人脸识别相关技术分析报告汇总

人脸识别相关技术

分析报告

2015年10月

目录

第一章分析概述 (3)

一、背景调研 (3)

二、检索及分析内容 (3)

第二章人脸识别专利态势及技术研发分析 (5)

一、专利态势及技术研发分析 (5)

（1）人脸识别专利申请趋势分析 (5)

（2）技术生命周期 (6)

（3）人脸识别技术构成 (7)

（4）人脸识别竞争对手分析 (8)

二、技术路线分析 (9)

（1）人脸定位技术路线 (9)

（2）图像获取技术路线 (10)

（3）人脸跟踪技术路线 (11)

第一章分析概述

一、背景调研

人脸检测识别技术是基于人脸特征来进行身份识别的技术。与其他识别方式相比，由于人脸始终暴露在外面，采集人脸特征有直接、友好、方便的特点。现在，国际银行组织、国际民航组织的生物特征识别护照的标准中明文规定必选的特征是人脸，可选的特征是指纹、虹膜或者在其它特征中任何一种。目前我国公民的第二代身份证有嵌入可机读的人脸图像信息，这也为下一步人脸识别广泛应用打下有利的基础。

上世纪九十年代以来，人脸检测识别技术研究达到了高潮时期，一批具有代表性的论文和算法产生，自动人脸识别技术也得到了长足的发展，相关机构组织了如人脸手势识别等专门的国际学术会议。另外，现在很多的研究型理工大学和兀公司都在着手人脸检测识别研究。领域内最著名的国际研究机构包括：美国麻省理工学院媒体实验室及人工智能实验室、南加州大学、马里兰大学、卡内基一梅隆大学机器人研究及交互系统实验室等。在我国，清华大学计算机系、电子系瞻嘲、中科院自动化所阳吲、南京理工大学、南京航空航天大学、哈尔滨工业大学等进行了许多很有意义的尝试，积累了经验。国内的研究工作主要是集中在三大类方法的研究：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法和基于连接机制的人脸识别方法。人脸识别由于具有直接、友好、方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于被用户所接受，从而得到了广泛的应用。主要在以下几个方面：(1)档案管理系统(2)安全验证系统(3)信用卡验证(4)公安系统的罪犯身份识别(5)银行和海关的监控(6)人机交互等。

人脸识别系统包括：(1)人脸图像的获取(2)人脸的检测(3)特征提取(4)基于人脸图像比对的身份识别(5)基于人脸图像比对的身份验证

二、检索及分析内容

本分析对人脸识别相关专利进行了中国专利检索，检索采用国家知识产权局专利数据库，以该专利数据为基础对其相关技术进行了分析，以期能从战略层面为汉柏的技术研发、专利布局和专利风险预防提供借鉴参考。

具体分析项如下：（1）专利申请趋势分析（2）技术构成

（3）竞争对手分析（4）技术路线图分析

第二章人脸识别专利态势及技术研发分析截至报告检索完成日期，共检索得到人脸识别公司专利3516件。我们以此3516件专利作为基础进行人脸识别技术专利态势技术及研发分析，包括专利申请趋势分析、技术生命周期、技术构成、发明人分析、竞争对手分析等，由此获取人脸识别技术发展情况，为汉柏的科研和决策提供参考。

一、专利态势及技术研发分析

（1）人脸识别专利申请趋势分析

图表 1 人脸识别专利申请趋势

图表1显示了人脸识别专利申请趋势。如上图所示，自1995年起首次出现人脸识别相关专利申请，1995-2004年期间专利申请量发展平稳，增长率不大，自2005年起该领域专利申请量呈快速增长，2010年后呈爆发式增长。

应注意的是，受到报告截止的统计时间的影响，2015年的数据必然不是最终数据，仅起到一定参考作用，以下情况相同，不做另述。

（2）技术生命周期

分析人脸识别相关技术的申请人数量及专利申请数量随时间分布，可分析该技术生命周期发展情况。

图表 2 人脸识别专利申请趋势

1995-2005年为该技术发展起步阶段，申请人及申请量都较少，2005-2014年为该技术发展的成长阶段，申请人数量及申请量均迅猛增长，2015年之后，将陆续有专利超过保护期限而失效，行业壁垒逐渐减少，可能竞争会更加激烈。

（3）人脸识别技术构成

分析人脸识别相关技术的技术构成，可以看出该的技术发展的热点。

图表 3 人脸识别重点技术随时间分布图

图表2显示了人脸识别技术构成前10位技术领域的IPC和专利量。

人脸识别的技术构成主要集中于：G06K 数据识别；数据表示

（4）人脸识别竞争对手分析

通过对该技术申请人统计分析，可以找到掌握该技术最重要的竞争对手。

图表4 人脸识别技术重要竞争对手

图表4显示出掌握该技术专利数量最大的几个申请人，主要以应用类产品研发的公司及研究型大学为主。

二、技术路线分析（1）人脸定位技术路线

（2）图像获取技术路线

第二章人脸识别专利态势及技术研发分析（3）人脸跟踪技术路线