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2019-2023年中國人臉識別行業投資分析及前景預測報告

首次出版:2016年8月最新修訂:2019年7月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

報告屬性:共281頁、17.6萬字、179個圖表下載目錄版權聲明

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報告目錄內容概述 定制報告

第一章 人臉識別的基本概況
1.1 人臉識別技術總述
1.1.1 基本概念
1.1.2 識別流程
1.1.3 人臉特征
1.1.4 識別算法
1.1.5 識別數據
1.1.6 配合程度
1.2 人臉識別發展特性
1.2.1 相似性
1.2.2 易變性
1.3 人臉識別發展優勢
1.3.1 技術特點
1.3.2 技術優勢
1.3.3 應用優勢
第二章 人臉識別行業發展環境分析
2.1 國際環境
2.1.1 國際經濟環境
2.1.2 市場發展規模
2.1.3 行業發展趨勢
2.2 政策環境
2.2.1 行業標準發布
2.2.2 標準內容分析
2.2.3 央行支持文件
2.2.4 科技創新規劃
2.3 經濟環境
2.3.1 宏觀經濟概況
2.3.2 工業運行情況
2.3.3 固定資產投資
2.3.4 宏觀經濟展望
2.4 社會環境
2.4.1 互聯網普及情況
2.4.2 居民收入情況
2.4.3 國家科研實力
2.5 產業環境
2.5.1 市場規模機構
2.5.2 市場機構分析
2.5.3 產業發展挑戰
第三章 2017-2019年中國人臉識別行業發展分析
3.1 中國人臉識別行業發展動因
3.1.1 識別效率提升
3.1.2 應用需求上升
3.1.3 接受程度較高
3.1.4 相關政策利好
3.2 中國人臉識別產業鏈分析
3.2.1 產業鏈結構分析
3.2.2 上下游布局企業
3.2.3 上游發展特點分析
3.2.4 中游技術發展進展
3.2.5 下游未來發展趨勢
3.3 2017-2019年中國人臉識別市場發展狀況
3.3.1 市場發展階段
3.3.2 市場產品分類
3.3.3 市場發展特點
3.3.4 市場發展規模
3.3.5 商業模式分析
3.3.6 盈利模式分析
3.4 中國人臉識別行業發展問題
3.4.1 行業發展問題
3.4.2 技術發展瓶頸
3.4.3 隱私保護問題
3.4.4 技術安全問題
3.5 中國人臉識別市場應對措施
3.5.1 產業發展建議
3.5.2 技術發展對策
3.5.3 技術安全防范
第四章 2017-2019年人臉識別技術發展分析
4.1 人臉識別技術綜況
4.1.1 技術發展歷程
4.1.2 技術原理分析
4.1.3 技術發展特點
4.1.4 關鍵技術分析
4.1.5 技術影響生活
4.2 人臉識別系統分析
4.2.1 系統構成分析
4.2.2 系統設計流程
4.2.3 重點模塊構建
4.2.4 系統細分模塊
4.3 3D人臉識別技術分析
4.3.1 3D人臉識別方案
4.3.2 3D人臉識別原理
4.3.3 3D人臉識別優勢
4.3.4 3D人臉識別應用
4.3.5 手機應用狀況分析
4.3.6 3D人臉識別前景
4.4 人臉識別與相關技術的融合
4.4.1 人臉識別+大數據
4.4.2 人臉識別+虛擬現實
4.5 其他生物識別技術分析
4.5.1 指紋識別技術
4.5.2 虹膜識別技術
4.5.3 語音識別技術
4.5.4 指靜脈識別技術
第五章 2017-2019年中國人臉識別應用狀況及模式
5.1 人臉識別技術應用綜況
5.1.1 應用階段分析
5.1.2 主要識別產品
5.1.3 主要用途分析
5.1.4 重點應用領域
5.1.5 商業化發展分析
5.2 人臉識別應用模式分析
5.2.1 人臉識別的1:1模式
5.2.2 人臉識別的1:N模式
5.2.3 人臉識別的M:N模式
5.2.4 三種應用模式的對比
第六章 2017-2019年中國人臉識別重點應用領域分析
6.1 智慧金融領域
6.1.1 人臉識別應用背景
6.1.2 人臉識別應用場景
6.1.3 金融應用前景展望
6.1.4 銀行應用規模預測
6.2 智能手機領域
6.2.1 智能手機產量規模
6.2.2 手機人臉識別技術
6.2.3 人臉識別手機產品
6.2.4 人臉識別應用問題
6.2.5 技術應用趨勢預測
6.2.6 技術應用規模預測
6.3 電子支付領域
6.3.1 電子支付市場規模
6.3.2 電子支付用戶規模
6.3.3 生物支付成為主流
6.3.4 人臉識別保障安全
6.3.5 電商支付領域應用
6.3.6 人臉識別支付案例
6.4 交通客運領域
6.4.1 交通運輸業狀況
6.4.2 軌交信息化需求
6.4.3 高鐵檢票應用
6.4.4 機場應用詳析
6.4.5 輪渡票務應用
6.4.6 出入境人臉識別
6.4.7 公交安全駕駛應用
6.5 監控安防領域
6.5.1 安防市場規模分析
6.5.2 視頻監控應用需求
6.5.3 人臉識別應用進程
6.5.4 人臉識別應用意義
6.5.5 人臉識別應用場景
6.5.6 應用布局企業分類
6.5.7 應用需求空間預測
6.6 智能門禁領域
6.6.1 門禁行業發展狀況
6.6.2 門禁智能發展趨勢
6.6.3 人臉識別應用優勢
6.6.4 技術應用于智慧社區
6.6.5 地區應用動態分析
6.7 高校管理領域
6.7.1 課堂考勤管理
6.7.2 高校安全管理
6.7.3 防作弊生物技術
6.7.4 考場防作弊監控
6.7.5 高考人臉識別系統
6.8 其他應用領域
6.8.1 醫療健康領域
6.8.2 電子政務領域
6.8.3 公安系統應用
6.8.4 保險業務領域
6.8.5 新零售業務領域
6.8.6 智能迎賓系統
6.8.7 其他部分應用
第七章 2017-2019年中國人臉識別行業競爭格局
7.1 整體競爭格局
7.1.1 品牌競爭格局
7.1.2 技術競爭格局
7.1.3 企業競爭格局
7.1.4 五力競爭分析
7.2 初創公司陣營
7.2.1 陣營主體構成
7.2.2 商業模式分析
7.2.3 市場份額占比
7.2.4 競爭焦點分析
7.3 上市公司陣營
7.3.1 陣營主體構成
7.3.2 運營狀況對比
7.3.3 企業布局方向
7.4 互聯網公司陣營
7.4.1 國際企業布局
7.4.2 百度布局動態
7.4.3 騰訊布局動態
7.4.4 阿里布局動態
第八章 2016-2019年人臉識別市場重點企業運營分析
8.1 四川川大智勝軟件股份有限公司
8.1.1 企業發展概況
8.1.2 人臉識別布局
8.1.3 經營效益分析
8.1.4 業務經營分析
8.1.5 財務狀況分析
8.1.6 核心競爭力分析
8.1.7 未來前景展望
8.2 佳都新太科技股份有限公司
8.2.1 企業發展概況
8.2.2 人臉識別布局
8.2.3 經營效益分析
8.2.4 業務經營分析
8.2.5 財務狀況分析
8.2.6 核心競爭力分析
8.2.7 公司發展戰略
8.2.8 未來前景展望
8.3 漢王科技股份有限公司
8.3.1 企業發展概況
8.3.2 人臉識別布局
8.3.3 經營效益分析
8.3.4 業務經營分析
8.3.5 財務狀況分析
8.3.6 核心競爭力分析
8.3.7 公司發展戰略
8.3.8 未來前景展望
8.4 神思電子技術股份有限公司
8.4.1 企業發展概況
8.4.2 人臉識別布局
8.4.3 經營效益分析
8.4.4 業務經營分析
8.4.5 財務狀況分析
8.4.6 核心競爭力分析
8.4.7 公司發展戰略
8.4.8 未來前景展望
8.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司
8.5.1 企業發展概況
8.5.2 人臉識別業務
8.5.3 經營效益分析
8.5.4 業務經營分析
8.5.5 財務狀況分析
8.5.6 核心競爭力分析
8.5.7 公司發展戰略
8.5.8 未來前景展望
8.6 北京曠視科技有限公司
8.6.1 企業發展概況
8.6.2 競爭實力分析
8.6.3 Face++動態
8.6.4 技術研發動態
8.6.5 融資布局分析
8.6.6 業務發展展望
8.7 廣州云從信息科技有限公司
8.7.1 企業發展概況
8.7.2 競爭實力分析
8.7.3 業務板塊分析
8.7.4 融資布局加快
8.7.5 技術產品研發
第九章 人臉識別投資合作項目案例分析
9.1 人臉識別高精度儀器開發及應用項目
9.1.1 項目基本情況
9.1.2 項目完成情況
9.1.3 項目技術突破
9.1.4 項目驗收意義
9.2 人臉識別模塊及系統軟件銷售項目
9.2.1 項目基本情況
9.2.2 項目產品范圍
9.2.3 項目影響分析
9.3 智慧社區智能人臉識別門禁布控系統項目
9.3.1 項目基本情況
9.3.2 項目影響分析
9.3.3 項目風險分析
第十章 中國人臉識別行業發展機遇分析
10.1 生物識別市場發展前景向好
10.1.1 市場需求空間
10.1.2 應用趨勢明朗
10.1.3 產業發展方向
10.1.4 技術發展趨勢
10.2 人臉識別企業投融資布局加快
10.2.1 依圖科技融資動態
10.2.2 商湯科技融資動態
10.2.3 中科視拓融資布局
10.2.4 深醒科技融資布局
10.2.5 唯思科技融資動態
10.3 人臉識別市場投資態勢良好
10.3.1 驅動因素分析
10.3.2 市場融資加快
10.3.3 技術研發推進
10.3.4 技術要求提高
第十一章 中國人臉識別行業發展前景及趨勢分析
11.1 人臉識別市場發展前景展望
11.1.1 智慧城市推動
11.1.2 行業發展展望
11.1.3 發展潛力分析
11.1.4 市場規模預測
11.1.5 國際市場布局
11.2 人臉識別行業未來發展趨勢
11.2.1 行業整體發展趨勢
11.2.2 多模態融合趨勢
11.2.3 行業規范化趨勢
11.2.4 技術精準化趨勢

圖表目錄

圖表 人臉識別過程
圖表 人臉特征點提取向量化
圖表 人臉識別算法流程
圖表 五種生物識別技術性能對比
圖表 人臉識別的優勢
圖表 全球主要經濟體PMI指標
圖表 全球主要經濟體貿易進出口額
圖表 全球主要經濟體匯率
圖表 全球人臉識別行業市場規模發展趨勢
圖表 系統的基本結構和功能要求
圖表 系統基本構成框圖
圖表 系統的性能級別在誤報率
圖表 系統的監測類別
圖表 測試識別區域實景圖(一)
圖表 測試識別區域實景圖(二)
圖表 監視名單長度及照片質量描述
圖表 2016-2018年國內生產總值增長速度(季度同比)
圖表 2017-2018年規模以上工業增加值增速(月度同比)
圖表 2017年按領域分固定資產投資(不含農戶)及其占比
圖表 2017年分行業固定資產投資(不含農戶)及其增長速度
圖表 2017年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表 2017-2018年固定資產投資(不含農戶)增速(同比累計)
圖表 中國網民規模和互聯網普及率
圖表 中國手機網民規模及其占網民比例
圖表 2018年與2017年居民人均可支配收入平均數與中位數對比
圖表 生物識別技術的類別
圖表 2007-2020年全球生物市場規模與預測
圖表 全球生物識別技術市場結構
圖表 生物識別系統工作示意圖
圖表 云端發源的CV技術與傳統生物識別技術的對比
圖表 全球人臉識別行業面部識別錯誤率
圖表 LFW測試中人臉識別精度超過人眼識別第一檔部分公司
圖表 刷臉支付用戶滿意度
圖表 2015-2017年人臉識別相關政策
圖表 人臉識別產業鏈
圖表 人臉識別產業鏈及代表公司
圖表 人臉識別三大要素
圖表 不同識別模式的ID置信度、計算成本、數據源成本對比
圖表 3D人臉識別與2D人臉識別數據對比
圖表 不受環境光影響的近紅外人臉圖像
圖表 主動近紅外成像設備
圖表 人臉識別發展路徑
圖表 我國人臉識別行業市場規模
圖表 人臉識別在各個行業的典型盈利模式
圖表 人臉識別技術發展歷程
圖表 人臉識別匹配流程
圖表 人臉識別系統組成
圖表 系統流程圖
圖表 超分辨率重建對比圖
圖表 3D(維)人臉識別示意圖
圖表 人臉模型直觀指示
圖表 3D視覺系統的工作原理
圖表 主流的3D成像技術比較
圖表 3D人臉識別技術較2D人臉識別技術優勢較為明顯
圖表 蘋果iPhoneX的“前劉海”
圖表 主要生物識別方式比較
圖表 人眼組織結構
圖表 虹膜組織結構
圖表 虹膜識別系統工作原理
圖表 各生物識別技術性能比較
圖表 虹膜識別技術應用廣泛
圖表 語音識別系統流程
圖表 指靜脈識別技術原理
圖表 手指靜脈識別技術歷年專利申請量
圖表 手指靜脈識別技術國內主要申請人
圖表 手指靜脈識別技術各國專利申請數目
圖表 人臉識別商業化階段
圖表 人臉識別業務場景
圖表 2015-2019年全國智能樓宇市場規模
圖表 2015-2019年人臉識別子模塊在智能樓宇中的市場規模
圖表 整體IoT架構
圖表 移動端人臉識別支付
圖表 火車站人票合一認證
圖表 VIP客戶人臉識別
圖表 臉黑名單識別
圖表 M:N人臉識別(動態人臉對比)
圖表 人臉識別在公共安防場景應用
圖表 人臉識別三種應用模式的對比
圖表 銀行部署人臉識別相關衍生市場規模
圖表 2017年前五大智能手機廠商——出貨量、市場份額、環比增幅、同比增幅
圖表 手機人臉識別技術
圖表 IPhoneX人臉識別相關傳感器
圖表 智能手機人臉識別技術的突破預測
圖表 采用面部識別技術的智能手機出貨量預測
圖表 2016-2017年網上支付/手機網上支付用戶規模及使用率
圖表 2017年線下手機支付用戶結算支付方式選擇
圖表 游客進入超市之前的“刷臉”系統
圖表 2015-2020年中國軌道交通信息化市場發展趨勢
圖表 北京首都機場人臉識別系統
圖表 國內部分機場上線人臉識別技術情況一覽
圖表 機場全面智能化示意圖(1)
圖表 機場全面智能化示意圖(2)
圖表 我國視頻監控滲透率情況
圖表 視頻智能化分析的趨勢
圖表 人臉特征識別
圖表 行人及車輛檢測
圖表 安防領域前端智能化和后臺處理智能化的對比
圖表 人臉識別在安防市場的應用推進進程圖
圖表 人臉識別考勤系統
圖表 人臉識別在門禁系統應用優勢
圖表 人臉識別技術在部分機場應用情況
圖表 國內安防監控城市市場規模推算邏輯
圖表 國內安防監控農村市場規模推算邏輯
圖表 高考安檢的人臉識別+指紋識別模式
圖表 高考指紋識別流程
圖表 高考人臉識別系統舉例
圖表 考生人臉識別身份驗證系統
圖表 企業智能迎賓框架
圖表 展會迎賓簽到
圖表 人臉識別創業公司四大獨角獸對比
圖表 各公司實際領先的細分領域
圖表 四大人臉識別獨角獸人工智能人才儲備
圖表 人臉識別上市公司比較
圖表 國內外互聯網巨頭人臉識別布局
圖表 百度人臉識別機器人“小度”
圖表 百度AI開放平臺人臉識別產品功能
圖表 騰訊優圖天眼解決方案
圖表 阿里巴巴人臉識別支付
圖表 2016-2019年四川川大智勝軟件股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2016-2019年四川川大智勝軟件股份有限公司營業收入及增速
圖表 2016-2019年四川川大智勝軟件股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2017-2018年四川川大智勝軟件股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表 2016-2019年四川川大智勝軟件股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2016-2019年四川川大智勝軟件股份有限公司凈資產收益率
圖表 2016-2019年四川川大智勝軟件股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2016-2019年四川川大智勝軟件股份有限公司資產負債率水平
圖表 2016-2019年四川川大智勝軟件股份有限公司運營能力指標
圖表 2016-2019年佳都新太科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2016-2019年佳都新太科技股份有限公司營業收入及增速
圖表 2016-2019年佳都新太科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2018年佳都新太科技股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表 2016-2019年佳都新太科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2016-2019年佳都新太科技股份有限公司凈資產收益率
圖表 2016-2019年佳都新太科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2016-2019年佳都新太科技股份有限公司資產負債率水平
圖表 2016-2019年佳都新太科技股份有限公司運營能力指標
圖表 2016-2019年漢王科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2016-2019年漢王科技股份有限公司營業收入及增速
圖表 2016-2019年漢王科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2018年漢王科技股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表 2016-2019年漢王科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2016-2019年漢王科技股份有限公司凈資產收益率
圖表 2016-2019年漢王科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2016-2019年漢王科技股份有限公司資產負債率水平
圖表 2016-2019年漢王科技股份有限公司運營能力指標
圖表 2016-2019年神思電子技術股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2016-2019年神思電子技術股份有限公司營業收入及增速
圖表 2016-2019年神思電子技術股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2017-2018年神思電子技術股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表 2016-2019年神思電子技術股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2016-2019年神思電子技術股份有限公司凈資產收益率
圖表 2016-2019年神思電子技術股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2016-2019年神思電子技術股份有限公司資產負債率水平
圖表 2016-2019年神思電子技術股份有限公司運營能力指標
圖表 海鑫人臉識別系統關鍵特性
圖表 海鑫人臉識別系統主要功能
圖表 2016-2019年北京海鑫科金高科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2016-2019年北京海鑫科金高科技股份有限公司營業收入及增速
圖表 2016-2019年北京海鑫科金高科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2018年北京海鑫科金高科技股份有限公司主營業務分行業
圖表 2018年北京海鑫科金高科技股份有限公司主營業務分地區
圖表 2016-2019年北京海鑫科金高科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2016-2019年北京海鑫科金高科技股份有限公司凈資產收益率
圖表 2016-2019年北京海鑫科金高科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2016-2019年北京海鑫科金高科技股份有限公司資產負債率水平
圖表 2016-2019年北京海鑫科金高科技股份有限公司運營能力指標
圖表 北京曠視科技有限公司對外投資情況
圖表 北京曠視科技有限公司融資情況
圖表 廣州云從信息科技有限公司融資情況
圖表 廣州云從信息科技有限公司對外投資情況
圖表 云從科技炬眼智能識別相機參數
圖表 生物識別市場劃分
圖表 公安人臉識別系統
圖表 人臉識別部分企業融資情況
圖表 人臉識別相關專利分布情況
圖表 人臉識別相關專利申請數量變化圖
圖表 人臉識別相關專利公開數量變化圖
圖表 2017-2022年全球人臉識別行業市場規模及預測
圖表 人臉識別應用領域結構比例

人臉識別技術是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行的一系列計算和分別判斷的相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。

人臉識別技術研發進程加快。從公開專利數量來看,2012-2017年,我國人臉識別專利公開數量快速增長。2017年,我國人臉識別專利公開數量為2698項,達到近年來最大值。截至2018年7月,專利公開數量為2163項。

目前人臉識別領域主要有以云從、商湯等四大獨角獸為首的初創公司,海康威視、佳都科技等上市公司和騰訊、阿里巴巴、百度為首的互聯網巨頭三個大陣營。三者不斷加碼布局人臉識別,推出了一系列針對不同應用場景的人臉識別產品,涵蓋了安防、金融、商業等應用領域。

截止至2017年中國人臉識別市場規模增長至21.9億元,2018年我國多座火車站在乘客身份識別中使用人臉識別技術,市場規模明顯提高,約為27.6億元,較2017年增長26%,人臉識別行業處在快速發展階段。

人工智能(AI)被世界各國所重視,AI領域的研發和推廣被許多國家上升至國家級戰略規劃。人臉識別作為其中的一個子類,目前已經逐漸在各領域得到應用,其對人精準并且便利的辨別特性使得各領域逐漸加大對人臉識別的重視和應用推廣。尤其是安防金融等領域。近年來相關政策的頻頻出臺,也為人臉識別技術的發展提供了政策保障,未來人臉識別將會有更大的發展空間和應用市場。

中投產業研究院發布的《2019-2023年中國人臉識別行業投資分析及前景預測報告》共十一章。首先介紹了人臉識別的概念、技術流程、行業特性等,并分析了人臉識別產業的發展環境。接著,報告詳細剖析了人臉識別行業的整體發展,然后,具體分析了人臉識別技術及主要應用領域的發展。隨后,報告分析了人臉識別產業競爭格局。最后,報告深入剖析了人臉識別重點企業運營情況,并對其未來發展機遇、前景及趨勢做出了科學的預測。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、科技部、商務部、工信部、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人臉識別行業有個系統深入的了解、或者想投資人臉識別相關行業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

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