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2019-2023年中国人脸识别行业投资分析及前景预测报告

首次出版:2016年8月最新修订:2019年4月交付方式:特快专递(2-3天送达)

报告属性:共281页、17.6万字、179个图表下载目录版权声明

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报告目录内容概述人工智能产业投资指南

第一章 人脸识别的基本概况
1.1 人脸识别技术总述
1.1.1 基本概念
1.1.2 识别流程
1.1.3 人脸特征
1.1.4 识别算法
1.1.5 识别数据
1.1.6 配合程度
1.2 人脸识别发展特性
1.2.1 相似性
1.2.2 易变性
1.3 人脸识别发展优势
1.3.1 技术特点
1.3.2 技术优势
1.3.3 应用优势
第二章 人脸识别行业发展环境分析
2.1 国际环境
2.1.1 国际经济环境
2.1.2 市场发展规模
2.1.3 行业发展趋势
2.2 政策环境
2.2.1 行业标准发布
2.2.2 标准内容分析
2.2.3 央行支持文件
2.2.4 科技创新规划
2.3 经济环境
2.3.1 宏观经济概况
2.3.2 工业运行情况
2.3.3 固定资产投资
2.3.4 宏观经济展望
2.4 社会环境
2.4.1 互联网普及情况
2.4.2 居民收入情况
2.4.3 国家科研实力
2.5 产业环境
2.5.1 市场规模机构
2.5.2 市场机构分析
2.5.3 产业发展挑战
第三章 2017-2019年中国人脸识别行业发展分析
3.1 中国人脸识别行业发展动因
3.1.1 识别效率提升
3.1.2 应用需求上升
3.1.3 接受程度较高
3.1.4 相关政策利好
3.2 中国人脸识别产业链分析
3.2.1 产业链结构分析
3.2.2 上下游布局企业
3.2.3 上游发展特点分析
3.2.4 中游技术发展进展
3.2.5 下游未来发展趋势
3.3 2017-2019年中国人脸识别市场发展状况
3.3.1 市场发展阶段
3.3.2 市场产品分类
3.3.3 市场发展特点
3.3.4 市场发展规模
3.3.5 商业模式分析
3.3.6 盈利模式分析
3.4 中国人脸识别行业发展问题
3.4.1 行业发展问题
3.4.2 技术发展瓶颈
3.4.3 隐私保护问题
3.4.4 技术安全问题
3.5 中国人脸识别市场应对措施
3.5.1 产业发展建议
3.5.2 技术发展对策
3.5.3 技术安全防范
第四章 2017-2019年人脸识别技术发展分析
4.1 人脸识别技术综况
4.1.1 技术发展历程
4.1.2 技术原理分析
4.1.3 技术发展特点
4.1.4 关键技术分析
4.1.5 技术影响生活
4.2 人脸识别系统分析
4.2.1 系统构成分析
4.2.2 系统设计流程
4.2.3 重点模块构建
4.2.4 系统细分模块
4.3 3D人脸识别技术分析
4.3.1 3D人脸识别方案
4.3.2 3D人脸识别原理
4.3.3 3D人脸识别优势
4.3.4 3D人脸识别应用
4.3.5 手机应用状况分析
4.3.6 3D人脸识别前景
4.4 人脸识别与相关技术的融合
4.4.1 人脸识别+大数据
4.4.2 人脸识别+虚拟现实
4.5 其他生物识别技术分析
4.5.1 指纹识别技术
4.5.2 虹膜识别技术
4.5.3 语音识别技术
4.5.4 指静脉识别技术
第五章 2017-2019年中国人脸识别应用状况及模式
5.1 人脸识别技术应用综况
5.1.1 应用阶段分析
5.1.2 主要识别产品
5.1.3 主要用途分析
5.1.4 重点应用领域
5.1.5 商业化发展分析
5.2 人脸识别应用模式分析
5.2.1 人脸识别的1:1模式
5.2.2 人脸识别的1:N模式
5.2.3 人脸识别的M:N模式
5.2.4 三种应用模式的对比
第六章 2017-2019年中国人脸识别重点应用领域分析
6.1 智慧金融领域
6.1.1 人脸识别应用背景
6.1.2 人脸识别应用场景
6.1.3 金融应用前景展望
6.1.4 银行应用规模预测
6.2 智能手机领域
6.2.1 智能手机产量规模
6.2.2 手机人脸识别技术
6.2.3 人脸识别手机产品
6.2.4 人脸识别应用问题
6.2.5 技术应用趋势预测
6.2.6 技术应用规模预测
6.3 电子支付领域
6.3.1 电子支付市场规模
6.3.2 电子支付用户规模
6.3.3 生物支付成为主流
6.3.4 人脸识别保障安全
6.3.5 电商支付领域应用
6.3.6 人脸识别支付案例
6.4 交通客运领域
6.4.1 交通运输业状况
6.4.2 轨交信息化需求
6.4.3 高铁检票应用
6.4.4 机场应用详析
6.4.5 轮渡票务应用
6.4.6 出入境人脸识别
6.4.7 公交安全驾驶应用
6.5 监控安防领域
6.5.1 安防市场规模分析
6.5.2 视频监控应用需求
6.5.3 人脸识别应用进程
6.5.4 人脸识别应用意义
6.5.5 人脸识别应用场景
6.5.6 应用布局企业分类
6.5.7 应用需求空间预测
6.6 智能门禁领域
6.6.1 门禁行业发展状况
6.6.2 门禁智能发展趋势
6.6.3 人脸识别应用优势
6.6.4 技术应用于智慧社区
6.6.5 地区应用动态分析
6.7 高校管理领域
6.7.1 课堂考勤管理
6.7.2 高校安全管理
6.7.3 防作弊生物技术
6.7.4 考场防作弊监控
6.7.5 高考人脸识别系统
6.8 其他应用领域
6.8.1 医疗健康领域
6.8.2 电子政务领域
6.8.3 公安系统应用
6.8.4 保险业务领域
6.8.5 新零售业务领域
6.8.6 智能迎宾系统
6.8.7 其他部分应用
第七章 2017-2019年中国人脸识别行业竞争格局
7.1 整体竞争格局
7.1.1 品牌竞争格局
7.1.2 技术竞争格局
7.1.3 企业竞争格局
7.1.4 五力竞争分析
7.2 初创公司阵营
7.2.1 阵营主体构成
7.2.2 商业模式分析
7.2.3 市场份额占比
7.2.4 竞争焦点分析
7.3 上市公司阵营
7.3.1 阵营主体构成
7.3.2 运营状况对比
7.3.3 企业布局方向
7.4 互联网公司阵营
7.4.1 国际企业布局
7.4.2 百度布局动态
7.4.3 腾讯布局动态
7.4.4 阿里布局动态
第八章 2015-2018年人脸识别市场重点企业运营分析
8.1 四川川大智胜软件股份有限公司
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 人脸识别布局
8.1.3 经营效益分析
8.1.4 业务经营分析
8.1.5 财务状况分析
8.1.6 核心竞争力分析
8.1.7 未来前景展望
8.2 佳都新太科技股份有限公司
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 人脸识别布局
8.2.3 经营效益分析
8.2.4 业务经营分析
8.2.5 财务状况分析
8.2.6 核心竞争力分析
8.2.7 公司发展战略
8.2.8 未来前景展望
8.3 汉王科技股份有限公司
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 人脸识别布局
8.3.3 经营效益分析
8.3.4 业务经营分析
8.3.5 财务状况分析
8.3.6 核心竞争力分析
8.3.7 公司发展战略
8.3.8 未来前景展望
8.4 神思电子技术股份有限公司
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 人脸识别布局
8.4.3 经营效益分析
8.4.4 业务经营分析
8.4.5 财务状况分析
8.4.6 核心竞争力分析
8.4.7 公司发展战略
8.4.8 未来前景展望
8.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 人脸识别业务
8.5.3 经营效益分析
8.5.4 业务经营分析
8.5.5 财务状况分析
8.5.6 核心竞争力分析
8.5.7 公司发展战略
8.5.8 未来前景展望
8.6 北京旷视科技有限公司
8.6.1 企业发展概况
8.6.2 竞争实力分析
8.6.3 Face++动态
8.6.4 技术研发动态
8.6.5 融资布局分析
8.6.6 业务发展展望
8.7 广州云从信息科技有限公司
8.7.1 企业发展概况
8.7.2 竞争实力分析
8.7.3 业务板块分析
8.7.4 融资布局加快
8.7.5 技术产品研发
第九章 中国人脸识别行业发展机遇分析
9.1 生物识别市场发展前景向好
9.1.1 市场需求空间
9.1.2 应用趋势明朗
9.1.3 产业发展方向
9.1.4 技术发展趋势
9.2 人脸识别企业投融资布局加快
9.2.1 依图科技融资动态
9.2.2 商汤科技融资动态
9.2.3 中科视拓融资布局
9.2.4 深醒科技融资布局
9.2.5 唯思科技融资动态
9.3 人脸识别市场投资态势良好
9.3.1 驱动因素分析
9.3.2 市场融资加快
9.3.3 技术研发推进
9.3.4 技术要求提高
第十章 中国人脸识别行业发展前景及趋势分析
10.1 人脸识别市场发展前景展望
10.1.1 智慧城市推动
10.1.2 行业发展展望
10.1.3 发展潜力分析
10.1.4 市场规模预测
10.1.5 国际市场布局
10.2 人脸识别行业未来发展趋势
10.2.1 行业整体发展趋势
10.2.2 多模态融合趋势
10.2.3 行业规范化趋势
10.2.4 技术精准化趋势

图表目录

图表1 人脸识别过程
图表2 人脸特征点提取向量化
图表3 人脸识别算法流程
图表4 五种生物识别技术性能对比
图表5 人脸识别的优势
图表6 全球主要经济体PMI指标
图表7 全球主要经济体贸易进出口额
图表8 全球主要经济体汇率
图表9 2009-2016年全球人脸识别行业市场规模发展趋势
图表10 系统的基本结构和功能要求
图表11 系统基本构成框图
图表12 系统的性能级别在误报率
图表13 系统的监测类别
图表14 测试识别区域实景图(一)
图表15 测试识别区域实景图(二)
图表16 监视名单长度及照片质量描述
图表17 2016-2018年国内生产总值增长速度(季度同比)
图表18 2017-2018年规模以上工业增加值增速(月度同比)
图表19 2017年按领域分固定资产投资(不含农户)及其占比
图表20 2017年分行业固定资产投资(不含农户)及其增长速度
图表21 2017年固定资产投资新增主要生产与运营能力
图表22 2017-2018年固定资产投资(不含农户)增速(同比累计)
图表23 中国网民规模和互联网普及率
图表24 中国手机网民规模及其占网民比例
图表25 2018年与2017年居民人均可支配收入平均数与中位数对比
图表26 生物识别技术的类别
图表27 2007-2020年全球生物市场规模与预测
图表28 全球生物识别技术市场结构
图表29 生物识别系统工作示意图
图表30 云端发源的CV技术与传统生物识别技术的对比
图表31 全球人脸识别行业面部识别错误率
图表32 LFW测试中人脸识别精度超过人眼识别第一档部分公司
图表33 刷脸支付用户满意度
图表34 2015-2017年人脸识别相关政策
图表35 人脸识别产业链
图表36 人脸识别产业链及代表公司
图表37 人脸识别三大要素
图表38 不同识别模式的ID置信度、计算成本、数据源成本对比
图表39 3D人脸识别与2D人脸识别数据对比
图表40 不受环境光影响的近红外人脸图像
图表41 主动近红外成像设备
图表42 人脸识别发展路径
图表43 2009-2016年我国人脸识别行业市场规模
图表44 人脸识别在各个行业的典型盈利模式
图表45 人脸识别技术发展历程
图表46 人脸识别匹配流程
图表47 人脸识别系统组成
图表48 系统流程图
图表49 超分辨率重建对比图
图表50 3D(维)人脸识别示意图
图表51 人脸模型直观指示
图表52 3D视觉系统的工作原理
图表53 主流的3D成像技术比较
图表54 3D人脸识别技术较2D人脸识别技术优势较为明显
图表55 苹果iPhoneX的“前刘海”
图表56 主要生物识别方式比较
图表57 人眼组织结构
图表58 虹膜组织结构
图表59 虹膜识别系统工作原理
图表60 各生物识别技术性能比较
图表61 虹膜识别技术应用广泛
图表62 语音识别系统流程
图表63 2016年以来语音识别获得多项突破
图表64 指静脉识别技术原理
图表65 手指静脉识别技术历年专利申请量
图表66 手指静脉识别技术国内主要申请人
图表67 手指静脉识别技术各国专利申请数目
图表68 人脸识别商业化阶段
图表69 人脸识别业务场景
图表70 2015-2019年全国智能楼宇市场规模
图表71 2015-2019年人脸识别子模块在智能楼宇中的市场规模
图表72 整体IoT架构
图表73 移动端人脸识别支付
图表74 火车站人票合一认证
图表75 VIP客户人脸识别
图表76 脸黑名单识别
图表77 M:N人脸识别(动态人脸对比)
图表78 人脸识别在公共安防场景应用
图表79 人脸识别三种应用模式的对比
图表80 银行部署人脸识别相关衍生市场规模
图表81 2017年前五大智能手机厂商——出货量、市场份额、环比增幅、同比增幅
图表82 手机人脸识别技术
图表83 IPhoneX人脸识别相关传感器
图表84 智能手机人脸识别技术的突破预测
图表85 采用面部识别技术的智能手机出货量预测
图表86 2016-2017年网上支付/手机网上支付用户规模及使用率
图表87 2017年线下手机支付用户结算支付方式选择
图表88 游客进入超市之前的“刷脸”系统
图表89 2015-2020年中国轨道交通信息化市场发展趋势
图表90 北京首都机场人脸识别系统
图表91 国内部分机场上线人脸识别技术情况一览
图表92 机场全面智能化示意图(1)
图表93 机场全面智能化示意图(2)
图表94 2016年我国视频监控渗透率情况
图表95 视频智能化分析的趋势
图表96 人脸特征识别
图表97 行人及车辆检测
图表98 安防领域前端智能化和后台处理智能化的对比
图表99 人脸识别在安防市场的应用推进进程图
图表100 人脸识别考勤系统
图表101 人脸识别在门禁系统应用优势
图表102 人脸识别技术在部分机场应用情况
图表103 国内安防监控城市市场规模推算逻辑
图表104 国内安防监控农村市场规模推算逻辑
图表105 高考安检的人脸识别+指纹识别模式
图表106 高考指纹识别流程
图表107 高考人脸识别系统举例
图表108 考生人脸识别身份验证系统
图表109 企业智能迎宾框架
图表110 展会迎宾签到
图表111 人脸识别创业公司四大独角兽对比
图表112 各公司实际领先的细分领域
图表113 四大人脸识别独角兽人工智能人才储备
图表114 人脸识别上市公司比较
图表115 国内外互联网巨头人脸识别布局
图表116 百度人脸识别机器人“小度”
图表117 百度AI开放平台人脸识别产品功能
图表118 腾讯优图天眼解决方案
图表119 阿里巴巴人脸识别支付
图表120 2015-2018年四川川大智胜软件股份有限公司总资产及净资产规模
图表121 2015-2018年四川川大智胜软件股份有限公司营业收入及增速
图表122 2015-2018年四川川大智胜软件股份有限公司净利润及增速
图表123 2016-2017年四川川大智胜软件股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表124 2015-2018年四川川大智胜软件股份有限公司营业利润及营业利润率
图表125 2015-2018年四川川大智胜软件股份有限公司净资产收益率
图表126 2015-2018年四川川大智胜软件股份有限公司短期偿债能力指标
图表127 2015-2018年四川川大智胜软件股份有限公司资产负债率水平
图表128 2015-2018年四川川大智胜软件股份有限公司运营能力指标
图表129 2015-2018年佳都新太科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表130 2015-2018年佳都新太科技股份有限公司营业收入及增速
图表131 2015-2018年佳都新太科技股份有限公司净利润及增速
图表132 2017年佳都新太科技股份有限公司主营业务分行业、产品、地区
图表133 2015-2018年佳都新太科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表134 2015-2018年佳都新太科技股份有限公司净资产收益率
图表135 2015-2018年佳都新太科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表136 2015-2018年佳都新太科技股份有限公司资产负债率水平
图表137 2015-2018年佳都新太科技股份有限公司运营能力指标
图表138 2015-2018年汉王科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表139 2015-2018年汉王科技股份有限公司营业收入及增速
图表140 2015-2018年汉王科技股份有限公司净利润及增速
图表141 2017年汉王科技股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表142 2015-2018年汉王科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表143 2015-2018年汉王科技股份有限公司净资产收益率
图表144 2015-2018年汉王科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表145 2015-2018年汉王科技股份有限公司资产负债率水平
图表146 2015-2018年汉王科技股份有限公司运营能力指标
图表147 2015-2018年神思电子技术股份有限公司总资产及净资产规模
图表148 2015-2018年神思电子技术股份有限公司营业收入及增速
图表149 2015-2018年神思电子技术股份有限公司净利润及增速
图表150 2016-2017年神思电子技术股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表151 2015-2018年神思电子技术股份有限公司营业利润及营业利润率
图表152 2015-2018年神思电子技术股份有限公司净资产收益率
图表153 2015-2018年神思电子技术股份有限公司短期偿债能力指标
图表154 2015-2018年神思电子技术股份有限公司资产负债率水平
图表155 2015-2018年神思电子技术股份有限公司运营能力指标
图表156 海鑫人脸识别系统关键特性
图表157 海鑫人脸识别系统主要功能
图表158 2014-2017年北京海鑫科金高科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表159 2014-2017年北京海鑫科金高科技股份有限公司营业收入及增速
图表160 2014-2017年北京海鑫科金高科技股份有限公司净利润及增速
图表161 2016-2017年北京海鑫科金高科技股份有限公司营业收入分产品
图表162 2014-2017年北京海鑫科金高科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表163 2014-2017年北京海鑫科金高科技股份有限公司净资产收益率
图表164 2014-2017年北京海鑫科金高科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表165 2014-2017年北京海鑫科金高科技股份有限公司资产负债率水平
图表166 2014-2017年北京海鑫科金高科技股份有限公司运营能力指标
图表167 北京旷视科技有限公司对外投资情况
图表168 北京旷视科技有限公司融资情况
图表169 广州云从信息科技有限公司融资情况
图表170 广州云从信息科技有限公司对外投资情况
图表171 云从科技炬眼智能识别相机参数
图表172 生物识别市场划分
图表173 公安人脸识别系统
图表174 人脸识别部分企业融资情况
图表175 人脸识别相关专利分布情况
图表176 人脸识别相关专利申请数量变化图
图表177 人脸识别相关专利公开数量变化图
图表178 2017-2022年全球人脸识别行业市场规模及预测
图表179 人脸识别应用领域结构比例

人脸识别技术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。用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的一系列计算和分别判断的相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别技术研发进程加快。从公开专利数量来看,2012-2017年,我国人脸识别专利公开数量快速增长。2017年,我国人脸识别专利公开数量为2698项,达到近年来最大值。截至2018年7月,专利公开数量为2163项。

目前人脸识别领域主要有以云从、商汤等四大独角兽为首的初创公司,海康威视、佳都科技等上市公司和腾讯、阿里巴巴、百度为首的互联网巨头三个大阵营。三者不断加码布局人脸识别,推出了一系列针对不同应用场景的人脸识别产品,涵盖了安防、金融、商业等应用领域。

2010-2017年我国人脸识别行业市场规模保持了34%的复合增速。2010年我国人脸识别行业市场规模仅仅为3.777亿元。到了2016年我国人脸识别行业市场规模增长至17.25亿元,截止至2017年我国人脸识别行业市场规模达到了21.91亿元。

人工智能(AI)被世界各国所重视,AI领域的研发和推广被许多国家上升至国家级战略规划。人脸识别作为其中的一个子类,目前已经逐渐在各领域得到应用,其对人精准并且便利的辨别特性使得各领域逐渐加大对人脸识别的重视和应用推广。尤其是安防金融等领域。近年来相关政策的频频出台,也为人脸识别技术的发展提供了政策保障,未来人脸识别将会有更大的发展空间和应用市场。

中投产业研究院发布的《2019-2023年中国人脸识别行业投资分析及前景预测报告》共十章。首先介绍了人脸识别的概念、技术流程、行业特性等,并分析了人脸识别产业的发展环境。接着,报告详细剖析了人脸识别行业的整体发展,然后,具体分析了人脸识别技术及主要应用领域的发展。随后,报告分析了人脸识别产业竞争格局。最后,报告深入剖析了人脸识别重点企业运营情况,并对其未来发展机遇、前景及趋势做出了科学的预测。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、科技部、商务部、工信部、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人脸识别行业有个系统深入的了解、或者想投资人脸识别相关行业,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

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