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人脸识别的应用领域有哪些(人脸识别发展趋势及应用领域分析)

2019-09-29 10:56:28【作者:普华有策】人已围观

简介人脸识别行业应用领域分析及发展驱动因素1、人脸识别行业发展简介人脸识别是实现视频监控智能化的重要模块之一,具有远距离、非接触、快速识别、与摄像监控高度契合等特点

早在 20 世纪 90 年代初期,就应用在一些英国的机场作安全监控。911 事件以后,美国机场等公共场所也开始逐步采用人脸识别技术,目前采用试点人脸识别技术的美国机场包括华盛顿国际机场、迈阿密国际机场等全美 20 个机场;除了机场,人脸识别技术还被应用在一些其他的安防领域,如坦帕市超级杯和公共街区等。但是,即便像英、美这些发达国家,人脸识别技术也没有在全国范围内大规模普及应用。该技术长时间难以获得推广的原因主要在于:高清数字相机普及率不高,监控区域采集到的人面信息清晰度不够,无法获得精确匹配,我国部分城市摄像头渗透率(个/千人)与发达国家相比很存差距。

人脸识别行业应用领域分析及发展驱动因素

图片源于网络

相关报告:北京普华有策信息咨询有限公司《2019-2025年中国人脸识别行业深度分析及投资趋势研究报告》

此外,人脸识别技术不到位,在光线、角度、年龄变化后无法精确识别人脸;缺乏比对人脸库,或政府人脸库未联网;政府考虑经费、人权等其他因素一定程度上制约了行业的发展。

2、人脸识别技术的应用

(1)安防领域

目前,我国人脸识别主要的应用领域还是安防领域,最初在 APEC 会议、世博会、奥运会、天安门广场等重要场合或场所均有所采用。近年来,随着平安城市大力推进,包括机场、地铁、展会、海关、边防口岸等区域都陆续有应用人脸识别技术的案例。地铁方面,近期厦门地铁招标的通信系统和视频监控系统项目已经明确提出人脸检测、人脸跟踪、人脸比对等需求,并要求接入厦门市 110视频监视平台,而上海地铁世博专线等小部分地铁站已有在使用人脸识别布控;火车站和机场方面,在首都国际机场、上海、福建、广西等省市的地方火车站也已有采用人脸识别技术;边检口岸上,新疆、广东等部分省份的边检口岸已采用人脸识别技术,以防范逃往国外的逃犯;展会布控方面,人脸识别技术已经用在世博会、APEC、大运会等大型展会、运动会出入口上,防止大规模事故发生;监狱、看守所方面,主要用作监狱和看守所的门禁(AB 门)等区域,当犯人有逃跑企图时可以及时预警;其他需要重点防范的区域,包括包括网吧、歌舞厅、社区、重点商圈等人流密集场合。

(2)校园领域

“三通两平台”的提出一定程度上促进了人脸识别技术在校园领域的应用,“三通两平台”即宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通,建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台。大数据、云平台的发展带动智慧校园进入新一轮爆发期,人脸识别技术作为智慧校园领域的一个新兴模块,目前人脸识别技术在安全监控、寝室管理、考勤、遗留人员排查等多个领域都可以得到运用。浙江信息工程学校早在2014年11月就在寝室管理引入人脸识别系统,学生出入寝室系统都会自动录入信息,并将信息传到监控终端,管理寝室的工作人员通过人脸识别系统,便可随时掌握学校寝室入住的情况。2015 年,包括浙江师范大学、东北大学等高校也正在试点将人脸识别技术融入智慧校园系统;而在江苏、浙江等地的智慧校园系统中也将包括人脸识别技术。

(3)金融领域

人脸识别技术在金融领域的应用是极为广泛的,拥有巨大的市场空间。包括远程开户、ATM 终端机等都属于静态人脸识别的范畴;动态人脸识别主要用在银行营业厅的实施监控上,用于排查可疑人员及 VIP 人员的识别。目前北京旷视科技有限公司的几款动态人脸识别监控产品已经在江苏银行、民生银行等银行得到小规模的应用,但是未来前景可期。此外,人脸识别技术在医院、高档小区及酒店宾馆均有一定程度的应用。

3、行业壁垒

(1)技术壁垒

人脸识别行业是一种新兴的、科学技术含量极高的行业。人脸识别技术具有两大特点:一是,人脸产品是先进的人工智能技术、图像处理技术、电子技术、传感技术以及计算机应用等多项尖端技术的具体应用相结合后的产物,该特点决定了人脸识别产品是技术密集、不断创新的集成系统;二是,人脸识别产品的应用环境复杂多样,并且用户对产品的可靠性、准确性和适用性要求较高。上述特点需要行业厂商对图像处理、模式识别、人工智能等多学科有深刻的理解,才能自主研发算法和大规模数据库比对等核心技术,同时对用户的业务需求有深入的理解,针对不同应用场合,积累了丰富的开发经验和技巧,才能开发出具备市场竞争力的产品。综合而言,企业不仅需拥有属于自身的核心技术和核心算法,也需拥有与人脸识别领域相关的技术才能在行业内为客户提供较多种类的服务。因此,人脸识别核心技术及相关技术成为人脸识别主要行业壁垒之一。

(2)人才壁垒

随着国家的大力支持和市场需求的增长,致力于人脸识别领域的人才也在逐年增加,但是相较于市场本身巨大的人才需求,该领域的人才仍处于较为稀缺的情形。更为重要的是人脸识别系统中的软件开发对人才的综合要求较高:第一,对于核心算法开发人员,他们不但需要具有图像处理、模式识别、人工智能等多方面的专业知识,还要求他们具有深厚的计算机理论知识;其次,他们还必须具备较高的软件开发技能,能够胜任大型系统软件的开发任务;而且他们还必须精通人脸识别算法,能够根据用户的特定需求和应用环境,对核心算法进行个性化修改。第二,对于专业应用开发人才,需要对公安信息化领域有长期的行业积累,能够较好地理解和发掘公安、安防等专业领域的业务需求。由于人才的招聘、培养不是一蹴而就的,并且,行业内领先企业的研发投入、研发体系、已有的技术储备能够给技术人才提供更好的发展机遇,在吸引人才及留住人才上具备明显优势。

此外,人脸识别领域的较大多数人才已经被吸引至有影响力的企业,而新进入者需进行一定的核心人才储备,周期较长。此外,由于人脸识别行业处于成长期,相关技术升级较快,能够持续给企业进行研发新技术、新产品,不断为企业产品进行升级改造的人才更为稀缺。

(3)品牌壁垒

人脸识别的细分领域应用主要包括金融、教育、公安等高端领域,而高端领域的客户通常以招标的方式选择供应商。在招标过程中,企业品牌是招标方专家组考察企业实力的重要指标,具有较高品牌知名度的企业往往能够借助品牌优势占据较为有利的地位。同时,重大项目中标又进一步提升了企业的知名度,为企业开拓市场创造有利条件。因此,企业品牌对行业新进入者构成较强的行业壁垒。

(4)资金壁垒

人脸识别行业科技含量较高,所涉及的技术领域较广,企业前期为进行该领域的研发往往需要较长时间,且未来具有较大的不确定性。企业前期基本没有收入,研发周期较长,研发投入较大。在前期研发成功后,由于产品更新速度不断加快,技术水平不断提升,为提升产品竞争力,保持企业的持续发展,行业厂商需要持续投入研发资金,进行产品升级换代、拓展应用范围、开发新产品,提升产品的技术水平,改进制造工艺,以降低产品开发成本和制造成本,提升产品性价比。此外,行业的下游客户中,政府机关采购受到政府预算资金管理周期性的影响,需要供应商先期垫付部分资金。因此,企业前期投入、后期持续投入及行业特性等因素决定了企业的资金需求较高,从而构成行业壁垒。

(5)人脸库壁垒

人脸库对人脸识别领域的企业是至关重要的,尤其对提升核心算法和开发核心产品,也是起到决定性的作用,人脸库的建立需要企业人脸收集渠道的建立并长期积累。因此,人脸库也是人脸识别行业的壁垒之一。

4、影响行业的重要因素

(1)核心技术的发展

人脸识别行业是综合了计算机、软件平台、网络控制与传输等技术为一体的综合性高新技术应用行业,行业正处于成长期,核心算法及相关技术正在处于不断地发展过程中。尽管 911 事件后,美国机场等公共场所开始采用人脸识别技术,包括迈阿密国际机场等 20 个机场也开始试点人脸识别系统,但是迟迟未能广泛应用的原因正是核心技术和算法尚不成熟,不能解决光线、表情、角度等识别干扰。因此,人脸识别行业的长足发展很大程度上取决于其核心技术能否持续发展,不断地满足客户的各种需求。

(3)行业标准的建立

当前,由于国内人脸识别行业发展历史不长,国家并未建立起相应的行业标准,市场上亦呈现出群雄纷争的局面,北京海鑫科金高科技股份有限公司、广州云从信息科技有限公司、中科奥森科技有限公司、北京旷视科技有限公司、福州海景科技开发有限公司等各自具有自身的技术优势,能够在某个领域具备一定的优势。预计很快建立专门针对人脸识别的行业标准、质量标准,行业标准的建立对行业发展、市场的打开起着重要作用。

(3)人脸库的建立

人脸库就是收集有许多已知人群和未知人群的数据库,这个数据库中对每一幅图像都有描述。人脸库的信息量由后台保存,当链接数据库或搜索数据库的时候很容易找到人脸。因此,人脸库的建立对人脸识别的行业前景是至关重要的,人脸识别的核心算法和产品开发一定程度上依赖于人脸库的完善程度,可以认定为人脸识别行业长足发展的前置条件。人脸库的建立一方面能够更好的验证核心技术及核心算法的正确性和应用性,另一方面,人脸库的建立有助于产品开发的多样性和实用性。因此,人脸库的建立健全是对人脸识别长足行业发展的重要因素。

(4)产业扶持政策的持续推出

产业政策的持续扶持将是新兴行业能够持续快速发展的重要因素。在全球范围内,应用生物特征识别技术的产品和解决方案越来越成为维护社会治安、打击各类刑事和经济犯罪的主要利器,成为打击和防范恐怖犯罪活动、维护社会和谐、保障国土安全的重要技术支撑。2007 年,国务院颁布的《实施国家中长期科学与技术发展规划纲要(2006-2020 年)》对我国未来 15 年的科学技术及产业发展进行重点规划和部署,在公共安全重点领域,纲要明确提出要重点研究开发个体生物特征识别,凸现了生物特征识别技术对于公共安全乃至国家科技发展的重要性。另外,工信部、科技部和国家发改委共同制订的《我国信息产业拥有自主知识产权的关键技术和重点产品目录》,生物特征识别产品及系统也被列为重点发展产品。2015年以来,国家密集出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》,给人脸识别普及打开了门缝;其后,《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规,为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础,扫清了政策障碍。同时,2017年人工智能首次写入国家政府报告,作为人工智能的重要细分领域,国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》规划“到2020年,复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%,正确识别率超过90%”。诸如上述类似的产业政策的持续推出并有效实施将是人脸识别行业能否持续发展的重要因素。

5、行业风险特征

(1)市场风险

以人脸识别为核心技术的模式识别与图像识别的相关领域面临一定的市场风险。目前,静态人脸识别的核心算法和相关技术已经相对成熟,应用也相对广泛,已经在安防领域、户籍管理、人口管理、社保身份认证等领域广为应用。而动态人脸识别的核心算法和有关技术仍处于高速发展中,许多监控识别系统也仍处于试点应用阶段,应用领域也过多的集中于政府相关的地铁站、高铁站、飞机场、公安及司法领域,而民用市场尚未得到充分开发。因此,如果未来行业应用仍集中于政府市场,不能快速开发民用市场,在应用领域无法得到拓展,在产品种类无法做到多样化,那人脸识别行业将面临一定的市场风险。

(2)政策风险

近年来,人脸识别行业逐渐受到国家重视,并得到了诸多的政策支持。国家公安部、教育部相继出台相关政策,以促进人脸识别技术在公安系统、教育系统的应用。在公安部的号召下,山东省、陕西省、广西省等地已经开始建设省级人脸识别应用平台;在“三通两平台”的政策指引下,宁波市等地已经开始了人脸识别系统在校园领域的拓展,这些政策均为行业发展带来了前所未有的发展机遇。但是,未来如果政府的产业支持政策发生变化,则相关部门可能减少或者直接取消人脸识别的相关产品的订单,在民用市场尚未完全打开之时,政策变化可能为行业带来较大影响。

(3)竞争风险

人脸识别行业正处于群雄纷争的年代,北京海鑫科金高科技股份有限公司、广州云从信息科技有限公司、中科奥森科技有限公司、北京旷视科技有限公司及凯泽科技等公司各自拥有在某方面的技术领先性,但是动态人脸识别现在的主要应用在于政府市场,包括公安、司法等部门,新进入者和现有竞争者难免会为了取得政府市场的订单而不惜打价格战,以低价策略进行市场渗透,压缩了整个行业的利润空间的同时,更严重的是不利于行业的持续创新和良性发展。另一方面,地方政府出于保护当地企业发展的目的,以提高成本和门槛的方式阻止优质公司的跨区域扩张,这将不利于市场竞争环境的培养。此外,随着人脸识别市场规模扩大、技术进步,与原有的先行企业相比具有品牌、技术等劣势,且未来有更多的竞争者加入,投资者面临着行业竞争加剧的风险。行业市场竞争逐步加剧,如果投资者不能培养自己的竞争优势,将面临在激烈的市场竞争中被淘汰的风险。

人脸识别行业应用领域分析及发展驱动因素

《2019-2025年中国人脸识别行业深度分析及投资趋势研究报告》

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

1.4 人脸识别市场规模分析

1.4.1 全球人脸识别市场规模分析

1.4.2 中国人脸识别市场规模分析

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

三章 2014-2018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 2014-2018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

第章 2014-2018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2014-2018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2014-2018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 校园管理领域

6.7.1 课堂考勤管理

6.7.2 校园安全管理

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 214-2018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 214-2018年人脸识别市场重点企业运营分析

8.1 汉王科技

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 海鑫科金

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 像素数据

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 商汤科技

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 川大智胜

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 旷视科技

8.6.1 企业发展概况

8.6.2 人脸识别业务

8.6.3 经营效益分析

8.6.4 业务经营分析

8.6.5 财务状况分析

8.6.6 核心竞争力分析

8.6.7 公司发展战略

8.6.8 未来前景展望

8.7 凯泽科技

8.7.1 企业发展概况

8.7.2 人脸识别业务

8.7.3 经营效益分析

8.7.4 业务经营分析

8.7.5 财务状况分析

8.7.6 核心竞争力分析

8.7.7 公司发展战略

8.7.8 未来前景展望

8.8 佳都科技

8.8.1 企业发展概况

8.8.2 人脸识别业务

8.8.3 经营效益分析

8.8.4 业务经营分析

8.8.5 财务状况分析

8.8.6 核心竞争力分析

8.8.7 公司发展战略

8.8.8 未来前景展望

8.9 智慧眼

8.9.1 企业发展概况

8.9.2 人脸识别业务

8.9.3 经营效益分析

8.9.4 业务经营分析

8.9.5 财务状况分析

8.9.6 核心竞争力分析

8.9.7 公司发展战略

8.9.8 未来前景展望

第九章 201-2025年中国人脸识别行业发展机遇分析

9.1 生物识别市场发展前景向好

9.1.1 市场需求空间

9.1.2 应用趋势明朗

9.1.3 产业发展方向

9.1.4 技术发展趋势

9.2 人脸识别企业投融资布局加快

9.3 人脸识别市场投资态势良好

9.3.1 驱动因素分析

9.3.2 市场融资加快

9.3.3 技术研发推进

9.3.4 技术要求提高

第十章 201-2025年中国人脸识别行业发展前景及趋势分析

10.1 人脸识别市场发展前景展望

10.1.1 智慧城市推动

10.1.2 行业发展展望

10.1.3 发展潜力分析

10.1.4 行业竞争格局展望

10.1.5 国际市场布局

10.2 人脸识别行业未来发展趋势

10.2.1 行业整体发展趋势

10.2.2 多模态融合趋势

10.2.3 行业规范化趋势

10.2.4 技术精准化趋势

10.3 人脸识别规模预测

10.3.1 全球人脸识别市场规模预测

10.3.2 中国人脸识别市场规模预测

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网名:DanceSmile

职业:宠物训练学校校长

现居:四川省-成都市

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