2019年生物识别技术行业细分市场发展现状分析 人脸识别技术不断解锁新场景【组图】

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20 肖蕴轩 • 2019-09-16 14:22:32  来源:前瞻产业研究院 E6025G0

近年来,人工智能在国内狂飙突进,科技巨头扎堆布局,越来越多的产业资本也开始关注人脸识别,人脸识别等自动识别技术渐成趋势。目前,人脸识别技术逐渐在智慧城市、金融、教育、社保民生及安防等领域展开应用。未来随着技术的改进,人脸识别技术将进一步探索新的应用场景。

人脸识别增长迅速

2018年全球生物识别市场规模为142.3亿美元,据中国电子技术标准化研究院公布的《生物特征识别白皮书》显示,指纹识别在生物识别技术中所占的份额最高,但整体呈下降趋势,由2007年的66.9%降至2018年的56.5%,预计到2023年将下降至50.8%左右;而人脸识别则增长迅速,2018年比重达16.8%。

图表1:2018年全球生物识别技术行业市场结构预测(单位:%)

整体来看,2010-2018年,人脸识别技术行业市场规模不断扩大,增速处于高速增长区间。预计未来人脸识别技术将不断发展,其市场规模还会不断增长。

图表2:2010-2018年全球人脸识别技术行业市场规模及比重(单位:亿美元,%)

人脸识别产业链

人脸识别主要包括图像采集、预处理、人脸检测、人脸特征提取和比对等一系列的模式识别。人脸识别还可以分为人脸数据库的建立和识别两个过程。从产业链来看,人脸识别上游行业包括高清摄像头、服务器等硬件厂商;下游应用行业包括金融领域,社保领域,安防、门禁、公安领域,电子商务领域,社交娱乐领域等。

图表3:人脸识别行业产业链结构示意图

中游产业竞争格局不明确

在中游技术解决方案市场上,由于在B端普遍的人脸识别技术方案是2D人脸识别技术,市场格局并未明朗,各方根据场景应用均采取差异化战略。如商汤科技、旷视科技、阿里巴巴、腾讯等采用图像人脸识别技术,海康威视等采取视频对象提取分析技术,而云从科技则在于2018年2月7日首发国内3D结构光人脸识别技术。

图4:中国人脸识别产业链竞争情况

人脸识别不断解锁新场景

人脸识别使用通用的摄像机作为识别信息获取装置。以非接触的方式获取识别对象的面部图像,计算机系统在获取图像后与数据库图像进行比对后完成识别过程。目前,人脸识别技术被广泛应用在金融、教育、安防、社保、民生等领域。而近些年来,得益于网络架构、训练策略以及人脸数据的发展,人脸识别技术取得巨大的提升,其应用场景日趋丰富。例如:

2019年6月1日,青岛第一海水浴场升级改造后的第一海水浴场全面使用面部识别、无感支付、验票系统;2019年7月16日,深圳地铁集团与腾讯公司签订战略合作协议,双方将在智慧出行、移动支付、大数据、物联网等方面开展深入合作,人脸识别、无感乘车、智能运维检测等技术已经在实验室研究和测试阶段。整体来看,人脸识别技术经过多年的行业经验和技术积累,产业已经开始进入了高速发展时期。

图表5:人脸识别下游行业典型应用场景分析

以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告》。

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