2018年人脸识别行业市场研究报告
人脸识别技术行业市场调研报告
人脸识别技术行业市场调研报告摘要：本报告对人脸识别技术行业的市场进行了调研。
通过收集、整理和分析市场数据及相关信息，探讨了该行业的发展现状、市场规模、应用领域和趋势，并提出了未来的发展前景和建议。
1. 引言人脸识别技术是一种通过识别人脸的生物特征来确认身份的技术。
近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，人脸识别技术在安防、金融、零售等领域得到了广泛应用。
本报告旨在全面了解人脸识别技术行业的市场情况和前景。
2. 发展现状2.1 技术进展人脸识别技术经过多年的发展，已取得了显著的突破。
基于深度学习和神经网络的人脸识别算法，大大提高了准确率和稳定性。
同时，硬件设备也不断更新换代，如高清摄像头、红外感应器等技术的应用，进一步提升了系统的性能。
2.2 市场规模根据市场研究数据显示，人脸识别技术行业的市场规模正在快速增长。
2019年，全球人脸识别市场规模达到100亿美元，预计到2025年将超过200亿美元。
中国是全球人脸识别技术市场的主要推动者之一，其市场规模逐年扩大。
3. 应用领域3.1 安防领域人脸识别技术在安防领域应用广泛。
通过将人脸识别系统与监控设备相结合，可以实现自动识别和查找目标人物，有效提升安全防范能力。
人脸识别技术在公共交通、机场、边检等领域的应用也得到了迅速推广。
3.2 金融领域在金融领域，人脸识别技术被广泛用于身份验证、交易安全等方面。
通过人脸识别，用户可以使用自己的面部特征完成银行卡、手机支付等业务的操作，提高了交易的安全性和便捷性。
3.3 零售领域人脸识别技术在零售行业的应用越来越普遍。
商场、超市等零售场所通过人脸识别系统，可以实时监测顾客的行为，分析消费偏好，为商家提供更精准的市场营销和服务。
4. 市场趋势4.1 行业标准化目前，人脸识别技术缺乏统一的行业标准，导致市场竞争混乱，用户选择困难。
未来，行业相关机构和企业应加强合作，制定统一的技术规范和标准，提升整个行业的发展水平。
2018年中国人脸识别行业前景研究报告
中国人脸识别行业前景研究报告中商产业研究院前言Introduction随着人脸识别技术的不断成熟，人脸识别技术逐渐被人们所熟知，同时，计算机、光学成像等相关技术的高速发展，人脸识别在各领域的应用不断拓展，人脸识别行业市场持续增长。
数据显示，2017年中国人脸识别行业市场规模达到21.91亿元，随着人脸识别技术在各行业应用渗透的不断深入，预计2018年中国人脸识别市场规模将达到27.6亿元。
目录CONTENTSu 前言u 1.人脸识别行业概述u 2.人脸识别行业发展分析u 3.人脸识别行业市场现状u 4.行业相关上市企业u 5. 行业发展前景预测01人脸识别行业概述人脸识别定义及概述人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸识别技术是人工智能的典型应用。
人脸识别在一些行业已经有所应用，如公安领域的出入境边检、刑侦等，交通领域的机场、火车站、汽车站等场景，教育行业的人脸考勤、宿舍出入管理、幼儿园接送等。
作为人和智能的连接入口有着巨大的潜力。
在政策支持下，中国人工智能这几年在国内狂飙突进，科技巨头扎堆布局，越来越多的产业资本开始关注人脸识别。
人脸识别技术逐渐在智慧城市、公共安全、轨道交通、政府治理及交通等行业的应用。
资料来源：中商产业研究院整理人脸识别的发展历程资料来源：中商产业研究院整理20世纪50年代，认知科学家对人脸识别展开研究20世纪60年代，开启人脸识别工程化应用的研究2000-2012年，机器学习理论快速发展，基于人工精心设计的局部描述子对人工识别起到推动作用。
2013年，微软亚洲研究院首次尝试大规模的训练数据2014-至今，大数据和人工智能的快速发展，神经网络科学受瞩目人脸识别的流程主要包括图像处理、人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像他在点提取以及人脸图像匹配与识别等五个步骤。
人脸识别市场调研报告
人脸识别市场调研报告人脸识别市场调研报告一、概述人脸识别技术是一种通过计算机系统识别面部图像从而识别出个体身份的生物识别技术。
近年来，随着科技的发展和人工智能的普及，人脸识别技术被广泛应用于各个领域，如安全监测、金融支付、智能门禁等。
本报告将对人脸识别市场进行调研分析，探讨其现状和发展趋势。
二、市场现状人脸识别市场正处于快速发展的阶段。
根据市场研究公司的数据显示，2019年全球人脸识别市场规模已达到100亿美元，预计到2025年将达到200亿美元。
人脸识别技术在公安安防领域有着广泛应用，如刑事侦查、边境口岸安检等，占据了市场的相当大份额。
三、应用领域1. 公安安防领域：人脸识别技术在公安领域的应用非常广泛，可以帮助警方追捕犯罪嫌疑人、找回失踪人口等。
2. 移动支付领域：随着智能手机的普及，人脸支付成为了一种便捷的支付方式，不需要携带银行卡或手机，只需通过人脸识别即可完成支付。
3. 智能门禁领域：人脸识别技术可以实现无感知的门禁系统，提高出入门禁的安全性和便利性。
4. 人力资源管理领域：人脸识别技术可以帮助企业进行员工考勤、打卡等管理工作，提高工作效率和减少人工成本。
5. 人脸检索领域：人脸识别技术可以帮助警方在海量视频监控画面中快速检索目标人物，大大提高了侦查效率。
四、市场发展趋势1. 智能化：随着人工智能技术的发展和应用，人脸识别技术将越来越智能化，能够实现更准确、更迅速的人脸识别。
2. 多元化应用：人脸识别技术在各个领域都有广泛应用，随着技术的成熟和降低成本，其应用场景将越来越多元化。
3. 隐私保护：随着人脸识别技术的普及，隐私保护问题也越来越受到关注。
相关法律法规会逐步完善，加强对人脸识别技术的监管和保护。
4. 国际市场拓展：中国的人脸识别技术在全球范围内处于领先地位，随着国内市场的饱和，企业将会加大对国际市场的拓展。
五、市场竞争格局目前，人脸识别市场主要由一些大型科技公司和初创企业主导。
人脸识别行业研究报告
人脸识别行业研究报告一、引言人脸识别技术作为当下热门的前沿科技之一，正以惊人的速度改变着我们的生活和社会运行方式。
从智能手机的解锁到机场的安检，从金融交易的认证到城市治安的监控，人脸识别技术的应用场景日益广泛。
然而，在其带来便利的同时，也引发了一系列关于隐私保护、数据安全和伦理道德的讨论。
二、人脸识别技术的原理和发展历程人脸识别技术主要基于计算机视觉和模式识别原理，通过对人脸图像的采集、特征提取和比对来实现身份识别。
其发展历程可以追溯到上世纪 60 年代，早期的研究主要集中在简单的面部特征提取和匹配。
随着计算机技术的飞速发展，特别是深度学习算法的出现，人脸识别技术的准确率和效率得到了极大提升。
在深度学习时代，卷积神经网络（CNN）成为了人脸识别的主流算法。
通过大量的人脸数据进行训练，模型能够学习到人脸的深层次特征，从而实现更加准确和鲁棒的识别。
三、人脸识别技术的应用领域（一）安防领域在安防领域，人脸识别技术发挥着重要作用。
例如，在机场、火车站等重要交通枢纽，通过人脸识别系统可以快速准确地识别可疑人员，提高安检效率和安全性。
在城市监控中，人脸识别能够帮助警方追踪犯罪嫌疑人，及时发现和处理违法犯罪行为。
（二）金融领域金融行业对身份认证的要求极高。
人脸识别技术可以用于银行开户、支付认证、贷款审批等业务，有效降低欺诈风险，提高金融服务的便捷性和安全性。
（三）消费领域在零售行业，人脸识别可以实现无接触支付，为消费者提供更加便捷的购物体验。
此外，一些商场和店铺还利用人脸识别进行客户分析和精准营销。
（四）教育领域在学校，人脸识别可以用于考勤管理、考试认证等方面，提高管理效率，保障教育公平。
四、人脸识别技术的优势和局限性（一）优势1、高效便捷无需用户进行繁琐的操作，只需面对摄像头即可完成身份识别，大大提高了认证的效率。
2、准确性高深度学习算法的应用使得人脸识别的准确率能够达到较高水平，甚至超过人类的识别能力。
3、非接触式避免了接触式认证方式可能带来的卫生问题和设备损耗。
2018 人脸识别 研究报告
2018人脸识别研究报告AMiner研究报告第十三期------------------------------------------------------------Contents目录1．概述篇 (2)1.1 基本概念 (2)1.2 发展历程 (3)1.3 中国政策支持 (4)1.4 发展热点 (6)1.5 相关会议 (7)2．技术篇 (10)2.1 人脸识别流程 (10) (10) (11) (13) (13) (13)2.2 人脸识别主要方法 (14)2.2.1 基于特征脸的方法 (14)2.2.2 基于几何特征的方法 (14)2.2.3 基于深度学习的方法 (15)2.2.4 基于支持向量机的方法 (15)2.2.5 其他综合方法 (16)2.3 人脸识别三大经典算法 (16)2.3.1 特征脸法（Eigenface） (16)2.3.2 局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP） (16)2.3.3 Fisherface (17)2.3.4 经典论文 (17)2.4 常用的人脸数据库 (18)3．人才篇 (22)3.1 学者概况 (22)3.2 国外人才简介 (24)3.3 国内人才简介 (30)4．应用篇 (36)4.1 国内人脸识别领头企业 (36)4.1.1 商汤科技 (36)4.1.2 云从科技 (36)4.1.3 旷视科技 (37)4.2 应用领域 (37)4.2.1 门禁人脸识别 (37)4.2.2 市场营销 (38)4.2.3 商业银行 (38)5．趋势篇 (41)5.1 机器识别与人工识别相结合 (41)5.2 3D人脸识别技术的广泛应用 (41)5.3 基于深度学习的人脸识别技术的广泛应用 (42)5.4 人脸图像数据库的实质提升 (43)图表目录图 1 人脸识别技术发展历程 (4)图 2 人脸识别相关热点 (6)图 3 人脸识别词云分析 (7)图 4 人脸识别技术流程 (10)图 5 人脸识别学者TOP1000全球分布图 (22)图 6 人脸识别专家国家数量排名 (22)图 7 人脸识别全球学者h-index统计 (23)图 8 人脸识别全球人才迁徙图 (23)图 9 人脸识别学者中国分布图 (30)图 10 人脸识别中国学者h-index统计 (30)表 1 人脸识别相关政策 (5)表 2 Citation前十的人脸识别专家 (24)表 3 h-index前十的人脸识别专家 (24)表 4 苹果在3D视觉领域的布局 (41)扫码订阅摘要自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。
人脸识别行业发展研究分析报告
人脸识别行业发展研究分析报告一、行业背景人脸识别作为一种生物特征识别技术，近年来得到了广泛关注和应用。
随着科技的进步和人们对安全需求的日益增长，人脸识别行业迎来了蓬勃发展的机遇。
二、市场规模根据统计数据显示，全球人脸识别市场规模正以每年30%以上的速度增长。
预计到2025年，市场规模将超过200亿美元。
这显示了人脸识别行业巨大的市场潜力。
三、应用领域人脸识别技术已经在各个领域得到了广泛应用。
首先是安防领域，通过人脸识别技术可以实现出入口的自动监控，提高安全性。
其次是金融领域，人脸识别可以确保用户的身份安全，提高支付的便利性和可靠性。
此外，人脸识别还应用于教育、医疗、旅游等多个领域。
四、技术发展随着人脸识别技术的成熟，其准确性和速度得到了显著提高。
传统的人脸识别技术主要基于特征点的匹配，而现在的技术更加注重深度学习和人工智能的应用，可以实现更高水平的人脸识别效果。
五、问题与挑战人脸识别技术在快速发展的同时也面临着一些问题和挑战。
首先是隐私问题，人脸识别牵涉到个人隐私，如何保护用户的隐私成为一个亟待解决的问题。
其次是误识率问题，尽管技术已经大幅提升，但在特殊场景和复杂人脸的情况下，误识率仍然相对较高。
六、市场竞争人脸识别行业发展迅猛，也带来了激烈的市场竞争。
国内外众多科技公司和创新企业纷纷涌入这一领域，推动了人脸识别技术的不断创新和进步。
七、国内市场中国作为全球最大的人脸识别市场之一，迅速崛起为人脸识别技术的重要领导者。
中国政府出台了一系列政策推动人脸识别技术的应用，为行业的发展提供了良好的环境。
八、国际市场随着人脸识别技术的成熟和应用，中国企业在国际市场上也展现了强大的竞争力。
部分中国企业的人脸识别技术已经在全球范围内得到应用和认可，进一步拓展了市场。
九、发展趋势未来人脸识别技术将朝着更高的准确性、更广泛的应用场景和更好的用户体验方向发展。
随着科技的进步，人脸识别技术将会更加智能化、便捷化和普及化。
人脸识别市场调研报告
人脸识别市场调研报告摘要：本报告对人脸识别技术的市场需求、应用领域、发展趋势进行了全面调查和分析。
根据调研结果显示，人脸识别技术在安防、金融、零售、教育等领域具有广泛的市场应用前景，未来将呈现出快速发展的趋势。
1. 引言随着社会的进步和科技的发展，人脸识别技术作为一种高效、安全的生物识别技术，受到了广泛的关注和应用。
本节将对人脸识别技术的概念、作用以及市场前景进行简要介绍。
2. 人脸识别技术概述人脸识别技术是一种通过图像或视频对人脸的特征进行提取和识别的技术。
它以人脸的外部特征和内部特征为基础，通过人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配等步骤，实现自动识别和辨认目标个体的身份。
3. 人脸识别技术市场需求人脸识别技术在各个行业中都有着广泛的市场需求。
其中，安防领域是人脸识别技术最主要的应用领域之一。
在机场、车站、银行等公共场所，人脸识别技术被广泛应用于抓捕犯罪嫌疑人、预防恐怖袭击和维护公共安全等方面。
此外，人脸识别技术还可以应用于金融、零售、教育等领域，提高办公、消费和教学的效率。
4. 人脸识别技术的应用领域人脸识别技术在各个领域中都有着独特的应用价值。
在安防领域，人脸识别技术可以实现实时监控、人员布控和入侵报警等功能；在金融领域，人脸识别技术可以用于自助银行的身份验证和交易确认；在零售领域，人脸识别技术可以用于会员管理和智能购物体验；在教育领域，人脸识别技术可以用于学生考勤和课堂秩序管理等方面。
5. 人脸识别技术的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也将逐渐走向成熟。
未来，人脸识别技术将更加智能化和个性化，实现更高的准确率和更低的误识率。
同时，人脸识别技术将与物联网、大数据等技术相结合，形成更加完善的解决方案，进一步拓展市场应用领域。
6. 结论本调研报告对人脸识别技术的市场需求、应用领域和发展趋势进行了详细的分析。
结果显示，人脸识别技术在安防、金融、零售、教育等领域具有广泛的市场应用前景，未来将呈现出快速发展的趋势。
人脸识别行业市场调研报告
人脸识别行业市场调研报告一、引言人脸识别技术作为一种生物特征识别技术，在近几年得到了广泛的应用。
本文将对人脸识别行业市场进行调研分析，以了解当前行业发展现状以及未来发展趋势。
二、市场规模分析人脸识别行业市场规模不断扩大。
根据调研数据显示，2019年人脸识别市场规模达到XX亿元，相比于2018年的XX亿元增长了XX％。
预计到2025年，市场规模将进一步增加，达到XX亿元。
三、行业应用领域分析1. 公安领域人脸识别技术在公安领域得到广泛应用，包括犯罪嫌疑人追踪、失踪人口寻找、身份认证等方面。
随着人脸识别技术的不断进步，其在公安领域的应用潜力更加巨大。
2. 金融领域人脸识别技术在金融领域的应用也得到了迅速发展，例如手机银行的人脸支付、ATM机的人脸识别等。
这些应用不仅提升了用户的便捷性，也提高了金融交易的安全性。
3. 教育领域人脸识别技术在教育领域的应用越来越广泛，例如考勤系统、图书馆自助借还等。
相比传统的识别方式，人脸识别技术更加高效准确，能够提高工作效率。
4. 零售领域人脸识别技术在零售领域也有很多应用，例如智能柜台、智能购物等。
通过人脸识别技术，消费者可以更加便捷地进行购物，同时商家也可以更好地了解消费者需求。
四、行业发展趋势分析1. 技术不断创新随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也在不断创新。
例如深度学习算法的应用、活体检测技术的改进等，都提高了人脸识别技术的准确度和稳定性。
2. 安全与隐私问题人脸识别技术的广泛应用也带来了安全与隐私问题的关注。
保护用户隐私和数据安全将成为人脸识别行业发展的一大挑战，行业需要加强监管和技术改进。
3. 行业合作与整合随着市场竞争的加剧，不同公司之间的合作与整合将成为行业发展的重要趋势。
合作可以分享资源与技术，实现优势互补，推动行业共同发展。
五、市场竞争分析当前，人脸识别行业竞争激烈，市场上出现了一些领先的企业，例如A公司、B公司、C公司等。
这些企业在技术研发、市场拓展等方面具备明显的优势。
2018中国人脸识别行业前景研究报告
人脸识别的发展历程
2000-2012年， 机器学习理论快 速发展，基于人 工精心设计的局 部描述子对人工 识别起到推动作 用。 2014-至今，大 数据和人工智 能的快速发展， 神经网络科学 受瞩目
20世纪50年 代，认知科 学家对人脸 识别展开研 究
2016年11月29日 2017年3月5日
02
人脸识别行业背景分析
五种生物识别对比
生物识别指的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相结合， 利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、 虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。
2016年5月18日
到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创 《“互联网+”人工智能三年行动实施方案 新服务体系、标准化体系基本建立。这项政策的发布将人工智能普及到 政府和企业之间。 《关于落实个人银行账户分类管理制度的 通知》 《2017年政府工作报告》 对II、III类账户的开立、变更、注销、个人信息验证办法、视频及人 脸识别等技术手段以及不同账户的使用功能和限制等作了详细的规定。 指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业。
《安全防范视频监控人脸识别系统技术要 求》 《中国人民银行关于改进个人银行账户服 务加强账户管理的通知》 适用于以安全防范为目的的视频监控人脸识别系统的总体规划、方案设 计、设备生产、质量控制等。其他领域可参考使用。 提供个人银行开立服务时，有条件的银行可探索生物特征识别技术和其 他有效的技术手段作为核验。
伴随着生物识别产品的不断更新和优 。
领域的出入境边检、刑侦等，交通领域的机
人脸识别市场调研报告
人脸识别市场调研报告《人脸识别市场调研报告》引言人脸识别技术作为一种生物识别技术，近年来得到了广泛的应用和发展。
随着人工智能技术的不断进步，人脸识别技术在安防、金融、零售等领域的应用也越来越广泛。
本报告旨在深入分析人脸识别市场的现状和未来发展趋势，为相关企业和投资者提供可靠的市场数据和发展建议。
一、市场规模和增长趋势据调研数据显示，全球人脸识别市场规模在近年来呈现出快速增长的态势。
预计到2025年，全球人脸识别市场规模将达到数千亿美元。
其中，中国市场成为全球人脸识别市场的主要推动力，其市场规模和增长速度均居世界前列。
二、市场应用领域人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用，包括监控系统、门禁系统等。
同时，人脸识别技术也在金融、零售、互联网等领域得到了广泛应用，为用户提供更高效、安全的服务。
三、市场发展趋势随着人工智能技术的不断进步，人脸识别技术将更加智能化和精准化。
同时，人脸识别技术将有望在医疗、教育等行业得到更深入的应用。
此外，人脸识别技术在智能家居、智能手机等智能硬件领域的应用也将进一步扩大。
四、市场竞争格局当前，全球人脸识别市场竞争格局较为激烈，主要竞争者包括国内外知名企业和创新型初创企业。
中国企业在人脸识别技术领域也取得了一定的技术和市场优势，形成了一定的全球竞争实力。
结语人脸识别技术市场前景广阔，市场规模和应用领域均呈现出迅猛发展的趋势。
未来，人脸识别技术将在各行业领域得到更广泛深入的应用，为社会各方带来更多便利和安全保障。
相关企业和投资者应密切关注人脸识别市场的发展动态，抓住市场机会，共同推动人脸识别技术的持续创新和进步。
人脸识别技术的市场前景调研报告
人脸识别技术的市场前景调研报告一、引言人脸识别技术作为一种重要的生物识别技术，其在安全领域、支付领域、人机交互等多个领域具有广泛的应用前景。
本调研报告旨在对人脸识别技术的市场前景进行深入分析和研究。
二、市场概况1. 市场规模根据市场调研数据显示，人脸识别技术市场自2015年以来呈现快速增长的趋势。
预计到2025年，全球人脸识别技术市场规模将达到500亿美元。
2. 应用领域目前，人脸识别技术已广泛应用于各个领域，包括安全领域、金融领域、零售领域、教育领域等。
其中，在安全领域的应用最为突出，例如人脸门禁系统、视频监控系统中的人脸识别等。
3. 市场驱动因素人脸识别技术的市场增长受多个因素推动。
首先，随着科技的不断进步和成本的降低，人脸识别技术的应用范围不断扩大。
其次，社会对安全性的要求提高，人脸识别技术可以提供更高水平的安全保障。
此外，智能手机等便携设备的普及也为人脸识别技术的应用提供了更好的平台。
三、市场竞争格局1. 主要厂商目前，全球人脸识别技术市场存在诸多主要厂商，包括SenseTime、Megvii、华为、科大讯飞等。
这些厂商在技术研发、产品创新以及市场推广方面具有一定的优势。
2. 技术趋势在人脸识别技术的竞争格局中，深度学习技术是一项关键的竞争力。
通过利用深度学习技术，可以提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
此外，虹膜识别、三维人脸识别等新兴技术也将对市场竞争产生一定的影响。
四、市场机会与挑战1. 市场机会人脸识别技术在政府领域、金融领域和零售领域等多个领域均有广阔的市场机会。
特别是在安全领域，政府机构和企事业单位对人脸识别技术的需求持续增长。
2. 市场挑战人脸识别技术在应用过程中也面临一些挑战，如隐私保护问题、跨领域应用技术难度等。
此外，市场竞争激烈，企业需不断提高技术水平和产品性能，才能在市场中取得竞争优势。
五、市场发展趋势1. 面向个人消费市场随着智能手机等设备的普及和人们对安全性的需求，人脸识别技术将进一步应用于个人消费市场，如智能手机的解锁、支付等。
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图 7：中国安防行业市场规模（亿元）
图 8：我国部分城市摄像头渗透率（个/千人）
中国安防行业市场规模（亿元）
7000
6540 20%
6000
17%
567818%
18%
4860
16%
5000
14%4300 3883
13%
4000
3240
11%
3000 2773
14% 12% 10% 8%
2000
6%
4%
图 9：视频智能化分析的趋势
在深度学习技术推动下，人脸识别技术可以同时具备识别人物属性和身份的能力。在深度学 习推动下，人脸识别可以实现任意脸部遮挡及视角下的实时检测，一次性克服了人脸检测中 的几项难题：侧脸、半遮挡、模糊人脸，极大提升了各种现实情况中的人脸检出效果。同时 可以识别性别、年龄、表情及多种脸部生理特征，不仅可以准确识别照片中人物的性别和年
劣势 识别过程局限性高
识别方式单一化 数据产量低
受到硬件设施与环境因 素影响较大
识别错误率较高
受到硬件设施与环境因 素影响大
识别错误率高
2. 人脸识别的主要商业应用场景
2.1. 安防行业
安防行业应用空间广阔。我国安防行业规模由“十一五”末的 2300 亿元增长至”十二五“末 的 5000 亿元，增速高达 18%。国内安防市场增速远高于全球，预计 2017 年将达到 6540 万元，其中视频监控作为平安城市建设的重要环节，将是人脸识别最具价值的应用场景之一。
图 13：车辆检测
随着智能安防概念的深入，不同场景的新需求逐渐产生从而促使摄像设备也向智能化发展。 摄像设备大致分为前端摄像头与后端处理器这两大部分，而这两部分智能化各有优劣。
表 2：安防领域前端智能化和后台处理智能化的对比
智能化区域
优势
对于数据传输速度要求降低，并节
前端智能化
省宽带 节约后台使用率
图 5: M:N 人脸识别（动态人脸对比）
图 6:人脸识别在公共安防场景应用
人脸识别技术的成熟虽然能代替一部分劳动力，但仍不能作为唯一的验证方式，其更需要与 人工识别相结合从而进行精准判断。例如，在受到外部环境干扰下，人脸识别技术会产生错 误数据，这时就需要人工协助，共同完成识别确认过程；又或者在企业应用中，具有较高机 密需求的场所可以采用人脸识别和刷卡的双重认证来进一步确保安全性。
人脸识别行业市场研究报告
1. 人脸识别的三种应用模式
1.1. 人脸识别的 1:1 模式
1:1 身份验证模式本质上是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速比对并得出是否匹配的 过程，可以简单理解为证明你就是你。1:1 作为一种静态比对，在泛金融的核身、信息安全 领域中潜在的商用价值巨大。例如在机场安检中持卡人样貌与身份证信息匹配的过程就是典 型的 1:1 场景。然而人眼辨别率只达到 95%左右，并会受到外部环境影响，所以机场安检人 员通过换班来保证识别的准确率。人脸识别技术的出现解决了人工识别的弊端，并能充分应 用于考试考生身份的审核、酒店入住办理，火车站人票合一认证，移动端支付等任何需要实 名制等场景。
表 1：人脸识别三种应用模式的对比
人脸识别类型
特点
1: 1
静态对比
1:N
动态对比
M:N
动态对比
优势 识别精准度高 应用场景丰富
识别速度快 受硬件设施与环境因素影响小 识别过程高效性与非强制性
识别范围较广 识别速度快
应用场景丰富 识别方式多样化 数据产量丰富 设备自动化程度高
识别范围广 应用场景丰富
使用频率高 识别方式多样化 数据产量丰富，商业落地完善
图 3: VIP 客户人脸识别
图 4：人脸黑名单
1.3.人脸识别的 M:N 模式
M:N 是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程。M:N 作为 一种动态人脸比对，其使用率非常高，能充分应用于多种场景，例如公共安防，迎宾，机器 人应用等。但是 M:N 模式仍存在很大的弊端，因为其必须依靠海量的人脸数据库才能运行， 并且由于识别基数过大，设备分辨率不足等因素，使 M:N 模式会产生很高的错误率从而影响 识别结果。
龄，也提供表情、颜值（美貌指数）、戴眼镜、化浓妆、涂口红、戴帽子、头发颜色、胡须样 式等超过 40 种属性，平均准确率超过 90%，年龄预测平均误差小于 3 岁。
图 10：实现任意脸部遮挡及视角下的实时检测
图 11：人脸特征识别
图 12：行人检测
视频监控领域可以实现多个场景人的行为以及车辆识别。基于深度学习的行人检测算法能够 在各类遮挡的情况下精确找出行人位臵，并能够进一步分析行人姿态和动作，可应用于交通 监控、辅助驾驶、无人驾驶等。可以在行车场景、交通监控场景、卡口场景中检测多种不同 角度的车辆，并同时给出车牌号码、汽车品牌、型号、颜色等物理特征。
图 1：移动端人脸识别支付
图 2：火车站人票合一认证
1.2. 人脸识别的 1:N 模式
1:N 则是在海量的人像数据库中找出当前用户的人脸数据并进行匹配。1:N 具有动态比对与 非配合的特点，动态对比是指通过对动态视频流的截取来获得人脸数据并进一步比对的过程， 而非配合性是识别过程非强制性与高效性的表现，识别对象无需到特定位臵便能完成识别工 作。由于这两个特性使 1:N 身份认证模式能迅速落地于公共安全管理与 VIP 客户人脸识别等 场景，但其难度要远高于静态 1:1，因为机器面临着曝光过度、逆光、侧脸、远距离等挑战。
1000
2%
0
0%
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
中国安防行业市场规模（亿元）
增长率
我国部分城市摄像头渗透率（个 /千人）
Hale Waihona Puke 120 10080 60 40 20 5
0
96
59 43
39 46
24
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视频监控智能化迫在眉睫。随着摄像头数量的急速增加与摄像头网络化进程持续推进，产生 海量的视频数据并已远远超出监控者的管理范围，视频监控智能化越来越急迫。智能化管理 则是将人工智能引入视频监控中，使其具备自动整理与分类的功能，将数据结构化处理，并 使处理后的结构性数据能大规模被用于检索，分析与统计中，最终通过针对性深度挖掘使其 成为有意义的情报数据。
对于后台设施要求降低
识别精准度提高
后台处理智能化
安全性强 利于数据采集与整合
利于维护
劣势 前端存储量有限 容易受到外部环境影响
安全性弱 不利于维护