2018年人脸识别行业市场调研分析报告
目 录
人脸识别技术优势明显，应用有望进一步打开 (1)
人脸识别优势明显，未来有望成为生物识别主导技术 (1)
人脸识别流程及分类 (3)
人脸识别技术的识别率超越人眼，场景应用成熟 (4)
生物识别市场规模快速增长，人脸识别最具期待 (5)
深挖人脸识别产业链，寻找核心驱动力与机遇 (8)
上游产业趋于成熟，带动人脸识别快速爆发 (10)
中游人脸识别技术的进步，推动下游场景应用发展 (12)
下游主要依赖对场景的深耕，以打造一体化解决方案 (16)
三大阵营纷纷布局人脸识别，规模化应用大势所趋 (16)
初创公司：四大独角兽技术领先，产品涵盖应用领域广泛 (16)
上市公司：拥有传统渠道优势，打造软硬件结合一体化解决方案 (19)
互联网巨头：C端影响力强大，探索B端 (24)
人脸识别应用领域遍地开花，关注三大应用 (27)
安防市场规模巨大，人脸识别用武之地广阔 (27)
金融领域：银行与互联网金融成为最大驱动力 (31)
移动智能硬件终端：苹果引领人脸识别应用新增长点 (33)
行业评级及投资建议 (35)
风险因素 (36)
表 目 录
表1：五种生物识别技术性能对比 (2)
表2：人脸识别的优势 (2)
表3：人脸识别三种不同的识别模式 (4)
表4：LFW测试中人脸识别精度超过人眼识别第一档部分公司 (5)
表5：2015-2017年人脸识别相关政策 (8)
表6：人脸识别产业链及代表公司 (10)
表7：国内外巨头深度学习开源平台 (12)
图8：3D人脸识别与2D人脸识别数据对比 (13)
表9：人脸识别四大独角兽对比 (17)
表10：人脸识别上市公司比较 (19)
表11：涉及人脸识别领域的上市公司 (23)
表12：国内外互联网巨头人脸识别布局 (26)
表13：人脸识别技术在部分机场应用情况 (30)
表14：银行部署人脸识别相关衍生市场规模 (32)
图 目 录
图1：人脸识别过程 (4)
图2：人脸特征点提取向量化 (4)
图3：2007-2020年全球生物识别技术市场规模（亿美元） (6)
图4：2015-2020年全球生物识别技术行业细分市场规模预测（亿美元） (6)
图5：2002-2020年中国生物识别技术市场规模（亿元） (6)
图6：2015年生物识别各细分领域所占市场规模比例 (7)
图7：2020年生物识别各细分领域所占市场规模领域比例 (7)
图8：2017年上半年刷脸支付用户满意度 (7)
图9：人脸识别产业链 (9)
图10：人脸识别三大要素 (10)
图11：不同识别模式的ID置信度、计算成本、数据源成本对比 (11)
图12：AI芯片产业生态图 (12)
图13：不受环境光影响的近红外人脸图像 (13)
图14：主动近红外成像设备 (14)
图15：3D视觉系统的工作原理 (15)
图16：3种3D成像模式 (15)
图17：四大人脸识别独角兽人工智能人才储备 (18)
图18：海康威视人脸识别系统抓拍示意图 (20)
图19：海康威视ATM智能防护视频分析 (20)
图20：大华股份人脸网络识别技术原理 (20)
图21：汉王科技人证合一人脸仪架构图 (21)
图22：汉王科技人脸识别门禁应用场景 (21)
图24：首都机场旅客自助通关查验系统 (22)
图25：深网视界人脸识别系统 (23)
图26：百度人脸识别机器人“小度” (25)
图27：百度AI开放平台人脸识别产品功能 (25)
图28：腾讯优图天眼解决方案 (26)
图29：阿里巴巴人脸识别支付 (26)
图30：人脸识别应用领域结构比例（%） (27)
图31：2011-2018E中国安防行业市场规模（亿元）及年增速（%） (28)
图32：2015年安防各产业分布占比 (28)
图33：人脸识别在安防市场的应用推进进程图 (29)
图35：人脸识别在门禁系统应用优势 (29)
图36：中国农业银行“刷脸”取款 (32)
图37：IPhoneX人脸识别相关传感器.
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人脸识别技术优势明显，应用有望进一步打开
人脸识别优势明显，未来有望成为生物识别主导技术
生物识别是指通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。
与传统的密码检验方式相比，生物识别技术基于人的生物特性，具有易测量、排他性以及终身不变的特点，拥有检验快速、结果更准确的优势。
目前主流的生物识别方式分别为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。
指纹识别
指纹识别是通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。
每个人的指纹均不同，同一人的十指指纹也有明显区别，因此指纹可用于不同身份的鉴定。
目前指纹识别是应用最为广泛的生物识别技术，其技术成熟且成本低廉，广泛应用于考勤、门禁等身份识别。
指纹识别技术的优势是应用比较方便，应用时间长，认知度高，但指纹是一种容易被窃取和复制的特征，安全性较低，且磨损后影响识别精度。
此外，指纹特征的稳定性较差，脱皮、表皮茧子，干湿状态等都会影响指纹的应用。
虹膜识别
虹膜技术是利用人眼睛虹膜纹理特征的一种识别技术。
虹膜是人眼中瞳孔内的织物状各色环状物，虹膜识别利用人眼图像中虹膜区域的特征（环状物、皱纹、斑点、冠状物）形成特征模板，通过比较特征参数完成识别。
该方法识别精度高、不易仿造，但相关设备价格昂贵。
从技术指标上来讲虹膜识别是比较精确的，但使用上需要通过红外光或可见光照射眼睛取得图像，使用者配合程度低，会有较高的心理排斥性，因此不适用于大人群应用。
语音识别
语音识别是通过分析语音的惟一特性进行身份验证。
其设备距离范围大、安装简易，但识别准确度低，可能被录音欺骗，且易受背景噪声、身体状况、情绪等因素影响。
静脉识别
静脉识别系统是根据血液中的血红素有吸收红外线光的特质，将具近红外线感应度的小型照相机对着手指进行摄影，即可把血管的阴影摄影出来。
将血管图样进行数字处理，制成血管图样影像。
从而提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，可对个人进行身份鉴定并确认身份，全过程采用非接触式。
目前主要包括手掌静脉识别、手指静脉识别及手背静脉识别这三项技术。
目前静脉识别技术在中国大陆的市场应用还比较小，该技术主要集中在日本企业中，像日立、富士通、索尼仍在进行静脉识别技术相关的研究。
此外，此类已有数据较少，不利。