2017年中国生物识别行业现状及发展前景趋势展望投资策略分析报告
生物识别技术发展现状及趋势预测
回望20年发展生物识别技术现状如何？生物识别技术及其商业应用发展至今已逾20年。
回望行业发展的20多年，尤其那些至今仍历历在目的标志性事件和时间点，重新审视它们的历史作用和对现在未来的影响，回顾我们这些从业者，尤其企业经营者坎坷艰难的来路，不禁感慨万千。
一、市场回暖正如我们所期盼的，生物识别普及应用的春天，似乎真的来临了。
标志性的事件和指针，可以先从企业巨头们的介入开始说起。
互联网巨头、信息安全领域巨头、信息产业大型集成商以及电子芯片业乃至传统办公和安防领域的大型企业，纷纷介入生物识别产业：或投资核心技术研发、或推出自有品牌的终端应用产品、或收购生物识别技术团队、或投资相关概念企业……应用方面，最值得关注的应该是手机应用(指纹、人脸及虹膜识别)，几乎所有的一线，乃至部分二线三线手机厂商，都推出了自带生物识别功能的产品和应用，年出货量数以千万计。
其次是网络交易的身份认证应用——这是互联网巨头们介入生物识别的最主要原因。
安全和便利的综合平衡，是服务商和客户逐渐认识到的生物识别优势所在。
另外，政府公共服务项目应用(社保、医疗等)，治安管理以及维稳项目等，也都呈现高速增长，行业应用的繁荣景象前所未见。
与生物识别技术相关的展会论坛频繁而火爆。
除了不断增加的生物识别专题展会外，几乎所有的安防、信息产业、智能家居甚至五金、建材及办公器具等行业的展会也大都设有生物识别专题展区，充分显示了生物识别技术向社会生活渗透的深度与广度。
与之相呼应的还有生物识别技术、产品和话题，屡屡成为各类媒体的热点和头条。
可以确定，生物识别技术和产品已经家喻户晓，生物识别技术在手机和门锁两项产品形态上的具体应用，真正让生物识别走入千家万户。
尤其借助手机APP，生物识别在个人消费者身边的应用得到极大扩展。
随着手机这一移动互联终端功能与作用的进一步拓宽，生物识别的应用还将得到更深度融合。
行业参与者，从上游的芯片供应商、核心算法研发和供应商，到方案供应商、模块/模组生产商、设备厂商、集成商、专业渠道以及与其他相关行业混合渠道商，每一类参与者的数量都在快速增长中，作为行业趋势研究者，几乎每月在重要的行业新闻中都能看到一些陌生的主角。
2017-2018年中国生物识别行业现状及发展前景趋势展望投资策略分析报告
2017年生物识别行业分析报告2017年7月出版文本目录1、生物识别技术：运用生物特征识别人的身份 (6)1.1、生物识别：识别身份的重要手段 (6)1.1.1、利用人体生物特征进行身份的认证 (6)1.1.2、生物识别流程：从登记到认证，验证与识别个人身份 (6)1.1.3生物识别分类：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、静脉识别、语音识别等 (8)1.1.4、与传统身份识别相比：更加安全、随时可用 (9)2、行业初具规模，技术和应用成为未来发展关键维度 (9)2.1、市场规模： 2020 年国内市场规模有望突破 300 亿元 (10)2.2、行业现状：生物识别助推 AI 发展，移动端打开巨大市场 (12)2.2.1、生物识别带领人工智能进入“感知智能”阶段 (12)2.2.2、移动端的普及为生物识别打开巨大市场 (14)2.3、未来发展关键：能否在技术和应用两个维度实现突破 (15)2.3.1、技术上：不断获得突破，但障碍仍存 (15)2.3.2、应用上：部分生物识别技术仍有待大范围普及 (16)3、指纹识别：低端机打开增量市场，隐藏式识别大势所趋 (16)3.1、指纹识别：用指纹判断人的身份 (16)3.1.1、指纹识别基本过程：对指纹上的特征点进行采集和比对 (16)3.1.2、产业链：“芯片-模组-整机”三个重要环节 (17)3.2、移动端机遇：千元机、 underglass 或带来新的增量市场 (18)3.2.1、移动端指纹识别渗透率不断提升，“千元机”成为潜力待挖的新市场 (18)3.2.2、Home 键存在弊端， underglass 大势所趋 (20)3.2.3、指纹识别市场远不止智能移动平台 (23)4、人脸识别：技术趋于成熟，安防体系为主要应用 (25)4.1、技术上：识别准确度已超过 99% (25)4.2、应用上：主要用于构建大安防体系， To C 端尚未发力 (26)4.2.1、人脸识别助力大安防体系的发展 (27)4.2.2、To C 端市场尚未充分打开，但未来仍值得期待 (28)5、虹膜识别：三星 Note7 强势领军，未来有望加速普及 (30)5.1、虹膜识别：误识率达到 0.0001%的生物识别技术 (30)5.2、Note 7 或引领虹膜识别应用大潮 (31)5.2.1、基本具备普及条件，但困难仍然存在 (31)5.2.2、Note 7 可能带来虹膜识别商业化大潮 (32)5.3、虹膜识别在其他领域的应用 (34)6、新三板生物识别概念股 (34)6.1、海鑫科金（430021.OC）：多生物识别技术厂商，公共安全、民商用领域共同发力 (36)6.1.1、公司概况：国内领先的多生物识别厂商 (36)6.1.2、多生物识别：研发实力雄厚，共同发力公共安全+民商用领域 (37)6.2、智冠股份（831823.OC）：产品线不断拓展，“掌静脉+”战略深入行业 (38)6.2.1、公司概况：专注于手掌静脉识别技术的研发和推广 (38)6.2.2、积极拓展产品线，布局“掌静脉+行业”战略 (39)6.3、指安科技（832906.OC）：深耕指纹识别，布局智能家居寻求机遇 . 407、风险提示 (42)图表目录图 1：人体生物特征用于进行识别的条件 (6)图 2：生物识别技术处理流程图 (8)图 3：生物识别技术特性 (9)图 4：全球生物识别行业市场规模与预测（单位：亿美元） (10)图 5：全球生物识别技术行业市场结构预测 (10)图 6：我国生物识别行业市场规模与预测（单位：亿元） (11)图 7：人工智能的三个发展阶段 (12)图 8：生物识别逐渐将人工智能带进人们生活中 (13)图 9：大型互联网公司在生物识别上的部分布局 (13)图 10：生物识别在移动智能终端的部分应用场景 (14)图 11：指纹识别基本过程 (17)图 12：指纹识别产业链 (17)图 13：畅销手机 Top 20 采用指纹识别比例较高 (18)图 14：指纹识别渗透率：畅销手机 Top 20 VS 千元机 Top20 (19)图 15：2016 年 10 月-2017 年 3 月国内千元机销量（万台）及在整个手机市场的销量占比 (20)图 16：传统智能手机 Home 键的缺点 (21)图 17：目前 underglass 的三种方案 (21)图 18：隐藏式指纹识别方案在实施上面临着一些困难 (22)图 19：智能门锁更加复杂、智能化 (23)图 20：智能门锁发展前景较为广阔 (24)图 21：人脸识别系统示意图 (25)图 22：人脸识别技术的三种应用模式 (26)图 23：人脸识别技术的三种应用模式 (28)图 24：互联网大公司对人脸识别漏洞的已有研究 (29)图 25：目前虹膜识别存在的产业难题 (32)图 26：虹膜识别系统的应用发展历史 (32)图 27：三星 Note 7 虹膜数据采集 (33)图 28：三星 Note 7 虹膜识别的探测和认证 (33)图 29：海鑫科金公司的营业收入及变化情况 (36)图 30：海鑫科金公司的净利润及变化情况 (37)图 31：智冠股份公司的营业收入及变化情况 (38)图 32：智冠股份公司的净利润及变化情况 (39)图 33：公司的营业收入及变化情况 (40)图 34：公司的净利润及变化情况 (41)表 1：主流生物识别技术对比 (8)表 2：人工智能发展的三个阶段 (12)表 3：目前主流生物识别技术面临的障碍 (15)表 4：人脸识别准确率在 99%以上的部分公司（LFW 统计） (26)表 5：虹膜识别与指纹、人脸识别相比的优势 (30)表 6：虹膜识别在多个领域的应用 (34)表 7：新三板生物识别公司 (34)表 8：新三板生物识别概念公司盈利、成长性指标 (35)表 9：新三板生物识别概念股主要业务 (36)报告正文1、生物识别技术：运用生物特征识别人的身份1.1、生物识别：识别身份的重要手段1.1.1、利用人体生物特征进行身份的认证生物识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术，是通过计算机与光学、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或行为特征来进行个人身份的鉴定。
生物识别技术的现状、问题以及展望
生物识别技术的现状、问题以及展望随着AI、云计算、大数据等前沿科学技术的不断发展,生物识别技术也应经开始融入我们的生活当中。
具体什么是生物识别技术？所谓生物识别技术，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（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份鉴定的技术。
一、各类生物识别技术的现状：目前常见的应用于日常生活中的生物识别技术主要有：指纹识别、人脸识别、虹膜识别、静脉识别、声纹识别、步态识别等等。
1、指纹识别技术通过光学、半导体电子信号、超声波、温差等方式采集指纹特征成像，经过数字化处理和分析后，最终提取为可以接受的指纹数字特征信息，用于做参照样板或直接用于对比。
指纹识别技术成熟，但并不适用每一个人。
每个指纹都有几个独一无二可测量的特征点，每个特征点都有大约七个特征，人们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征。
指纹识别技术通过分析指纹可测量的特征点，从中抽取特征值，然后进行认证。
当前，我国第二代身份证便实现了指纹采集，且各大智能手机都纷纷实现了指纹解锁功能。
与其他生物识别技术相比，指纹识别早已经在消费电子、安防等产业中广泛应用，通过时间和实践的检验，技术方面也在不断的革新。
虽然每个人的指纹识别都是独一无二的，但并不适用于每一个行业、每一个人。
例如，双手长期手工作业的人们便会为指纹识别而烦恼，他们的手指若有丝毫破损或干湿环境里、沾有异物则指纹识别功能要失效了。
2、人脸识别技术是通过“局部特征分析”和“图形、神经识别算法”对面部各器官和特征部位的方位进行分析，提取成数字化信息再与数据库中的样板信息比较、判断、确认。
人脸识别技术应用最为广泛，使用最便捷。
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。
国内生物识别市场现状分析
国内生物识别市场现状分析一、国内生物识别市场发展现状生物识别产品在国内市场的主要面向领域是：安防、企业管理、房地产、金融和政府机构。
这些领域中，金融是比较景气的行业，但未来一两年形势难料。
其他领域，未来一两年都应谨慎乐观。
虽然从宏观上认识，国内生物识别产业还只是个年销售规模二三十亿的“小盘”，似乎总能找到生存的空间，但如果从企业这个微观角度观察，市场的萎缩甚至增长的减缓都可能是致命的打击。
这其中起决定性作用的，既有企业综合实力、管理水平等内部因素，也有产业价值链所处地位等外部因素。
依此判断，近一两年，整个行业的发展会与宏观经济的大势一样，出现持续的低增长。
技术体现了一个行业的核心竞争力，但整个生物识别核心技术近两年来并没有突破性的发展和创新，人脸识别成为去年以来的市场热点，也只是几年来技术和应用逐渐成熟和硬件成本逐渐走低的结果，并非技术突破带来的市场爆发。
声音识别技术也正在逐渐完善和发展中，预计未来会成为又一个应用热点。
当然，因为技术的成熟程度和应用的历史惯性；指纹识别和人脸识别将继续保持为最普及、最大规模的生物识别应用，虹膜识别、声音识别以及其他识别技术将紧随其后，分享相当的市场份额。
对于生物识别的产品形态我们应理性观望，安全领域应用将逐渐回归为生物识别应用的主流，诸如公共安全、国家安全、企业和机构安全、信息及系统安全、家庭财产安全和个人隐私保护等应用将占据生物识别应用的主导地位，其他应用领域将只是非主流的补充和辅助。
虽然国内生物识别的应用已经非常广泛，但目前细分市场的精耕细作还远远不够。
精细化的、量身定做的、可以在细分市场（窄应用）中大量复制推广的应用还不多见，导致考勤、门禁应用多年来始终占据应用主流；不过，未来随着市场的友展，这种情况或将会逐渐改变。
在企业发展方面，近年不断有新的投资企业介入生物识别产业，但行业中主要的角色目前变化不大，竞争态势基本定型。
当然，随着行业的进一步发展和完善，新技术、新产品以及它们与新资本的结合，也许会在近一两年中更加频繁，行业重新洗牌的步伐或加快，我们拭目以待。
生物识别技术的现状与前景
生物识别技术的现状与前景在当今的数字时代，随着技术的不断发展，越来越多的事情正在发生着变化。
比如，人们不再需要记住各种密码，只需要进行生物识别便可以轻松解锁自己的设备，这就是生物识别技术的最大优势。
生物识别技术是依靠人体、动物、植物等生物的特征，从而建立起一种识别手段。
例如，人的面部、指纹、虹膜、声音、掌纹、体温、心电、脑电等都可以作为识别手段。
相较于传统的密码、卡片识别等技术手段，生物识别技术更加安全，更加可靠，因此在未来的应用前景无限。
目前，生物识别技术已经在各个领域得到了广泛应用。
例如，在保险业领域，通过人脸识别技术可以识别客户的身份，从而实现快速处理事务的目的。
在医疗领域，生物识别技术可以保证患者的身份，避免了“错人化验”等医疗事故的发生。
在金融领域，生物识别技术可以确保客户的账户信息安全，为客户提供更为安全的服务。
在智能家居领域，更是可以通过生物识别技术，让家庭成员的身份得到认证，实现智能家居的自动化功能。
可以说，生物识别技术已经成为各个领域中不可或缺的一部分。
然而，尽管生物识别技术的应用前景无限，但这种技术也存在着一些问题。
其中最大的问题就是生物识别技术的安全性问题。
生物特征作为识别手段，必须保证它的本身具有唯一性和不可篡改性，否则就会给用户和社会带来极大的风险。
例如，指纹、视网膜等生物特征如果被黑客攻破，那么攻破者将能够使用这些信息来获取用户的敏感信息，这将给用户带来极大的困扰。
因此，如何解决这些安全性问题是未来生物识别技术的发展方向之一。
要解决生物识别技术的安全性问题，首先要从技术层面入手。
技术层面的解决方案主要包括识别算法的优化和升级、生物特征防伪技术的研究等方面。
例如，可以通过联邦学习、深度学习等技术优化识别算法，提高生物识别技术的准确率和可靠性。
可以研究防伪材料和技术，使得生物特征采集数据的真实性和准确性更高，从而提高生物识别技术的安全性。
除了技术本身的安全性之外，还需要考虑生物识别技术在运用过程中的安全性问题。
2017年生物技术行业现状发展及趋势分析报告
2017年生物技术行业分析报告2017年9月上半年血制品批签发情况总结：格局稳定增速稳定 (4)上半年血液制品行业业绩总结：血制品销售景气度回落 (10)销售存在挑战：收入放缓销售费用上升 (10)采浆投浆上升是销售压力根本原因 (11)渠道变化加速和放大销售压力 (12)行业迎来认识和逻辑的转变 (12)血制品利益依然可观产能扩张压力短期难改善 (12)行业并不会失去价值，但竞争很可能加剧 (13)行业未来发展方向：补强销售，提高效率 (17)品种结构调整和行业整合有望继续深化 (17)对进口人血白蛋白进行限制的可能性是行业潜在机遇 (18)风险提示 (18)图表 1：2017H1 白蛋白批签发情况 (5)图表 2：2017H1 静丙批签发情况 (6)图表 3：2017H1 狂犬病人免疫球蛋白批签发情况 (7)图表 4：2017H1 破伤风人免疫球蛋白批签发情况 (7)图表 5：2017H1 乙型肝炎人免疫球蛋白批签发情 (8)图表 6：人凝血 VIII 因子批签发情况 (9)图表 7：人凝血酶原复合物 PCC 批签发情况 (9)图表 8：国内部分血制品企业 2017 年半年报情况 (10)图表 9：部分血制品企业销售费用率变化 (10)图表 10：部分血制品企业研发费用率变化 (11)图表 11：我国采浆增长情况 (12)图表 12：血制品企业应收账款周转天数 (14)图表 13：血制品企业存货周转天数 (14)图表 14：部分血制品企业销售费用率变化 (15)图表 15：部分血制品企业研发费用率变化 (16)图表 16：部分血制品企业毛利率变化情况 (16)图表 17：行业压力带来的国际市场整合和品种结构调整 (18)报告正文上半年血制品批签发情况总结：格局稳定增速稳定我们对 2017 年上半年国内血制品批签发做了统计、换算和汇总，数据来源为药智网抓取的中检所批签发信息（不同抓取口径可能有细微出入，但总体数据规模和趋势非常接近）。
2017年新三板生物识别行业分析报告
2017年新三板生物识别行业分析报告2017年9月目录一、生物识别巨大市场正在启动 (5)（一）何谓生物识别 (6)（二）2020年我国生物识别市场规模将达300亿元 (7)（三）生物识别相关政策支持力度正不断增强 (8)二、五大常见生物识别技术概述 (10)（一）语音识别 (10)（二）指纹识别 (11)（三）人脸识别 (14)（四）虹膜识别 (17)（五）静脉识别 (20)（六）五大常见生物识别方式优劣势对比 (21)三、新三板中生物识别概念企业细分行业分布 (22)（一）新三板生物识别概念企业一览 (22)（二）分布于几大常见生物识别的代表性企业 (23)（三）生物识别在公安中的应用正逐渐系统化 (25)（四）生物识别技术正式入驻公共事务 (28)四、具有投资价值的新三板生物识别概念企业 (29)（一）指纹识别代表性企业：海鑫科金 (29)1、收入增长稳定，研发支出占比逐年提高 (30)2、指纹识别系列产品奠定了公司在刑侦领域的权威 (30)3、提前布局了多生物特征识别领域 (31)4、公安生物识别龙头地位决定其未来发展可期 (31)（二）人脸识别代表性企业：智慧眼 (32)1、在人脸搜索与捕获方面有较强的技术优势 (32)2、人社行业的生物识别认证技术与解决方案的主要提供商 (33)3、三年来业绩保持稳步增长态势 (33)（三）静脉识别代表性企业：圣点科技 (34)1、指静脉识别技术在行业内具有竞争优势 (34)2、指静脉识别行业处于爆发的临界状态 (35)（四）语音识别代表性企业：清睿教育 (35)1、连续四年保持营业收入的中高速增长 (36)2、基于感知心理声学的语音识别技术 (36)3、国内“智能语音+在线教育”引领者 (37)4、庞大的数据库是公司进一步完善产品的关键 (37)生物识别巨大市场正在启动。
目前，基于密码的身份验证的安全性越来越薄弱，生物识别技术的优势逐渐凸显出来。
我国生物识别技术的日趋成熟，其应用场景已经极大地拓宽。
2017年生物识别行业深度分析报告
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
目
录
1、从身份证网上副本说起，生物识别正在崛起 ............................................ - 4 2、生物识别技术初探................................................................................... - 6 2.1、生物识别的最小系统和基本工作过程 ................................................ - 6 2.2、浅析六类生物识别技术 ..................................................................... - 7 3、商业级应用：积淀深厚，新技术新场景驱动新市场................................ - 17 3.1、门禁：指纹应用广，人脸趋成熟 ..................................................... - 17 3.2、考勤：指纹当道，人脸实现技术突破 .............................................. - 17 3.3、金融行业应用：深耕银行客户，移动支付撬动增量市场 .................. - 18 4、政府及公共级应用：初具规模，多政策支持开启稳定市场 ..................... - 21 4.1、公安部门：智能监控+人员进出管理助人脸识别独领风骚 ................ - 21 4.2、社保部门：生物识别正式入驻社保系统 ........................................... - 22 4.3、教育部门：各类考试有望搭建新入口 .............................................. - 23 4.4、医疗部门：人脸识别带动智慧医疗新进展 ....................................... - 24 5、消费级应用：方兴未艾，需求端打开奠定最大增长动力......................... - 25 5.1、手机端指纹识别：指纹识别硬件价跌量涨，NFC 支付形成新推力.... - 25 5.2、手机端虹膜识别：正处产业化初级阶段，高端机存在空间 ............... - 26 5.3、指纹锁：渗透率尚低，作为智能家居入口优势明显 ......................... - 27 6、广阔市场和多种盈利模式带来巨大利润空间 .......................................... - 29 6.1、从硬件销售到数据变现，盈利模式多样 ........................................... - 29 6.2、市场高速扩张，多项技术同生共长 .................................................. - 33 7、国际生物识别标的................................................................................. - 34 8、A 股推荐标的 ........................................................................................ - 37 9、风险提示............................................................................................... - 41 图表目录： 图 1、网上身份证认证步骤........................................................................... - 4 图 2、FDDB 人脸检测非公开方法评测结果（最后更新日期为 2016.3.30） .... - 5 图 3、生物识别最小系统及其工作过程 ......................................................... - 6 图 4、指纹识别系统简图 .............................................................................. - 7 图 5、指纹的细节特征提取........................................................................... - 8 图 6、人脸识别技术示意图........................................................................... - 9 图 7、人脸识别比肉眼更精准 ..................................................................... - 10 图 8、虹膜识别系统 ................................................................................... - 12 图 9、静脉识别原理图................................................................................ - 13 图 10、静脉识别技术流程图 ....................................................................... - 14 图 11、声纹识别系统的技术实现原理 ......................................................... - 15 图 12、步态识别系统的一般框架 ................................................................ - 16 图 13、2D 人体杆状模型示意图................................................................... - 16 图 14、国内门禁系统市场规模（亿元） ..................................................... - 17 图 15、3D 活体指纹识别技术 ...................................................................... - 18 图 16、招行刷脸取款 ................................................................................. - 18 图 17、移动支付用户规模和使用率（亿元） .............................................. - 21 图 18、高考人脸识别＋指纹识别双重技术 .................................................. - 24 图 19、武汉市中心医院“人脸识别”医保支付系统 .................................... - 24 图 20、小米 MI Pay 替代公交卡 ................................................................ - 26 图 21、Galaxy Note 7 虹膜扫描................................................................. - 26 图 22、第吉尔智能锁 ................................................................................. - 29 - 2 -
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2017年生物识别行业分析报告
2017年7月出版
文本目录
1、生物识别技术：运用生物特征识别人的身份 (6)
1.1、生物识别：识别身份的重要手段 (6)
1.1.1、利用人体生物特征进行身份的认证 (6)
1.1.2、生物识别流程：从登记到认证，验证与识别个人身份 (6)
1.1.3生物识别分类：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、静脉识别、语音
识别等 (8)
1.1.4、与传统身份识别相比：更加安全、随时可用 (9)
2、行业初具规模，技术和应用成为未来发展关键维度 (9)
2.1、市场规模： 2020 年国内市场规模有望突破 300 亿元 (10)
2.2、行业现状：生物识别助推 AI 发展，移动端打开巨大市场 (12)
2.2.1、生物识别带领人工智能进入“感知智能”阶段 (12)
2.2.2、移动端的普及为生物识别打开巨大市场 (14)
2.3、未来发展关键：能否在技术和应用两个维度实现突破 (15)
2.3.1、技术上：不断获得突破，但障碍仍存 (15)
2.3.2、应用上：部分生物识别技术仍有待大范围普及 (16)
3、指纹识别：低端机打开增量市场，隐藏式识别大势所趋 (16)
3.1、指纹识别：用指纹判断人的身份 (16)
3.1.1、指纹识别基本过程：对指纹上的特征点进行采集和比对 (16)
3.1.2、产业链：“芯片-模组-整机”三个重要环节 (17)
3.2、移动端机遇：千元机、 underglass 或带来新的增量市场 (18)
3.2.1、移动端指纹识别渗透率不断提升，“千元机”成为潜力待挖的新市
场 (18)
3.2.2、Home 键存在弊端， underglass 大势所趋 (20)
3.2.3、指纹识别市场远不止智能移动平台 (23)
4、人脸识别：技术趋于成熟，安防体系为主要应用 (25)
4.1、技术上：识别准确度已超过 99% (25)
4.2、应用上：主要用于构建大安防体系， To C 端尚未发力 (26)
4.2.1、人脸识别助力大安防体系的发展 (27)
4.2.2、To C 端市场尚未充分打开，但未来仍值得期待 (28)
5、虹膜识别：三星 Note7 强势领军，未来有望加速普及 (30)
5.1、虹膜识别：误识率达到 0.0001%的生物识别技术 (30)
5.2、Note 7 或引领虹膜识别应用大潮 (31)
5.2.1、基本具备普及条件，但困难仍然存在 (31)
5.2.2、Note 7 可能带来虹膜识别商业化大潮 (32)
5.3、虹膜识别在其他领域的应用 (34)
6、新三板生物识别概念股 (34)
6.1、海鑫科金（430021.OC）：多生物识别技术厂商，公共安全、民商用领域共同发力 (36)
6.1.1、公司概况：国内领先的多生物识别厂商 (36)
6.1.2、多生物识别：研发实力雄厚，共同发力公共安全+民商用领域 (37)
6.2、智冠股份（831823.OC）：产品线不断拓展，“掌静脉+”战略深入行业 (38)
6.2.1、公司概况：专注于手掌静脉识别技术的研发和推广 (38)
6.2.2、积极拓展产品线，布局“掌静脉+行业”战略 (39)
6.3、指安科技（832906.OC）：深耕指纹识别，布局智能家居寻求机遇 . 40
7、风险提示 (42)
图表目录
图 1：人体生物特征用于进行识别的条件 (6)
图 2：生物识别技术处理流程图 (8)
图 3：生物识别技术特性 (9)
图 4：全球生物识别行业市场规模与预测（单位：亿美元） (10)
图 5：全球生物识别技术行业市场结构预测 (10)
图 6：我国生物识别行业市场规模与预测（单位：亿元） (11)
图 7：人工智能的三个发展阶段 (12)
图 8：生物识别逐渐将人工智能带进人们生活中 (13)
图 9：大型互联网公司在生物识别上的部分布局 (13)
图 10：生物识别在移动智能终端的部分应用场景 (14)
图 11：指纹识别基本过程 (17)
图 12：指纹识别产业链 (17)
图 13：畅销手机 Top 20 采用指纹识别比例较高 (18)
图 14：指纹识别渗透率：畅销手机 Top 20 VS 千元机 Top20 (19)
图 15：2016 年 10 月-2017 年 3 月国内千元机销量（万台）及在整个手机市场的销量占比 (20)
图 16：传统智能手机 Home 键的缺点 (21)
图 17：目前 underglass 的三种方案 (21)
图 18：隐藏式指纹识别方案在实施上面临着一些困难 (22)
图 19：智能门锁更加复杂、智能化 (23)
图 20：智能门锁发展前景较为广阔 (24)
图 21：人脸识别系统示意图 (25)
图 22：人脸识别技术的三种应用模式 (26)
图 23：人脸识别技术的三种应用模式 (28)
图 24：互联网大公司对人脸识别漏洞的已有研究 (29)
图 25：目前虹膜识别存在的产业难题 (32)
图 26：虹膜识别系统的应用发展历史 (32)
图 27：三星 Note 7 虹膜数据采集 (33)
图 28：三星 Note 7 虹膜识别的探测和认证 (33)
图 29：海鑫科金公司的营业收入及变化情况 (36)
图 30：海鑫科金公司的净利润及变化情况 (37)
图 31：智冠股份公司的营业收入及变化情况 (38)
图 32：智冠股份公司的净利润及变化情况 (39)
图 33：公司的营业收入及变化情况 (40)
图 34：公司的净利润及变化情况 (41)
表 1：主流生物识别技术对比 (8)
表 2：人工智能发展的三个阶段 (12)
表 3：目前主流生物识别技术面临的障碍 (15)
表 4：人脸识别准确率在 99%以上的部分公司（LFW 统计） (26)
表 5：虹膜识别与指纹、人脸识别相比的优势 (30)
表 6：虹膜识别在多个领域的应用 (34)
表 7：新三板生物识别公司 (34)
表 8：新三板生物识别概念公司盈利、成长性指标 (35)
表 9：新三板生物识别概念股主要业务 (36)
报告正文
1、生物识别技术：运用生物特征识别人的身份
1.1、生物识别：识别身份的重要手段
1.1.1、利用人体生物特征进行身份的认证
生物识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术，是通过计算机与光学、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或行为特征来进行个人身份的鉴定。
普遍性、唯一性、稳定性和可操作性是人体生物特征可以进行识别的重要条件。
图 1：人体生物特征用于进行识别的条件
1.1.2、生物识别流程：从登记到认证，验证与识别个人身份
生物识别有两大关键模块：登记模块和认证模块。
在登记模块中，生物识别系统对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并转化成数字代码，随后进一。