战略

8.4.8 未来前景展望

8.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司

8.5.1 企业发展概况

8.5.2 人脸识别业务

8.5.3 经营效益分析

8.5.4 业务经营分析

8.5.5 财务状况分析

8.5.6 核心竞争力分析

8.5.7 公司发展战略

8.5.8 未来前景展望

8.6 北京旷视科技有限公司

8.6.1 企业发展概况

8.6.2 竞争实力分析

8.6.3 Face++动态

8.6.4 技术研发动态

8.6.5 融资布局分析

8.6.6 业务发展展望

8.7 广州云从信息科技有限公司

8.7.1 企业发展概况

8.7.2 竞争实力分析

8.7.3 业务板块分析

8.7.4 融资布局加快

8.7.5 技术产品研发

第九章人脸识别投资合作项目案例分析

9.1 人脸识别高精度仪器开发及应用项目

9.1.1 项目基本情况

9.1.2 项目完成情况

9.1.3 项目技术突破

9.1.4 项目验收意义

9.2 人脸识别模块及系统软件销售项目

9.2.1 项目基本情况

9.2.2 项目产品范围

9.2.3 项目影响分析

9.3 智慧社区智能人脸识别门禁布控系统项目

9.3.1 项目基本情况

9.3.2 项目影响分析

9.3.3 项目风险分析

第十章中国人脸识别行业发展机遇分析

10.1 生物识别市场发展前景向好

10.1.1 市场需求空间

10.1.2 应用趋势明朗

10.1.3 产业发展方向

10.1.4 技术发展趋势

10.2 人脸识别企业投融资布局加快

10.2.1 依图科技融资动态

10.2.2 商汤科技融资动态

10.2.3 中科视拓融资布局

10.2.4 深醒科技融资布局

10.2.5 唯思科技融资动态

10.3 人脸识别市场投资态势良好

10.3.1 驱动因素分析

10.3.2 市场融资加快

10.3.3 技术研发推进

10.3.4 技术要求提高

第十一章中国人脸识别行业发展前景及趋势分析(AKCY)

11.1 人脸识别市场发展前景展望

11.1.1 智慧城市推动

11.1.2 行业发展展望

11.1.3 发展潜力分析

11.1.4 市场规模预测

11.1.5 国际市场布局

11.2 人脸识别行业未来发展趋势

11.2.1 行业整体发展趋势

11.2.2 多模态融合趋势

11.2.3 行业规范化趋势

11.2.4 技术精准化趋势

图表目录

图表 人脸识别过程

图表 人脸特征点提取向量化

图表 人脸识别算法流程

图表 五种生物识别技术性能对比

图表 人脸识别的优势

图表 全球主要经济体PMI指标

图表 全球主要经济体贸易进出口额

图表 全球主要经济体汇率

图表 全球人脸识别行业市场规模发展趋势

图表 系统的基本结构和功能要求

图表 系统基本构成框图

图表 系统的性能级别在误报率

更多图表见正文……

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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。

售后服务

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权威引用

  • 中国证券网
  • 中金在线网
  • 中国日报网LOGO
  • 央广网
  • 中国经济网
  • 东方财富网
  • 中国新闻网
  • 凤凰网
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