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
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
政策推动
智慧城市 平安城市 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）
（单位：亿）
通关/安防产品 泛身份认证
市 场 规 模
线下支付
难度系数（产 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
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
核 心 技 术 的 发 展
异构深度神经 网络
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 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。
统计机器学习 浅层人工神经 网络
1995 -2007
1980 -1995
人工智能与智能图像分 析技术取得突破性发展 成果
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
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： 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：
其他
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 市场空间预估依据
60亿左右
300亿左右 50亿左右 20亿左右 3亿左右 500亿左右
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 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
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）、产品 但定位的主要 应用场景局限性仍然较大 应用方向不同
其他技术类型 产品应用竞争 者
汉王
中控
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 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 人脸识别社区通关系统 其他
竞争格局
类型
竞争对手
优势
劣势
谷歌
同级别高端人 脸识别技术竞 争者 同技术类型人 脸识别技术竞 争者
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
Face++
核心功能描述
应用场景
研发进度
已完成开发 已完成开发 已完成开发 根据客户需求 定制 产品已定型， 试点中 技术和方案准 备已完成 技术和方案准 备中 已完成开发 根据客户需求 定制
客户需求与解决方案
Байду номын сангаас
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。
人脸识别项目商业计划书
目 录
1 2 3
公司业务 客户需求与解决方案 发展机遇 市场规模
7
8 9 10 11
商业模式 发展计划 财务状况 团队核心
4
5 6
竞争格局
产品介绍
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
同
B组
同
C组
同
D组
用事实说话
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！
2013 –至今
2007 -2013
深度学习
• 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。 • 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。
市场规模（国内）
目标客户 铁路 机场 景区 高校 社区 市场空间 30亿左右 10亿左右 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
10亿左右
50亿左右 300亿左右 100亿左右
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