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人脸识别项目商业计划书

全国宾馆超过100万家
全国网吧超过15万家
多数需要身份验证的场景均有需求可能 性
竞争格局
类型
竞争对手 优势
劣势
同级别高端人 脸识别技术竞 争者
谷歌
Facebook 微软
掌握人脸识别 高端技术、拥 有强大的团队 和资金实力
外国技术背景不符合中国自主 知识产权发展要求趋势、政策 风险大、对中国市场的本土化 适应能力较弱、对中国市场反 应效率低
人脸识别设备识别准确率已达到远高于人眼 识别准确率的水平!且识别效率更高!
➢ 新疆喀什通关现场采集的测试数据,1000人,2000对人脸 图像(相同人/不同人各1000对);
➢ 人眼识别准确率:80.5%(20人识别取平均); ➢ 机器识别准确率:92.3%。
公司业务
千墨科技致力于: 人脸识别技术的研究与相关应用产品
市场规模(国内)
目标客户
社保支付
银行支付 第三方支付平台
宾馆身份认证 网吧身份认证 泛身份认证
市场空间 60亿左右
300亿左右 50亿左右 20亿左右 3亿左右 500亿左右
市场空间预估依据
截至2014年6月底,全国社会保障卡持卡 人数达到6.02亿人
全国银行数量3000家左右,2014年一季 度全国电子支付292.89亿 主流第三方支付平台9家
人脸识别项目商业计划书
目录
1 公司业务 2 客户需求与解决方案 3 发展机遇 4 市场规模 5 竞争格局 6 产品介绍
7 商业模式 8 发展计划 9 财务状况 10 团队核心 11 附:核心技术
用事实说话 比一比:判断下列四组照片每组是否为同一人?
用事实说话
不同

A组
B组


C组
D组
用事实说话2007 Βιβλιοθήκη 2013的统计机器学习
1995

-2007

浅层人工神经 网络
1980 -1995
人工智能与智能图像分析 技术取得突破性发展成果
• 难度大——本学科核心算法涉及“脑神 经科学”、“人工智能”、 “机器学 习”、 “图像处理”、“计算机结构与 软件设计”、“嵌入式开发”等复杂的 学科知识,需要大量的学术人才储备。
市场规模(国内)
目标客户
铁路 机场 景区 高校 社区 其他
市场空间 30亿左右 10亿左右 10亿左右 50亿左右 300亿左右 100亿左右
市场空间预估依据 全国铁路车站5000个左右 全国机场超过200个 全国5A级景区150个左右,4A级2000个左右 全国高校数量2500所左右 详细数据无法统计 细分应用,详细数据无法统计
同技术类型人 Face++ 脸识别技术竞 争者
发展更早,产 技术相对落后(人工神经网络 品比较成熟, VS异构深度神经网络)、产 但定位的主要 品应用场景局限性仍然较大 应用方向不同
其他技术类型 汉王 产品应用竞争 中控 者
产品比较成熟 所采用的技术应用局限性大、 产品方向单一、产品应用场景 单一、处于红海市场
产品介绍
产品系列
产品名称
核心功能描述
应用场景
研发进度
人脸识别火车站通关系 统
人脸识别机场通关系统 智能通关系列
客户需求与解决方案
解决方案: 采用基于人脸识别、声纹识别和唇语识别相结合
的支付验证解决方案。 该解决方案:
1、无需携带储蓄卡等; 2、无需密码,不存在密码遗忘的问题; 3、无被复制盗用的安全风险; 4、非接触式支付方式,使用便捷;
使用流程:
发展机遇

异构深度神经 网络
2013 –至今

技 术
深度学习
(单位:亿)
市场规模
600 500
通关/安防产品
泛身份认证
市 400

规 模
300
200
100
线下支付 在线支付
其他
市场规模
0
难度系数(产
2014.9 2014.12 2015.6 2015.12 2016.12 品上市时间)
现有市场调研结果能显示国内市场总规模预估:1650亿元人民币 而公司未来产品将在海外,工业化图像智能识别,军事应用能领域继续发力,这些领 域独有数千亿的市场空间
社保普及率极大提升 社保支付财政压力巨大 社保支付管理漏洞造成的 损失巨大
均具备较强的
购买力
刷卡支付、在线支付、移动支 付交易量增长迅猛 支付安全形式严峻 用户对支付便捷性需求增强
发展机遇
人脸识别应用产品需求
智慧城市 平安城市
政策推动
在线支付 电商发展
公共安全 公共交通
基础建设 发展红利
市场规模(国内)
1、单人通关时间3-6秒; 2、人脸比对准确率90%以上;
使用流程:
客户需求与解决方案
产品形态
客户需求与解决方案
线下支付:
需求痛点: ➢ 面对大型银行的竞争优势,地方性商业银行在用
户支付领域处于绝对的劣势,急需支付宝、微信支付等缺乏竞争力,但在线下支付 都没有好的解决方案,O2O战略难以实现。
• 门槛高——最前沿技术由欧美日等发达 国家学术团队或互联网企业掌握,如 UIUC Beckman实验室、斯坦福大学、 Google公司等。
• 发展快——新技术转化为新产品时间越 来越短,技术对市场的导向性越来越强, 特别是以深度学习为代表的图像分析技 术在近期使得智能视频分析从根本上成 为了现实。
客户需求与解决方案
以下以铁路和线下支付为例
铁路:
需求痛点 铁路有明确的“票证人”合一性的要求,但基本没有一
个车站能落实这个要求; ➢ 铁路车站人流量巨大 ➢ 人工识别效率低、准确率低, ➢ 人力成本高;
客户需求与解决方案
解决方案: 采用人脸识别智能通关系统,由系统自
动对“票证人”合一性进行比对确认。 该解决方案:
的研发、生产和销售。
客户需求与解决方案
一方面,目前市场上存在上千家人脸识别技术解 决方案和产品应用提供商,但因缺乏高端核心技术, 产品应用方向单一,且一般只能解决单一场景应用问 题,局限性大。
另一方面,客户实际对人脸识别技术应用的多场 景适应性和准确率要求高。例如人与身份证信息的比 对、在线支付安全验证等。
发展机遇
铁路实名制 机场、地铁等安检加强 公共安全形势严峻
人脸识别应用产品市场呼声强烈 一般人脸识别技术应用局限性大
学校宿舍、社区安全事 故频发 物业与业主矛盾突出 房地产面临洗牌后的竞 争方式转变、品质提升
市场需求
网络信息安全和监管问 题突出 宾馆、网吧等场所成为 在逃违法犯罪人员主要 藏身地 人为性的监管手段漏洞
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