2018年人脸识别行业市场调研分析报告
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。
人脸识别技术行业分析报告
人脸识别技术行业分析报告人脸识别技术，是指通过计算机技术将人脸特征进行分析、提取、比对和识别，从而实现身份验证和信息采集的一种先进技术。
随着经济和社会的发展，人脸识别技术在金融、公安、安防、智慧城市等领域得到了广泛应用。
本文将从行业分析角度出发，对人脸识别技术行业进行全面深入的分析和研究。
一、定义人脸识别技术是指应用计算机视觉技术和模式识别技术，采用数学统计方法，通过数字图像信号处理、特征提取、分类识别等方法来识别人脸或对相应的亚像素进行检测，获得人脸识别信息，实现身份认证的一种智能识别技术。
二、分类特点根据应用场景和技术需求的不同，人脸识别技术可分为以下几类：1、人脸识别比对技术：通过对录入库中人脸图像进行特征提取，对比发现相似度高的特定个体。
2、人脸属性分析识别：通过针对人脸属性（如性别、年龄、表情、眼神等）的数据分析，实现人脸属性识别。
3、人脸情感识别：基于深度学习算法，可进行面部情感分析和情感识别。
4、环境适应人脸识别技术：可适应不同的光线条件、角度、距离等，提高识别准确度和速度。
三、产业链人脸识别技术产业链主要包括核心技术（算法、芯片）、硬件设备（相机、传感器、识别终端）和应用软件（身份认证软件、大数据分析软件等）等组成。
其中，核心技术处于产业链的核心地位。
四、发展历程人脸识别技术的发展可以追溯到20世纪80年代末期，但直到近十年，由于硬件、软件、算法的快速发展，人脸识别技术才得到了飞速的发展。
在中国，人脸识别技术也逐渐成熟，应用领域不断扩展，呈现出快速增长趋势。
2015年，国务院印发了《国家大数据战略纲要》，提出了“互联网+、大数据、人工智能”等发展方向，为人脸识别技术的快速发展提供了技术支撑和政策保障。
五、行业政策文件2017年7月，工信部、公安部、财政部联合印发了《人工智能产业发展行动计划》（2018-2020年），将智能安防等作为人工智能行业的重点领域进行推广和发展，预计到2020年，人脸识别等智能安防技术成为主流。
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。
2018年人脸识别行业市场分析报告
人脸识别行业市场分析报告目录引言 (4)刷脸时代的到来——人脸识别行业现状 (5)人脸识别+游戏：场景又添新生代 (10)三款游戏优势剖析与启示 (15)人脸识别+游戏前景良好，新元素拓展空间大 (17)图表目录图表1. 人脸识别系统组成 (5)图表2. 人脸识别市场规模 (5)图表3. 生物识别领域未来5年复合增长率 (6)图表4. 人脸识别相关政策 (7)图表5. 获得投资技术类企业分布 (7)图表6. 典型人脸识别领域投融资事件 (8)图表7. 人脸识别应用场景 (9)图表8. Face Dance Challenge 游戏画面 (10)图表9. FaceDance Challenge近30日下载量 (11)图表10. FaceRig 游戏画面 (11)图表11. Nevermind游戏画面 (13)图表12. 三款游戏对比表 (14)图表13. 2017中国网络游戏分发渠道分类 (15)图表14. 2017中国游戏市场实际销售收入 (17)图表15. 2017中国移动游戏市场实际销售收入 (17)图表16. 2017中国玩家下载游戏的驱动因素 (18)引言近日，苹果宣布，发布的新款iPhone 8 即将放弃指纹id，改用FaceID。
这则消息一经发布立刻引起了热议，也将其应用的人脸识别技术带入了大众视线，成为茶余饭后的热议话题。
借此东风，市面上一款依托人脸识别技术，用面部表情操控的新款音游——FaceDance《脸部跳舞机》一举走红，成为朋友圈、直播平台、视频网站的新宠。
作为市面上第一款将人脸识别与手机游戏相结合的应用，推出就能够受到如此热烈的反响，值得一探究竟，以期为现在还是大片空白的人脸识别+游戏交叉领域开拓市场，提供宝贵的案例经验与广阔的行业应用前景。
刷脸时代的到来——人脸识别行业现状刷脸时代说来就来此次Face Dance所用到的人脸识别技术简单而言，就是先摄取图像，基于人的脸部特征在这个图像里进行人脸定位，然后对选取的人脸图像进行处理，进一步的给出每个脸的位臵、大小和各个主要面部器官的位臵信息。
人脸识别行业分析报告
人脸识别行业分析报告
一、人脸识别技术行业的发展历程
人脸识别技术被人们熟知已经有不少年头了。
它可以追溯到上个世纪20年代，当时已经有机器学习技术了。
而到了20世纪80年代末，随着计算机技术的进步和发展，人脸识别技术发展迅猛。
90年代以来，数字图像处理及数字深度学习等多种技术的发展，人脸识别技术也随之迅速发展。
自21世纪初以来，随着深度学习、神经网络等技术的发展，人脸识别技术已经取得了长足进步。
近年来，随着移动智能硬件的普及，以及诸如抗攻击、自动化、数据分析等技术的不断优化和发展，人脸识别技术应用已经越来越广泛，社会管理、安全监控、智能医疗等领域也采用了人脸识别技术。
二、人脸识别行业前景分析
随着技术的发展，人脸识别技术在众多行业中的应用越来越广泛，在法律管理、交通管理、安全防范领域都得到了广泛应用。
鉴于人脸识别技术应用越来越广，其市场前景也变得非常前景。
根据市场分析，人脸识别技术的市场前景包括但不限于人口管理、安全系统、政府监管、交通安全、无进出认证、支付安全等。
此外，随着三维人脸识别技术的不断发展。
人脸识别行业分析报告
人脸识别行业分析报告人脸识别是一种基于计算机视觉技术的生物特征识别技术，能够通过对人脸图像及相关特征进行分析，实现识别和验证个人身份。
该技术应用广泛，涵盖了安防、金融、教育、医疗、零售、公共服务等多个领域，具有非常广阔的市场前景。
本文将从定义、分类特点、产业链、发展历程、行业政策文件及其主要内容、经济环境、社会环境、技术环境、发展驱动因素、行业现状、行业痛点、行业发展建议、行业发展趋势前景、竞争格局、代表企业、产业链描述、SWTO分析、行业集中度等方面进行阐述。
一、定义人脸识别技术是建立在计算机视觉技术的基础上，通过对人脸图像进行处理和识别，实现对个人身份的识别和验证。
二、分类特点从识别类型来看，人脸识别技术可以分为1:1比对和1:N比对两种。
前者是指将待识别的人脸与已有的样本进行比对，验证是否是同一人。
后者则是从大量资料库中匹配待识别人脸的信息，确定其身份。
从技术应用场景上来看，人脸识别技术应用广泛，包括安防、金融、教育、医疗、零售、公共服务等多个领域。
三、产业链人脸识别产业链主要包括硬件设备制造商、软件开发商、系统集成商、应用服务商四个环节。
其中，硬件设备制造商负责生产人脸识别设备，软件开发商则负责开发人脸识别的算法和技术，系统集成商则将设备和软件集成为一个完整的系统，应用服务商则为客户提供全面的人脸识别应用服务。
四、发展历程人脸识别技术最早出现于20世纪60年代，当时技术成熟度低，应用场景较为有限。
随着计算机性能的增强，人工智能领域的发展，人脸识别技术得到迅速发展。
1991年，美国专家提出了基于电脑辅助人脸识别技术的认证方案，20世纪90年代末，人脸识别技术进入商业应用领域，在安防领域得到广泛应用。
21世纪初，人脸识别技术开始向金融、教育、医疗、零售等领域拓展，应用场景不断扩大。
当前，在政府的支持下，人脸识别技术发展迅速，应用形式多样。
五、行业政策文件及其主要内容目前，国内政府已出台了一系列相关政策文件，旨在规范人脸识别技术市场的发展。
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。
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
人脸识别行业分析调研报告
2019年人脸识别行业分析调研报告2019年11月目录1.人脸识别行业概况及市场分析 (5)1.1人脸识别市场规模分析 (5)1.2人脸识别行业结构分析 (5)1.3人脸识别行业PEST分析 (6)1.4人脸识别行业特征分析 (7)1.5人脸识别行业国内外对比分析 (8)2.人脸识别行业存在的问题分析 (10)2.1政策体系不健全 (10)2.2基础工作薄弱 (10)2.3地方认识不足，激励作用有限 (10)2.4产业结构调整进展缓慢 (11)2.5技术相对落后 (11)2.6隐私安全问题 (11)2.7与用户的互动需不断增强 (12)2.8管理效率低 (13)2.9盈利点单一 (13)2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14)2.11法律风险 (14)2.12供给不足，产业化程度较低 (14)2.13人才问题 (15)2.14产品质量问题 (15)3.人脸识别行业政策环境 (16)3.1行业政策体系趋于完善 (16)3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16)3.3“十三五”期间人脸识别建设取得显著业绩 (17)4.人脸识别产业发展前景 (18)4.1中国人脸识别行业市场驱动因素分析 (18)4.2中国人脸识别行业市场规模前景预测 (18)4.3人脸识别进入大面积推广应用阶段 (18)4.4政策将会持续利好行业发展 (19)4.5细分化产品将会最具优势 (19)4.6人脸识别产业与互联网等产业融合发展机遇 (20)4.7人脸识别人才培养市场大、国际合作前景广阔 (20)4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (21)4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22)4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22)5.人脸识别行业发展趋势 (24)5.1宏观机制升级 (24)5.2服务模式多元化 (24)5.3新的价格战将不可避免 (24)5.4社会化特征增强 (24)5.5信息化实施力度加大 (25)5.6生态化建设进一步开放 (25)5.7呈现集群化分布 (26)5.8各信息化厂商推动"人脸识别"建设 (27)5.9政府采购政策加码 (27)5.10政策手段的奖惩力度加大 (28)6.人脸识别行业竞争分析 (29)6.1中国人脸识别行业品牌竞争格局分析 (29)6.2中国人脸识别行业竞争强度分析 (29)6.3初创公司大独角兽领衔 (30)6.4上市公司双雄深耕多年 (31)6.5互联网巨头综合优势明显 (31)7.人脸识别产业投资分析 (33)7.1中国人脸识别技术投资趋势分析 (33)7.2大项目招商时代已过，精准招商愈发时兴 (33)7.3中国人脸识别行业投资风险 (34)7.4中国人脸识别行业投资收益 (35)1.人脸识别行业概况及市场分析1.1人脸识别市场规模分析2018年中国人脸识别市场规模27.16亿元，未来五年中国人脸识别整体市场成长迅速，未来市场渗透快速攀升。
人脸识别调研报告(共20篇)
人脸识别调研报告（共20篇）人脸识别调研报告（共20篇）第1篇人脸识别小结人脸识别总结一.概述生物特征识别技术包括人脸识别.指纹识别.语音识别.表情分析及理解.虹膜识别等人脸识别的实质就是借助计算机工具来分析人脸面部图像，采用不同的特征表示方法提取有效地人脸特征，是可用来辨识身份的一门自动处理技术，常见重要应用案例包括银行和军事重地的自动门禁系统.智能人脸监控系统.用于公共交通体系中安检系统的嫌疑人自动识别系统.网络服务中的在线验证系统等。
产生不同个体较大差异性的内在因素主要有种族.性别.年龄.心理等。
外在因素主要有光照变化.角度偏转.姿态.噪声千扰.遮挡.以及化妆遮挡物等。
18世纪,就有一篇依据人脸特征信息进行身份鉴别的文章发表在Nature上,开启了近代最早的人脸识别研宄，最早的自动人脸识别系统是由Chan和Bledsoe创于1965年人脸识别包括四个主要步骤图像预处理.人脸检测.面部特征提取和分类识别。
二.研究领域1.身份验证领域通过人脸识别技术来判断和鉴别当前用户是否合法或者具备相应的功能权限，例如年__奥运所采用的人脸识别系统。
2.智能视频监控领域，例如车站安装智能监控系统,该系统中加入了人脸识别技术以捕捉人群中的可疑罪犯。
3.人机交互领，例如人脸面部为视觉系统提供了最为主要的特征信息。
三.人脸识别方法及其算法（一）方法分类可以分为基于几何特征的人脸识别.基于弹性图匹配的人脸识别.基于子空间分析的人脸识别.基于神经网络的人脸识别.基于隐马尔可夫模型等。
经典的特征脸“Eigenface”就是该时期由麻省理工学院的M.Turk和A.Pentlaiid提出的，采用PCA变换对原始图像进行降维处理,然后再进行分类识别。
P .Belhumeur等提出的Fisherfaces人脸也被广泛应用在人脸识别中。
90年代中后期,出现了一种基于动态连接结构Dynamic Link Architecture的弹性图匹配Elastic GraphMatching识别方法。
中国刷脸进门系统市场发展及市场供需专项研究报告
中国刷脸进门系统市场发展及市场供需专项研究报告中国刷脸进门系统市场发展及市场供需专项研究报告摘要：随着人工智能技术的发展与应用，刷脸进门系统被广泛运用在各类公共场所中，比如商场、写字楼、学校、医院等。
该系统通过对用户面部的高精度识别，实现快捷进入，无需物理钥匙。
中国刷脸进门系统市场正在迅速发展，本文将分析市场情况、关键技术和趋势，并对市场供需进行研究，提供参考意见和建议。
1.市场现状1.1 市场规模刷脸进门系统在中国市场起步较早，发展较快。
截至2018年，预计市场规模将达到114.88亿元。
据行业研究报告《中国刷脸进门系统市场研究报告(2018-2023年)》预测，到2023年，市场规模将达到315.43亿元，年复合增长率将达到22.49%。
市场主要由产品系统和服务系统两部分组成。
系统产品包括刷脸设备、安装和维护，服务系统包括数据管理、云计算和系统升级。
1.2 市场应用现在，刷脸进门系统还被广泛应用在如下领域：（1）公共场所：比如地铁站、机场、大型商场、学校、医院等；（2）办公地点：比如写字楼、共享办公室等；（3）住宅小区：用于小区、5A写字楼等。
2.关键技术2.1 人脸识别技术人脸识别是刷脸进门系统的核心技术，它是通过数学算法识别人脸。
当前人脸识别技术主要有以下两种：（1）基于视觉特征识别：该技术采用计算机图像处理和机器视觉来提取人脸图像的形态和特征，如脸部轮廓、人脸阴影、人脸纹理等，进行比对识别。
（2）基于深度学习技术的人脸识别：该技术使用深度神经网络进行人脸特征的训练和提取，使识别效果更加准确、鲁棒性更强。
2.2 安防监控技术刷脸进门系统的安全性是创造市场需求的主要因素之一。
在刷脸进门系统中，安防监控技术与人脸识别技术是相辅相成的。
安防监控技术的主要作用是保障系统安全性，使系统能够高效运转。
目前，更多的系统引进了二级身份验证，比如配合社会保障等其他认证方式，提高系统的安全性和真实性。
3.市场趋势3.1 技术趋势互联网技术及人工智能将对刷脸进门系统产生重要影响。
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2018年人脸识别行业市场调研分析报告
目录
1、市场规模不断提升，政策支持力度加强 (5)
1.1、市场规模不断提升 (5)
1.2、政策支持力度不断加强 (7)
1.3、一级市场火热，国内专利不断攀升 (7)
2、 CNN 算法解决识别精度，人脸识别优势明显 (9)
2.1、发展历史悠久， CNN 算法助力识别率大幅提升 (9)
2.2、 2D 人脸识别为主， 3D 人脸识别还未成熟 (11)
2.3、生物识别技术中人脸识别优势明显 (12)
3、行业发展迅速， B 端百亿市场有望率先爆发 (13)
3.1、 B 端增量市场核心动力在于构建大安防体系 (14)
3.2、 C 端市场还未充分打开 (16)
4、多方逐鹿，综合能力至关重要 (18)
4.1、创业公司：基于技术优势切入市场 (19)
4.2、上市公司：技术+资金+渠道、综合实力强劲 (20)
4.3、互联网巨头：C 端影响力强大，探索 B 端落地 (22)
5、行业评级 (23)
6、企业分析 (24)
7、风险提示 (26)
图 1：生物识别领域未来五年复合增长率 (5)
图 2：全球生物识别市场规模（亿美元） (6)
图 3：2007-2015年人脸识别新增专利主要国家分布 (8)
图 4：人脸识别专利总量主要国家分布 (9)
图 5：人脸识别发展阶段 (9)
图 6：人脸识别算法流程 (11)
图 7：移动人脸识别系统 (15)
图 8：How-old-do-i-look (17)
图 9：ibaby婴儿监视器 (18)
图 10：云从科技部分金融案例 (20)
表 1：人脸识别相关政策 (7)
表 2：人脸识别部分企业融资情况 (8)
表 3：2D、3D人脸识别对比实验结果 (12)
表 4：模式识别对比 (13)
表 5：典型应用场景 (13)
表 6：人脸识别相关创业公司 (19)
表 7：人脸识别相关上市公司 (21)
表 8：互联网巨头人脸识别相关布局 (22)
1、市场规模不断提升，政策支持力度加强
人脸识别技术指的是通过比较人脸的视觉特征信息从而进行身份鉴别的技术，属于人工智能模式识别中的一种典型应用。
1.1、市场规模不断提升
自诞生之初，人脸识别技术就受到人们的普遍关注，随着计算机、光学成像等相关技术的高速发展，人脸识别技术得到越来越多的应用，市场规模持续提升。
《 2015 全球安防设备市场报告》显示，我国人脸识别市场规模从 2012 年的 16.7亿元,上升至 2015 年的 75 亿元。
云从科技创始人周曦预测，“未来五年之内，国内人脸识别的市场规模可能将达到 1000 亿元。
”同时根据我们测算，人脸识别主要应用领域市场规模，公安领域 16 亿以上、交通领域 50 亿以上、金融领域百亿级别、教育领域百亿级别，在不考虑大安防硬件存量市场的前提下，整体市场规模就达到数百亿。
马云在 2015 年的 Cebit 展会（汉诺威消费电子、信息及通信博览会）展示“刷脸支付”后，人脸识别技术在大众中的认知度快速提升，在各行业应用渗透持续加速。
人脸识别作为人工智能模式识别中应用领域最为广泛的细分行业，伴随安防、交通等新增市场的打开，预计整体市场规模有望呈现爆发式增长。
图 1：生物识别领域未来五年复合增长率。