2016-2020年
投资分析及前景预测报告
内容简述
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液压压力机液压压力机人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主。 “人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
目前，人脸识别市场已经进入了加速发展时期，从2012年的16.7亿元上升至2015年的75亿
元，其市场份额也仅次于指纹识别，排名第二，成为便捷生活中的“”。
随着人工智能和智慧城市的加速发展，人脸识别将应用到更多场景，未来潜在市场规模将超过千亿。
中投顾问发布的《2016-2020年中国人脸识别行业投资分析及前景预测报告》共八章。首先介绍了人脸识别的概念、技术流程、行业特性等，并分析了人脸识别产业的发展环境。接着，报告详细剖析了人脸识别行业的整体发展，然后，具体分析了人脸识别主要应用领域的发展。随后，报告分析了其他生物识别市场的发展形势，并对其相关行业物联网进行了深入的分析。最后，报告深入剖析了人脸识别重点企业运营情况，并对其未来发展前景做出了科学的预测。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、科技部、商务部、工信部、中投顾问产业研究中心、中投顾问市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人脸识别行业有个系统深入的了解、或者想投资人脸识别相关行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
报告目录
一、中国人脸识别市场现状分析荸荠去皮机
人脸识别在2015年掀起了一股巨浪，热度持续不减，搜索“人脸识别”，“门禁、考勤、追踪嫌犯、养老金资格认证、考生身份验证、银行金融、交通、社区、景点检票”等关键词均有相关结果。 人脸识别似乎已开启开挂模式，从2012年的16.7亿元上升至2015年的75亿元，其市场份额也仅次于指纹识别，排名第二，成为便捷生活中的“”，未来潜在市场规模将超过千亿。塑化剂检测
无论是国外的微软、谷歌、Facebook还是中国的BAT，对此都有着相应的投入与研究，其发展前景自不必说。
现实中需要确认身份的场景数不胜数，人脸识别应用十分广泛。
2010年，海鑫以“人脸识别监控报警系统”为核心完成了上海世博会园区人脸采集与比对系
统建设项目。此系统包含了52个员工通道的人脸验证、800多个参观者通道人脸监控和设计库容7000万的人脸检索。在184天会展期间，系统累计抓拍人脸1亿零三百万余人次，峰值抓拍速度超过20万人次/小时。在受控条件下的验收测试中，系统以“人脸抓拍率100%，人脸识别正确率99%，人脸检索前50名比中率100%的优异结果通过验收，受到世博局安保部的高度赞誉。
2012年，海鑫成为全国公民身份证号码查询服务中心人像比对认证系统的唯一承建商，支持库容超过11亿人，全球最大。系统在用户提交的公民身份号码、姓名认证“一致”的情况下，进一步将用户提交的被认证人相片与全国公民身份信息库中的照片进行比对，返回用户提交照片与全国公民身份信息数据库中照片的相似度值，以协助用户判定被认证人是否为持证者本人。
2016年3月19日举行的石景山区事业单位公开招聘考试首钢技师学院考场，引进了3台海鑫身份核验设备，实现了668名考生“刷脸”进场，防止。
相比其他生物识别技术，人脸识别具有自然性和非接触性的天然优势，可以快捷隐蔽地进行身份认定。但是，若用户化浓妆或者戴眼镜、受伤、整容，脸部特征就会发生变化，外
界光线的变化，都会对人脸识别的准确率有较大影响。
但毋庸置疑的是，“刷脸”也成为必然趋势，人脸识别技术定会为未来生活带来诸多便利。
二、中国人脸识别市场竞争激烈
继马云在德国汉诺威电脑展上亲自展示支付宝的人脸识别技术“SmiletoPay”，完成“刷脸”支付后，阿里巴巴将与国内生物识别领域知名企业海鑫科金旗下的海鑫智圣合作共同建设“阿里巴巴人脸比对系统”，利用海鑫智圣人脸识别核心算法在淘宝开户认证过程中引入“人脸比对”及“真人检测”。上述技术的引入将帮助淘宝利用系统自动完成开户人员身份核验工作，通过视频画面截取用户脸部特征图像并与上传的身份证人像信息进行比对，同时系统会通过特殊技术引导用户配合完成“真人检测”。
而另一大国内巨头腾讯财付通表示已与中国公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心(以下简称“公民身份证查询中心”)达成人像比对服务的战略合作。财付通透露，腾讯与微众银行正在对金融、证券等业务进行人脸识别的应用尝试。
疲劳驾驶预警系统目前，一直坚持创新为先的民生银行率先将人脸识别引入客户身份认证环节，完成了人脸
立磨衬板识别软件平台及客户化一期开发，实现多渠道的用户运营，目前已经在移动智能柜员系统、移动运营、客户化运营和柜台业务XBank业务系统中采用人脸识别。
海外方面，比尔盖茨在博鳌演讲中指出“深度学习”和“计算机视觉”将是IT界下一个大事件，同时Google早于2014年收购了4家人工智能初创公司均涉及深度学习，其中3家涉及计算机视觉。
市场人士指出，互联网+巨头在该领域的频繁布局以及人工智能产业发展将进一步打开人脸识别应用前景。布局人脸识别符合当前线上身份认证以及金融服务的需求，更是踏入万亿人工智能产业的开始。
三、人脸识别关键技术研发进展
人脸识别技术主要从图像序列或视频流中将特定人脸判别出来，一个全自动人脸识别系统一般包括三个关键技术：人脸检测、特征提取和人脸识别。
人脸检测是从复杂的背景中提取我们感兴趣的人脸图像区域。脸部毛发、化妆品、光照、噪声、面部倾斜和人脸大小变化以及各种各样遮挡等因素都会使人脸检测问题变得更为复
杂。人脸检测的主要目的是在输入的整幅图像上寻人脸区域，从而为后续的人脸识别作准备。人脸检测的核心技术包括如下三个方面：
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