2021生物识别技术行业研究分析报告

2021年生物识别技术行业研究分析报告

目录

1.生物识别技术行业前景趋势 (4)

1.1企业布局逐渐深入 (4)

1.2生物识别技术逐渐成熟 (4)

1.3技术多元化 (5)

1.4多生物特征融合技术广泛应用 (5)

1.5深度学习技术成熟应用 (6)

1.6网络化趋势加快 (6)

1.7延伸产业链 (6)

1.8生态化建设进一步开放 (7)

1.9行业发展需突破创新瓶颈 (7)

2.生物识别技术行业现状 (9)

2.1生物识别技术行业定义及产业链分析 (9)

2.2生物识别技术市场规模分析 (11)

2.3生物识别技术市场运营情况分析 (11)

3.生物识别技术行业存在的问题 (14)

3.1行业服务无序化 (14)

3.2供应链整合度低 (14)

3.3基础工作薄弱 (15)

3.4产业结构调整进展缓慢 (15)

3.5供给不足，产业化程度较低 (15)

4.生物识别技术行业政策环境分析 (17)

4.1生物识别技术行业政策环境分析 (17)

4.2生物识别技术行业经济环境分析 (17)

4.3生物识别技术行业社会环境分析 (18)

4.4生物识别技术行业技术环境分析 (18)

5.生物识别技术行业竞争分析 (19)

5.1生物识别技术行业竞争分析 (19)

5.1.1对上游议价能力分析 (19)

5.1.2对下游议价能力分析 (19)

5.1.3潜在进入者分析 (20)

5.1.4替代品或替代服务分析 (20)

5.2中国生物识别技术行业品牌竞争格局分析 (21)

5.3中国生物识别技术行业竞争强度分析 (21)

6.生物识别技术产业投资分析 (22)

6.1中国生物识别技术技术投资趋势分析 (22)

6.2中国生物识别技术行业投资风险 (22)

6.3中国生物识别技术行业投资收益 (23)

1.生物识别技术行业前景趋势

1.1企业布局逐渐深入

生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术。由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。此外，生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。正是由于生物识别技术的诸多优点，使其成为近年发展最快的新技术之一。

1.2生物识别技术逐渐成熟

生物识别技术发展相对成熟，指纹识别技术应用广泛，人脸识别和虹膜识别技术不断出现新突破，识别准确率大幅提高。

生物识别技术逐渐成熟，应用场景趋于复杂多样化，不同的场景识别需求条件有所差异，针对不同的场景使用不同的识别技术，或结合多种识别技术于一体服务要求严格的领域，是生物识别技术未来发展的趋势。

1.3技术多元化

指纹识别技术由于其技术的稳定性，一直是生物特征识别领域的应用热点，但由于其易被复制的缺陷，已无法满足生物特征识别的应用需求。近年来，随着人脸、虹膜和静脉等识别技术取得重大突破，其产品得到了广泛的应用。未来，生物特征识别技术也将继续多元化发展。

1.4多生物特征融合技术广泛应用

由于客观条件变化的不可估计性，单生物特征识别技术往往会遇到难以克服的特例。而且在安全性要求极高的应用领域，单生物特征识别的性能很难达到预期的效果。因此，多生物特征识别技术越来越受到人们的关注。多生物特征识别技术利用了多个生物特征，结合数据融合技术，不仅提高了识别的准确性，而且扩大了多生物特征识别系统的应用范围，降低了多生物特征识别系统风险，是未来生物特征识别应用领域的必然趋势。生物识别技术在市场上的应用也日益增多--由最初的刑侦

用途、门禁与考勤用途逐步扩展到与人们日常生活息息相关的各个领域的各个方面。例如：人社领域养老保险待遇领取资格认证、金融领域 VTM 机实名开卡、教育领域考生身份认证、安防领域访客出入身份认证、卫生领域新农合医疗身份认证等。

1.5深度学习技术成熟应用

与传统的机器学习算法相比，深度学习算法有更强的大数据拟合能力，目前被广泛应用于人脸识别、语音识别和计算机视觉等方面。不过，深度学习算法需要大量数据来保证在测试集上得到比较好的推广性，如何解决这一问题将成接下来研究重点。

1.6网络化趋势加快

生物识别解决了人们日常生活中一个基本的身份认证问题。今后，这种身份认证的结果会越来越多地通过网络和各种行业应用相结合，并结合网络得以信息共享，简言之为“生物识别 + 物联网”的发展趋势;融合的趋势主要表现为由于各种生物识别技术存在其固有的优缺点，对于一些安全性要求较高的特殊行业，就需要多种生物识别技术的融合应用，以进一步提高身份识别整体安全性。

1.7延伸产业链