【人工智能】2017年中国人脸识别重点企业研究报告

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2017年中国人工智能专题市场调研分析报告

2017年中国人工智能专题市场调研分析报告

2017年中国人工智能专题市场调研分析报告本调研分析报告数据来源主要包含欧立信研究中心,行业协会,上市公司年报,国家相关统计部门以及第三方研究机构等。

目录第一节人工智能:两起两落后的第三次崛起 (6)一、人工智能发展的两起两落 (6)二、关于人工智能的定义 (7)第二节人工智能是未来产业变革的基础力量,市场空间巨大 (8)一、人工智能是未来产业变革的基础力量 (8)二、人工智能未来市场空间广阔 (10)第三节算法+数据+计算能力三轮驱动人工智能加速到来 (11)一、深度算法是目前人工智能实现突破的关键 (11)二、大数据是通过深度学习实现人工智能的基础 (14)三、低成本计算能力的取得是人工智能发展的关键 (15)四、政策助力,巨头加码,人工智能发展如火如荼 (20)第四节人工智能的技术逐渐成熟,应用逐步落地 (27)一、语音识别 (27)二、计算机视觉 (29)三、自然语言处理 (33)第五节“+人工智能”成为行业和场景未来智能化的趋势 (34)一、安防+人工智能 (34)二、金融+人工智能 (36)三、医疗+人工智能 (40)四、汽车+人工智能 (43)五、+人工智能的其他行业应用 (45)第六节公司梳理 (45)一、人工智能相关公司梳理 (45)图表目录图表1:人工智能从诞生开始经历了两起落人 (6)图表2:人工智能生态 (8)图表3:人工智能发展的三个阶段 (9)图表4:BBC预测2020年全球AI市场规模183亿美元 (10)图表5:艾瑞咨询预测2020 2020年中国AI 市场规模91 亿 (10)图表6:人工神经网络结构图 (12)图表7:深度学习算法结构图 (12)图表8:卷积神经网络(CNNs) (13)图表9:递归神经网络(RNN) (13)图表10:深度学习方法使语音识别错误率大幅降低 (14)图表11:深度学习方法使手写识别错误率大幅降低 (14)图表12:2005 -2020全球数据总量(ZB ) (15)图表13:2011-2017 年全球云计算市场规模(亿美元) (16)图表14:云计算助推大数据发展云 (16)图表15:计算能力的指数增长推动人类各项技术进步 (17)图表16:NVIDIA2016年发布的P100 GPU芯片 (18)图表17:IBM 2014年发布的TRUENORTH 神经元芯片 (18)图表18:IBM的TRUENORTH芯片架构 (19)图表19:美国大脑研究计划 (20)图表20:欧盟人脑工程项目 (21)图表21:国内对于人工智能的相关扶植政策 (21)图表22:深度学习四剑客 (22)图表23:国内外科技巨头在人工智能领域布局 (22)图表24:人工智能相关的957个创业公司 (23)图表25:人工智能创业公司的13个分类 (24)图表26:人工智能创业公司不同类别的数量 (25)图表27:不同类别的人工智能公司风险投资额 (25)图表28:不同类别的人工智能创业公司的平均成立时间 (26)图表29:不同年份人工智能创业公司数量 (26)图表30:语音识别是目前最成熟的人工智能技术之一 (27)图表31:2015年全球和中国智能语音市场份额分布 (28)图表32:智能语音的需求不断增加,场景更加丰富 (28)图表33:科技巨头从语音切入,布局人工智能 (29)图表34:我国企业和团队在FDDB2015取得好成绩 (29)图表35:我国企业和团队在LFW2015取得好成绩 (30)图表36:IMAGENET计算机视觉竞赛 (30)图表37:国内衣+团队获imagenet2015多项第一 (31)图表38:国内外典型的图像识别和视频识别公司 (31)图表39:生物识别一般过程 (32)图表40:生物识别应用领域 (32)图表41:Narrative Science可以写作文章和报告 (33)图表42:新华社“快笔小新”写稿机器人 (34)图表43:智能视频分析技术 (35)图表44:美国大数据应用公司palantir (36)图表45:美国天网计划使用机器学习发现可疑目标 (36)图表46:人工智能在金融领域的应用 (37)图表47:支付宝的smile to pay技术 (37)图表48:声纹识别功能 (38)图表49:日本Capitalico人工智能交易平台 (39)图表50:美国Rebellion使用AI进行资产管理 (39)图表51:IBM Watson的诊断过程 (40)图表52:IBM Watson的发展之路 (41)图表53:IBM的Watson Analytics应用 (42)图表54:谷歌无人驾驶汽车结构示意 (43)图表55:谷歌无人驾驶汽车 (43)图表56:无人驾驶车辆和车道检测示意 (44)图表57:无人驾驶过程中的3D地图 (44)图表58:+人工智能的其他行业应用 (45)图表59:人工智能产业结构图 (45)图表60:中国主要人工智能相关公司分布 (46)图表61:部分人工智能相关上市、挂牌公司 (47)第一节人工智能:两起两落后的第三次崛起一、人工智能发展的两起两落2016年3月谷歌的AlphaGo 与韩国棋手李世石的围棋对决吸引了全球的目光,4:1 的结果也预示着一个新的时代的到来,人工智能成为人们谈论最热点的话题。

中国十大人脸识别公司

中国十大人脸识别公司

中国十大人脸识别公司1、商汤科技作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。

同时,商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”,总融资额、估值等在行业均遥遥领先。

商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。

公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。

商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。

2、旷视科技北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。

旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。

2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。

3、云从科技云从科技孵化自中科院重庆研究院,公司受托参与了人工智能国标、行标制定,并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。

云从为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。

4、暖果科技暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌,致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。

公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室,是视觉AI边缘计算领域知名专家。

暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量,核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。

15年来,公司依托嵌入式系统实验室进行预先研究,将成熟技术进行产品化,构建了集算法、软件、硬件于一体的视觉AI系统解决方案。

5、依图科技依图从事人工智能创新型研究,致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合,建设更加安全、健康、便利的世界。

依图带着国际视野组建代表世界水平的研发团队,用坚实的技术力量推进产业发展。

人脸识别企业研究报告

人脸识别企业研究报告

人脸识别企业研究报告1.引言1.1 概述概述人脸识别技术作为一种先进的生物识别技术,已经在各个领域展现出了巨大的应用潜力和商业价值。

本报告将深入研究人脸识别技术在不同行业中的发展现状,分析其应用领域的特点和市场需求,同时对人脸识别企业进行市场调研和分析。

通过对人脸识别技术的发展历程和未来前景进行深入剖析,旨在为相关行业及投资者提供全面的研究参考,进一步推动人脸识别技术的发展和应用。

1.2 文章结构文章结构部分的内容:本报告将首先介绍人脸识别技术的发展历程,包括其技术原理、演进过程和主要应用场景。

接着将对人脸识别在不同领域的应用进行深入分析,包括安防领域、金融领域、零售领域等。

最后将对人脸识别企业市场进行调研,并对不同企业的发展现状和趋势进行全面剖析,为读者全面揭示人脸识别技术的发展态势和市场格局。

1.3 目的目的部分内容:本报告旨在对人脸识别企业进行全面研究和分析,探讨人脸识别技术在不同领域的应用现状,以及行业市场的发展情况。

通过对人脸识别企业的市场调研和技术发展历程的回顾,旨在为业内决策者和投资者提供全面的行业洞察,帮助他们了解当前人脸识别技术的发展状况和未来趋势,促进行业的健康发展,并为相关企业的发展提供参考和指导。

同时,本报告也旨在探讨人脸识别技术在未来可能面临的挑战,并提出相应的应对策略,为行业发展提供建设性的建议。

2.正文2.1 人脸识别技术发展历程:人脸识别技术起源于20世纪60年代,最初是通过简单的图像处理和特征提取方法来实现人脸识别。

随着计算机技术和图像识别技术的逐渐成熟,人脸识别技术也开始向更高精度和更广泛的应用领域发展。

在20世纪90年代,随着深度学习和神经网络技术的兴起,人脸识别技术迎来了革命性的发展。

基于深度学习的人脸识别技术不仅可以高效地识别人脸特征,还可以实现准确的人脸检测、识别和验证。

随着移动互联网和智能手机的普及,人脸识别技术逐渐应用于人脸解锁、人脸支付、人脸门禁等领域,成为了智能硬件和智能设备的标配功能之一。

2017年人脸识别行业研究报告

2017年人脸识别行业研究报告

2017年人脸识别行业研究报告2017年10月目录一、人脸识别技术优势明显,应用有望进一步打开 (5)1、人脸识别优势明显,未来有望成为生物识别主导技术 (5)(1)指纹识别 (5)(2)虹膜识别 (6)(3)语音识别 (6)(4)静脉识别 (7)(5)人脸识别 (7)2、人脸识别流程及分类 (8)(1)图像采集 (8)(2)人脸检测 (9)(3)人脸图像预处理 (9)(4)人脸图像特征点提取 (9)(5)人脸图像匹配与识别 (10)3、人脸识别技术的识别率超越人眼,场景应用成熟 (11)4、生物识别市场规模快速增长,人脸识别最具期待 (12)二、深挖人脸识别产业链,寻找核心驱动力与机遇 (15)1、上游产业趋于成熟,带动人脸识别快速爆发 (17)2、中游人脸识别技术的进步,推动下游场景应用发展 (21)(1)3D人脸识别成为未来人脸识别的主要解决方案 (21)(2)近红外解决人脸识别环境光照影响难题 (21)(3)3D人脸识别技术、近红外技术与3D摄像头协同发展,带动3D光学产业链233、下游主要依赖对场景的深耕,以打造一体化解决方案 (25)三、三大阵营纷纷布局人脸识别,规模化应用大势所趋 (26)1、初创公司:四大独角兽技术领先,产品涵盖应用领域广泛 (27)2、上市公司:拥有传统渠道优势,打造软硬件结合一体化解决方案 (29)3、互联网巨头:C端影响力强大,探索B端 (37)四、人脸识别应用领域遍地开花,关注三大应用 (39)1、安防市场规模巨大,人脸识别用武之地广阔 (40)2、金融领域:银行与互联网金融成为最大驱动力 (45)3、移动智能硬件终端:苹果引领人脸识别应用新增长点 (49)五、相关企业简况 (51)1、海康威视 (51)2、大华股份 (52)3、欧比特 (53)4、川大智胜 (53)5、水晶光电 (54)六、风险因素 (54)1、宏观风险 (54)2、技术风险 (54)人脸识别技术走向成熟,从实验室向场景应用快速转变2014年4月香港中文大学教授汤晓欧领导的计算机视觉研究组,通过Gaussianface将人脸识别的精度提升到98.52%,人脸识别精度首次超过了人眼的标准,具有实际价值。

人工智能在人脸识别领域的应用调研报告

人工智能在人脸识别领域的应用调研报告

人工智能在人脸识别领域的应用调研报告摘要:本文主要调研了人工智能在人脸识别领域的应用情况。

通过对相关文献和案例的研究,我们发现,人工智能在人脸识别领域已经取得了重要进展。

人脸识别技术在安全监控、身份识别、支付认证等方面发挥着重要作用。

然而,人工智能在人脸识别领域仍面临着一些挑战,如隐私保护和识别准确率等问题。

我们希望通过本报告的调研结果和分析,能够对人工智能在人脸识别领域的发展提供一定的参考和借鉴。

1. 引言人工智能技术的快速发展为人脸识别技术的应用带来了新的机遇和挑战。

人脸识别作为一种高级的生物特征识别技术,具有不可替代的优势。

利用人工智能技术,可以对大规模人脸图像进行高效准确的识别和分析,广泛应用于社会生活的各个领域。

2. 人工智能在人脸识别领域的应用概况2.1 安全监控人工智能在人脸识别领域的一个重要应用是安全监控。

通过安装摄像头,结合人工智能算法,可以实现对区域内人员的实时监控,并对异常行为进行自动识别与报警。

这在银行、机场、地铁等公共场所具有重要意义。

2.2 人员身份识别人脸识别技术还可以应用于人员身份识别。

例如,在政府机关、企事业单位等场所,可以通过人脸识别技术对人员身份进行快速准确的验证,实现入场控制和权限管理,提高工作效率和安全性。

2.3 支付认证随着移动支付的普及,人脸识别技术被广泛应用于支付认证领域。

通过将用户的人脸与其绑定的账户进行比对,可以加强支付的安全性和便利性。

许多手机厂商和支付机构已经推出了采用人脸识别技术的支付产品。

3. 人工智能在人脸识别领域的挑战虽然人工智能在人脸识别领域的应用前景广阔,但仍存在一些挑战和问题。

3.1 隐私保护随着大数据和人工智能技术的发展,人们对个人隐私的保护越来越关注。

人脸识别技术作为一种生物特征识别技术,涉及到个人隐私信息的获取和使用,必须加强相关法律法规的制定和执行,确保个人隐私不被侵犯。

3.2 识别准确率人工智能在人脸识别领域的另一个挑战是提高识别准确率。

人工智能人脸识别市场调研报告

人工智能人脸识别市场调研报告

人工智能人脸识别市场调研报告概述人工智能技术的快速发展使得人脸识别成为当今信息技术领域的重要研究方向之一。

本报告旨在对人工智能人脸识别市场进行调研,分析其发展状况、应用场景以及面临的挑战和机遇。

1. 市场概况人脸识别技术是指利用计算机视觉和模式识别技术,通过捕捉、分析和识别图像或视频中的人脸特征,进行身份验证或身份识别的过程。

随着人工智能技术和大数据的快速发展,人脸识别市场呈现出井喷式增长的态势。

2. 市场规模根据市场研究机构的数据显示,全球人脸识别市场规模在过去几年中持续增长。

预计到2025年,全球人脸识别市场规模将达到XX亿美元,复合年增长率将超过XX%。

3. 应用场景人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用。

其中,以下几个主要领域具有较高的市场需求和潜力。

3.1. 公共安全人脸识别技术在公共安全领域起到了重要作用。

通过与数据库比对,可以实现对嫌疑人的准确识别和追踪,提高犯罪预防和侦破的效率。

3.2. 金融安全金融机构利用人脸识别技术,可以提高用户身份验证的准确性和安全性,防止账户被盗用和欺诈行为的发生。

3.3. 边境安检人脸识别技术在边境安检领域具有广泛应用。

通过人脸识别系统,可以自动对旅客进行身份验证,加快通关速度,提升出入境管理的效率。

3.4. 人脸支付利用人脸识别技术,用户可以实现无需使用手机号码和密码等传统支付方式,仅凭面部特征即可完成支付过程,提高支付便捷性和安全性。

4. 市场竞争人脸识别市场竞争激烈,主要参与者包括国内外科技巨头以及创业公司。

各家企业在技术研发、产品创新和市场推广等方面不断竞争,以争夺市场份额。

5. 市场挑战与机遇5.1. 隐私问题人脸识别技术在收集和处理个人隐私信息时面临争议。

政府和企业需要在合规和隐私保护之间找到平衡点,以维护公众的利益。

5.2. 技术安全性人脸识别技术存在着被攻击和伪造的风险,这需要企业加强技术研发,提高系统的安全性和鲁棒性。

5.3. 法律法规相关的法律法规对人脸识别技术的应用和发展提出了一系列的规定与限制,企业需要密切关注法律法规的演进,与政府及相关部门进行合作与沟通。

最新【人工智能】中国人脸识别重点企业研究报告

最新【人工智能】中国人脸识别重点企业研究报告

2017年中国人脸识别重点企业研究报告中商产业研究院2017-11人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

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。

显然,随着人工智能的进一步发展,人脸识别作为人和智能的连接入口有着巨大的潜力。

人脸识别产业属于技术密集型产业,主要分为软件技术、硬件产品、工程项目解决方案等。

在这三个领域对人脸识别技术均有较高的要求,在受到门槛的限制下,我国目前人脸识别市场集中度相对较高。

据中商产业研究院发布的《2017-2022年中国人脸识别行业市场前景研究报告》指出,目前,人脸识别行业中企业数量不多,且各自应用于不同的细分领域,相互之间竞争压力较小。

以下为6家重点企业案例分析,详情如下:一、广州云从信息科技有限公司(一)基本情况云从科技是中科院重庆研究院与上市公司佳都科技、风投杰翱资本投资创办的专注于计算机视觉等人工智能技术的高科技企业,其创始人是美国伊利诺伊大学图像分析与处理研究室博士周曦。

云从科技成立于2015年3月,是一家人脸识别技术及产品研发商,拥有自主知识产权核心算法,专注于人脸识别技术的研发及应用,在安防、金融领域数十个场景下,为银行、公安客户提供软件、硬件定制化服务方案,是“人脸识别”技术领域具有世界顶尖水平算法的企业。

广州云从信息科技有限公司股权结构资料来源:公开资料、中商产业研究院整理(二)主营产品云从科技公司的产品主要分为三个板块,分别是快速部署平台、智能硬件和智能系统。

快速部署平台适合各行业的专门定制和快速部署的产品服务平台,智能硬件包括人脸互动大屏终端产品,活体检测、小云智能门禁、大库检索笔记本、动态人脸业务应用平台服务器、静态人脸业务应用平台一体机、动态人脸布控节点服务器等。

人脸识别行业研究报告

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。

人脸识别技术行业发展研究报告范文

人脸识别技术行业发展研究报告范文

人脸识别技术行业发展研究报告范文一、技术概述人脸识别技术是通过对人脸的特征进行提取和比对,实现对个体身份的识别和验证的一种生物特征识别技术。

作为一种广泛应用于安防、金融、教育等领域的技术,人脸识别技术已经取得了长足的发展。

二、技术发展历程人脸识别技术起源于20世纪60年代,但直到近年来才取得了突破性的发展。

随着计算机视觉、模式识别、深度学习等技术的不断进步,人脸识别技术取得了重大突破。

从最早的基于线性代数的Eigenface方法,到后来的局部特征分析、稠密特征提取等算法的出现,人脸识别技术呈现出了越来越高的准确性和鲁棒性。

三、市场现状当前,人脸识别技术市场正处于快速发展阶段。

安防、金融、零售等领域对于人脸识别技术的需求日益增加。

据市场调研报告显示,全球人脸识别技术市场规模在2020年已达到200亿美元,并预计在未来几年内将保持持续增长。

四、技术应用人脸识别技术广泛应用于公安安防领域,如出入口门禁、身份验证、犯罪追踪等。

同时,在金融领域也得到了广泛应用,如银行的自动柜员机、移动支付等。

此外,人脸识别技术还在教育领域被用于考勤管理、学生身份验证等方面。

五、技术挑战尽管人脸识别技术在各个领域都取得了显著的进展,但仍存在一些挑战。

首先,光照、角度、表情等因素对人脸识别的影响较大,尤其是在复杂环境下识别率较低。

其次,隐私和安全问题也是人脸识别技术面临的挑战,在数据采集、存储和传输过程中存在潜在风险。

六、技术发展趋势未来,人脸识别技术将朝着更高的准确性和鲁棒性方向发展。

一方面,随着深度学习等技术的不断突破,人脸识别的误识率将进一步降低。

另一方面,随着人工智能、大数据等技术的发展,将实现更复杂场景下的人脸识别。

七、技术的道德和法律问题人脸识别技术的广泛应用也引发了一系列的道德和法律问题。

一方面,人们对于个人隐私的担忧逐渐增加,如何保护个人信息安全成为了亟待解决的问题。

另一方面,人脸识别技术在安全领域的应用也引发了对于滥用和侵害个人权益的担忧。

AI在人脸识别技术中的发展调研报告

AI在人脸识别技术中的发展调研报告

AI在人脸识别技术中的发展调研报告随着科技的快速发展,人脸识别技术逐渐成为现代社会的一个重要方向。

人工智能(AI)在这一领域的应用也取得了长足的进展。

本调研报告将对AI在人脸识别技术中的发展做一概述,并分析其应用前景和挑战。

一、AI在人脸识别技术中的应用概述人脸识别技术是通过对人脸图像或视频进行处理和分析,识别出人脸的身份信息。

AI在人脸识别技术中的应用主要包括以下几个方面:1. 人脸检测:AI技术能够准确地检测图像或视频中的人脸区域,并提取相关的特征点信息。

2. 人脸识别:AI技术可以通过对人脸特征点的提取和比对,实现对人脸的识别与验证,从而实现身份认证的功能。

3. 情感分析:AI技术还可以通过对人脸的分析,判断情感的变化,如快乐、悲伤、愤怒等,有助于更好地理解人类的情感需求。

4. 年龄和性别识别:AI技术能够通过对人脸的特征提取,识别出人脸的年龄段和性别,用于统计分析和个性化服务。

5. 疾病诊断:AI技术在人脸识别技术中的应用还可以用于疾病的诊断,如自动识别面容特征,辅助医生提前发现某些疾病的患病风险。

二、AI在人脸识别技术中的发展现状目前,AI在人脸识别技术中的应用已经取得了一系列的突破。

以下是一些重要的发展现状:1. 高识别率:AI技术在人脸识别中取得了相当高的识别准确率,不论是在光线较暗、角度变化较大或者是有遮挡物的情况下,均能实现较为准确的人脸识别。

2. 实时性:AI技术的快速发展使得人脸识别的实时性得到了极大提升,可以在很短的时间内完成对特定人脸的识别。

3. 规模化应用:AI技术已广泛应用于各个领域,如安防、金融、教育等。

人脸识别技术在安防领域的应用尤为突出,可以实现快速准确的人脸比对与识别,有效提升了安全性。

4. 隐私保护:AI技术的发展也考虑到了人脸识别技术带来的隐私问题,不断加强对隐私数据的保护,并严格遵守相关法律法规。

三、AI在人脸识别技术中的应用前景和挑战AI在人脸识别技术中的应用前景非常广阔,但也面临一些挑战:1. 数据安全和隐私保护:人脸识别技术需要大量的人脸图像和数据来训练模型,因此数据的安全和隐私保护是一个关键问题。

人脸识别技术的研究调研报告

人脸识别技术的研究调研报告

人脸识别技术的研究调研报告人脸识别技术是一种通过分析和识别人脸图像来确认或验证个人身份的技术。

随着科技的迅速发展和智能化的日益普及,人脸识别技术在很多领域得到了广泛应用,如安全防控、身份认证、公安犯罪侦查等方面。

本调研报告将对人脸识别技术的发展、应用及其相关问题进行研究和分析。

一、人脸识别技术的发展人脸识别技术起源于上世纪60年代,经过长期发展,目前已经取得了显著的突破。

传统的人脸识别技术主要基于特征提取和匹配算法,但这种方法在光照、遮挡和表情变化等方面存在较大的局限性。

近年来,随着深度学习技术的兴起,基于卷积神经网络的人脸识别方法取得了巨大的进展。

这种方法不仅能够有效提取人脸特征,还能够具备一定的抗干扰能力和自我学习能力。

二、人脸识别技术的应用领域1. 安全领域:人脸识别技术被广泛应用于各类安全场所,如机场、车站、银行等。

通过系统对比人员数据库中的人脸信息与实际人脸进行匹配,可以实现快速、准确的身份认证和门禁控制,提高安全防范水平。

2. 身份认证:人脸识别技术也可以替代传统的密码、指纹等身份认证方式,实现更安全、便捷的身份验证。

例如,手机解锁、支付验证等场景可以通过人脸识别技术来进行身份确认,提升用户体验和信息安全性。

3. 公安犯罪侦查:人脸识别技术在犯罪侦查中发挥着重要作用。

警方可以通过人脸识别技术从大规模视频监控数据中快速筛选出目标人物,加快犯罪侦查速度,提高案件破案率。

4. 社交娱乐领域:人脸识别技术也应用于社交娱乐领域,例如人脸表情识别、相似脸推荐等。

这些应用丰富了用户的娱乐体验,扩展了人脸识别技术的应用范围。

三、人脸识别技术面临的挑战与问题尽管人脸识别技术在各个领域取得了显著成效,但仍然存在一些挑战和问题值得研究者们关注。

1. 隐私保护:人脸识别技术涉及到大量个人隐私信息,如何保护个人隐私成为一个重要问题。

研究者们需要在技术发展的同时,加强隐私保护措施,确保个人信息不被滥用。

2. 恶意攻击:人脸识别技术也面临着恶意攻击的威胁,如假冒、修改、伪造人脸特征等。

人工智能在人脸识别中的发展研究报告

人工智能在人脸识别中的发展研究报告

人工智能在人脸识别中的发展研究报告一、引言随着科技的进步和信息时代的到来,人脸识别技术成为了一个备受关注的热门领域。

人工智能技术的发展使得人脸识别在安全领域、社交媒体、金融行业等方面得到了广泛应用。

本报告将对人工智能在人脸识别中的发展进行研究和总结。

二、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行识别和辨认的技术。

它的基本原理是通过采集人脸图像,然后提取和分析图像中的关键特征点,进而将其与已有的人脸特征库进行比对和匹配,最终实现对人脸的识别和辨认。

三、人工智能在人脸识别中的应用1. 安防领域人工智能的发展极大地提升了人脸识别技术在安防领域的应用。

通过安装摄像头和人脸识别系统,可以对进入特定区域的人员进行实时监控和识别,从而增强安全性。

例如,一些机场、地铁、银行等场所已经开始使用人脸识别技术来进行人员识别和身份验证。

2. 社交媒体社交媒体平台也开始广泛应用人脸识别技术,例如人脸标签功能。

通过人工智能的图像识别算法,可以自动识别人脸并进行标注,简化了用户在上传照片时的操作。

此外,通过人脸识别技术,社交媒体平台还可以进行人群分析、人脸情感分析等,为用户提供更多个性化的服务。

3. 金融行业在金融行业中,人脸识别技术被广泛应用于身份验证、用户认证等方面。

通过采集客户的人脸特征,可以有效防止身份冒用和欺诈行为,提升金融交易的安全性。

同时,人工智能的识别算法也可以实时监测和警示异常行为,帮助金融机构更好地管理风险。

四、人工智能在人脸识别中的挑战与发展趋势1. 数据质量人脸识别技术对图像数据的质量有较高要求,例如光照、角度、表情等因素都会影响识别的准确性。

因此,提高数据质量和采集技术是未来发展的重点。

2. 隐私保护随着人脸识别技术的广泛应用,个人隐私的保护问题也日益凸显。

监管和法律法规的制定对于平衡个人隐私和技术应用至关重要。

3. 多模态融合未来的人脸识别技术将会与语音、声纹等多模态数据进行融合,提供更全面、准确的人脸识别服务。

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2017年中国人脸识别重点企业研究报告中商产业研究院2017-11人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

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。

显然,随着人工智能的进一步发展,人脸识别作为人和智能的连接入口有着巨大的潜力。

人脸识别产业属于技术密集型产业,主要分为软件技术、硬件产品、工程项目解决方案等。

在这三个领域对人脸识别技术均有较高的要求,在受到门槛的限制下,我国目前人脸识别市场集中度相对较高。

据中商产业研究院发布的《2017-2022年中国人脸识别行业市场前景研究报告》指出,目前,人脸识别行业中企业数量不多,且各自应用于不同的细分领域,相互之间竞争压力较小。

以下为6家重点企业案例分析,详情如下:一、广州云从信息科技有限公司(一)基本情况云从科技是中科院重庆研究院与上市公司佳都科技、风投杰翱资本投资创办的专注于计算机视觉等人工智能技术的高科技企业,其创始人是美国伊利诺伊大学图像分析与处理研究室博士周曦。

云从科技成立于2015年3月,是一家人脸识别技术及产品研发商,拥有自主知识产权核心算法,专注于人脸识别技术的研发及应用,在安防、金融领域数十个场景下,为银行、公安客户提供软件、硬件定制化服务方案,是“人脸识别”技术领域具有世界顶尖水平算法的企业。

广州云从信息科技有限公司股权结构资料来源:公开资料、中商产业研究院整理(二)主营产品云从科技公司的产品主要分为三个板块,分别是快速部署平台、智能硬件和智能系统。

快速部署平台适合各行业的专门定制和快速部署的产品服务平台,智能硬件包括人脸互动大屏终端产品,活体检测、小云智能门禁、大库检索笔记本、动态人脸业务应用平台服务器、静态人脸业务应用平台一体机、动态人脸布控节点服务器等。

智能系统主要包括火眼大数据平台、生物识别引擎、身份证/银行卡OCR等。

广州云从信息科技有限公司主营业务产品介绍资料来源:公开资料、中商产业研究院整理(三)现状分析2015年公司成立至今,云从科技快速发展,推出多行业应用级产品及解决方案,公司已成为国家远程人脸识别系统标准制定单位,在人脸识别行业具有较大的影响力。

2016年12月5日获得“高新技术企业”资质证书,证书编号为GR201651100273。

2016年云从科技营业收入近1亿元人民币,公司产值1.5亿元。

2017年3月,国家发改委确定云从科技与百度、腾讯、科大讯飞一道,共同承担国家“互联网+”重大工程——“人工智能基础资源公共服务平台”建设任务。

2017年9月底,云从科技获“广州南沙国际人工智能产业高级研究院”20亿支持,将在广州南沙建设世界级科技中心。

(四)发展优势1、技术优势:公司的超大规模结构化数据针对人脸识别四大难点具有革命性突破,可以实现多角度抗干扰识别,对真实复杂场景下的人脸有着优秀的识别性能;拥有3D建模、光照规整、活体验证等数十种算法模块,可根据实际应用场景快速组合。

云从科技拥有悠久深厚的技术底蕴积累,中科院人脸识别团队建立并发展,专注科技技术产品化,入选中国科学院战略性先导科技专项。

2、研发优势:云从科技拥有三级研发架构,分别是美国硅谷实验室和伊利诺伊大学实验室(前沿科技)、中国科学院和上海交通大学(学术成果转化)、上海、重庆、成都三大研发中心(应用开发)。

云从科技核心研发团队作为中国科学院唯一人脸识别代表参与战略性先导科技A类专项,拥有多行业定制化开发经验,该团队为中科院最大的人脸识别研究团队,团队成员来自中国科学院各大研究所、全球顶尖学府及研究机构,团队的人脸识别核心技术处于国际领先水平。

3、人才优势:云从科技创始人周曦博士师从计算机视觉之父Thomas S.Huang 教授;同时,周曦还是“中国科学院百人计划”,中国科学院、上海交通大学博导,在人脸识别领域具有深厚的技术积累。

公司的研发团队实力强大,拥有美国UIUC顶尖技术团队,在硅谷设立了研发中心;在核心技术研究上有着中国科学院和上海交通大学提供的强大技术力量支撑;另外,公司研发团队成员来自美国、日本、国内知名大学,以及中科院各大研究所。

国内全职的研发人员有200人,分别位于上海、重庆、成都,销售方面,云从在国内10座城市有销售服务中心,服务人员100多人。

4、资源优势:云从科技与中科院有紧密的合作关系,中科院不仅为云从科技输送优质人才资源,在云从与政府方面的合作方面也起着重要的作用。

(五)发展实力云从科技的技术产品作为中科院唯一代表入选战略性先导科技A类专项,为打造安全新疆项目发挥了重要作用。

另外,云从科技具有众多技术创新点。

首个刷脸支付原型系统、首个商用人脸识别远程开户系统、智能图像侦查仪、人脸识别自主通关机、公安千万级人像检索机、人脸识别智能人员管理系统、大规模动态人群特征检测系统。

(六)投资融资11月20日,云从科技对外宣布已经完成5亿人民币B轮融资,加上此前广州市政府对云从科技的20亿政府资金支持,此次总计获得25亿元发展资金。

B 轮融资由顺为资本、元禾原点、普华资本联合领投,越秀产投、张江星河、前海兴旺、佳都科技、杰翱资本等跟投,华兴Alpha担任独家财务顾问。

关于融资用途,云从科技方面表示,将继续深耕重点行业,以国家发改委人工智能平台为核心推进“十字战略”。

除了在银行、机场、安防等重点行业继续扩大领先优势外,还将持续占据其它细分市场龙头地位,并通过国家人工智能平台孵化AI 企业,提供技术赋能,提升人、组织和社会的潜能。

广州云从信息科技有限公司融资情况资料来源:中商产业研究院整理广州云从信息科技有限公司对外投资情况资料来源:中商产业研究院整理(七)行业地位云从科技(广州)拥有自主知识产权核心算法,是人脸识别国家标准起草与制定企业,在中国人脸识别领域具有较高地位。

目前,云从科技是我国银行业人脸识别第一大供应商,包括农行、建行、中行、交行等全国50多家银行已采用公司产品;在安防领域,公司产品已在22个省上线实战,获得公安部高度认可;在民航领域,产品已覆盖80%的枢纽机场。

因此,云从科技在安防领域、银行业、民航领域的竞争力较强。

二、北京旷视科技有限公司(一)基本情况北京旷视科技有限公司成立于2011年,是一家“人核心数据”公司,致力于通过深度学习与感知融合技术,让人的“身份”与“行为”数据可以被各类物联网设备实时获取并融入行业,并为行业提供基于每个人的金融信用数据、地产出入管理数据、智慧城市社会综治数据服务。

北京旷视科技有限公司股权结构资料来源:中商产业研究院整理(二)发展现状旷视科技(Face++)是人脸识别研发型企业中的“元老”,公司从人脸识别的互动小游戏开始向商用模式不断尝试,并最终做出了全球最大的人脸识别云平台Face++。

而目前旷视已经形成以智能摄像头硬件为基础,配合云服务构建的行业解决方案,涵盖了包括人脸识别门禁、天眼监控系统、动态人脸识别监控、人证合一等多个应用方向。

旷视科技已经拿下了目前上线的互金、出行、传统金融90%以上的人脸识别远程验证的订单。

安防、金融之外,旷视科技也在拓展商用机器人的业务,目前已经推出了机器人,为机器人厂商提供视觉组件,增加人脸识别、证件比对等功能,提升机器人的智能化程度。

不久之前还与国内机器人本体厂商神州云海达成合作,将视觉模块植入到了银行服务机器人中,提供客户识别、业务引导、自动巡视等功能。

(三)发展优势1、人才优势:旷视科技吸引了来自全球顶尖研究机构的关注及加盟,比如前微软亚研院首席研究员孙剑博士、前Adobe研究院首席科学家王珏博士,旷视的背后还有以姚期智(首位华人图领奖得主)、郑南宁(中国工程院院士)和张洪江(微软亚洲研究院创始人)等人为核心的专家顾问团。

公司的科研技术团队中有90%的科研人员来自于清华大学,具有强大的清华基因。

因此,拥有优质的人才资源是旷视未来发展壮大的巨大优势。

2、科研技术优势:旷视(Face++)拥有全球最大的人脸识别云平台,同时也是国内拥有人工智能相关自主知识产权最多的企业之一,旷视(Face++)十分重视知识产权的保护,拥有在申及授权专利数量达200多件,成为全球机器视觉人工智能行业的领跑者。

3、平台优势:2012年,旷视科技上线了Face++云开放平台,将人脸识别的核心算法存储于云端,为企业开发者和人脸识别技术爱好者提供了API和SDK以及订制化的云计算服务,让Web及移动开发者可以使用最前沿的计算机视觉技术,从而搭建个性化的视觉应用。

上线仅两年时间一跃成为全球最大的人脸识别平台。

此后,旷视(Face++)又推出了金融级互联网身份验证服务FaceID,成为海内外人脸识别技术在金融行业的首创应用模式,如今日均调用量已超过千万。

旷视建设成Face++智能开放云平台,进而支持各项业务的开展,与智能手机、公共摄像头、楼宇门禁、制造传感器、机器人视觉模组、VTM机智能机具等。

智能开放云平台通过不断积累数据,逐步形成旷视的核心竞争力。

(四)发展实力目前,旷视科技公司的架构主要包括两大层面,一个是智能云(face++人脸识别云服务、faceID身份验证服务);另一个是智能互联(智能商业、智能企业等)。

旷视科技的人脸识别技术产品,其应用范围迅速扩大,覆盖领域包括金融、警用、商业(白名单管理等)、医疗、教育、政务、网约车平台、直播等多个产业。

近年旷视科技除了推出了针对智能楼宇、产业园区、家庭社区的视频方案,也在与公安部门等政府部门进行合作。

目前公司在北京、江苏、广东、浙江等区域有了大规模的落地,同时在南京设立了安防子公司,并成立了研究院。

旷视(Face++) 总共为超过600家企业客户和50,000余个开发者提供智能服务,已积累大量客户和人工智能开放平台数据。

目前由旷视(Face++)自主研发的专利项目已经达200多个,已授权专利项目90余项。

(五)投资融资在对外投资方面,北京旷视科技有限公司共投资9家企业,如浙江旷智科技有限公司、青岛旷视科技有限公司、天津旷鑫科技发展合伙企业(有限合伙)、北京旷视金数科技有限公司、北京旷视云科技有限公司等。

在融资方面,旷视科技(Face++)已于近期完成C轮融资,本轮融资金额约为4.6亿美元,本轮由中国国有资本风险投资基金(简称“国风投”)领投,蚂蚁金服、富士康集团联合领投。

本轮融资由C1、C2 两轮构成,同时引入包括中俄战略投资基金、阳光保险集团、SK 集团等新的重要投资者,腾达资本作为本轮融资独家财务顾问。

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