人脸识别发展趋势及应用领域分析

人脸识别发展趋势及应用领域分析

人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。

一、人脸识别何以瞬间爆发？

其实对于整个生物识别领域来说，由于指纹识别应用时间早，价格低廉，而且使用便利，因此早早地便占据了国内的大部分市场，在顶峰时期，甚至可以达到90%左右。但是，又是什么力量，使人脸识别在短短五六年的时间里，就实现了如此迅猛的腾飞呢？

（一）政策因素：抛开技术因素，国家政策的支持可以说是人脸识别崛起的重要因素之一。尤其随着近些年来，平安城市等技术的大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，各领域安保的等级也就随之实现明显的提升。甚至在部分地区的部分领域，人脸识别已经开始被列为使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。因此，虽然政策的角色只是一种诱导的作用，但是这种诱导对于人脸识别的爆发，却又是不可或缺的。

（二）社会需求：在我国，随着城镇化的进程加快，流动人口比例大大增加，面临的突发事件和异常事件越来越复杂。因此这也就给城市的安保工作，以及视频监控带来了更大的压力。传统依靠人工来“盯”的方式难免会因疲劳或精神不集中等原因影响监视效果，难以胜任对庞大数据库的分析与理解，从而影响事后查找证据，更难以满足时代的需求，于是，人们对于具有智能分析的视频监控应用的呼声越来越高。

二、人脸识别发展趋势

（一）与视频监控相结合：随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术将实现与数字监控系统的进一步融合，将成为人脸识别技术的另外一大应用领域。据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。

（二）逐步取代指纹考勤：人脸识别考勤，通过对人脸一些独一无二的特征识别对验进行考勤，目前技术层面已突破昼夜光的影响，能在自然状态下达到快速识别。目前，人脸识别考勤产品在市场上尚处于一种起步发展的状态，但人脸识别考勤技术的优势尚无其他同类产品超过。

人脸识别考勤彻底杜绝了代打卡考勤的发生，消除了指纹考勤接触使用的尴尬情况，非接触，直观，友好，适用性非常广泛。如今随着技术的不断成熟和成本的降低，人脸考勤逐步展露出了取代指纹考勤的趋势。

（三）应用领域突破：在生物识别市场上，人脸识别的应用已经慢慢超出了安防领域。比如：利用人脸识别进行手机解锁及电脑登陆认证；一些广告公司把人脸识别技术应用在户外广告上进行人流量统计；社保系统纷纷启用人脸识别技术，规范领取人资格，机场利用人脸识别技术进行安检等等。

三、人脸识别应用领域

（一）人脸验证驾照、签证、身份证、护照、投票选举等。

（二）接入控制设备存取、车辆访问、智能ATM、电脑接入、程序接入、网络接入等。

（三）安全反恐报警、登机、体育场观众扫描、计算机安全、网络安全等。

（四）监控公园监控、街道监控、电网监控、入口监控等。

（五）智能卡用户验证等。

（六）执法嫌疑犯识别、欺骗识别等。

（七）人脸数据库人脸检索、人脸标记、人脸分类等。

（八）多媒体管理人脸搜索、人脸视频分割和拼接等。

（九）人机交互交互式游戏、主动计算等。

（十）其他人脸重建、低比特率图片和视频传输等。

以公安应用为例，公安部门在查办案、处理事务时常常会遇到一些不明身份的人员，比如走丢的老人、小孩，拒不交代身份的嫌疑犯，无人认领的尸体等。这时传统的方法往往不能解决问题。利用人脸检索系统，将目标人脸输入到系统中。系统自动在海量人口数据库中进行查找比对，列出前若干名相似的人员信息。然后再通过人工干预的方式，对系统结果进行筛选，得到目标的真实身份。

人脸识别技术的应用背景及研究现状

1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，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，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较

人脸识别系统功能简介

XXX人脸识别系统 一、XXX人脸识别系统简介 XXX人脸识别系统采用区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，实现在大规模人脸图像数据库中进行人脸检索。从各种采集源获取的人脸图像可以迅速地与预先存储的数以千万计的图像数据库如逃犯照片库、失踪人口照片库、常住人口照片库等）完成比较，返回一个包含若干最相似人脸图像的匹配列表。支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在局域网、内部网、In ternet上进行照片比对和身份确认。 二、功能特性 先进性：采取XXX独特的混合人脸识别算法，识别精度更高，识别速度更快。 多样化：支持数据来源的多样化，动态人脸捕抓、手机拍摄、摄像机抓取，照片扫描等多种方式；支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索； 高效低成本化：合理配置和选取合适的产品软硬件型号，使整个系统稳定、高效、可靠、低成本运行。 快速化：普通照片中提取人脸特征值，极大地降低了数据存储空间，加快了比对查询速度，单台计算机对比速度为每秒5 300万张（因选用的面纹模板而异）；

方便性：完善的照片比对功能，比对方式多，比对准确率 高，比对速度快，支持全局人脸识别和分部人脸部件的人脸识别 （化装问题），系统操作清晰，公安侦查人员和授权用户都能方便 的使用系统。 实用性：适合于各国人种，不受种族肤色及性别的影响， 不 受面部表情，胡须和发型等变化的影响。 简易性：支持现场捕捉照片与库中照片自动匹配检索照 片 库的授权链接访问； 三、系统逻辑结构图 四、应用情景 XXX 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边 检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领 域。 1、 企业、住宅安全和管理。 2、 电子护照及身份证。 人脸相关业务 人脸识别系统 人脸比对 人脸建库 JMCT 人脸图像散据 移动警务 身盼豪■ 1} --------- 人輪阳憧JMtVEft ■库于累气

2021人脸识别行业市场调研报告

2021年人脸识别行业市 场调研报告

目录 1.人脸识别行业现状 (5) 1.1人脸识别行业定义及产业链分析 (5) 1.2人脸识别市场规模分析 (7) 2.人脸识别行业前景趋势 (8) 2.1应用范围逐渐扩大 (8) 2.2由2D向3D转变 (8) 2.3大数据与人脸识别技术的融合趋势分析 (9) 2.42D人脸识别技术产品市场展趋势分析 (9) 2.53D人脸识别技术产品市场展趋势分析 (9) 2.6智慧城市建设对人脸识别技术的需求趋势 (10) 2.7政策频发，助推产业发展 (10) 2.8中国人脸识别市场规模逐步扩大 (10) 2.9延伸产业链 (11) 2.10行业协同整合成为趋势 (11) 2.11服务模式多元化 (11) 2.12呈现集群化分布 (12) 2.13需求开拓 (13) 2.14行业发展需突破创新瓶颈 (13) 3.人脸识别行业存在的问题 (15) 3.1识别技术应用尚未成熟 (15)

3.2网络安全防护能力不足 (15) 3.3个人影像数据疏于管理 (15) 3.4行业服务无序化 (16) 3.5供应链整合度低 (16) 3.6基础工作薄弱 (16) 3.7产业结构调整进展缓慢 (16) 3.8供给不足，产业化程度较低 (17) 4.人脸识别行业政策环境分析 (18) 4.1人脸识别行业政策环境分析 (18) 4.2人脸识别行业经济环境分析 (18) 4.3人脸识别行业社会环境分析 (18) 4.4人脸识别行业技术环境分析 (19) 5.人脸识别行业竞争分析 (20) 5.1人脸识别行业竞争分析 (20) 5.1.1对上游议价能力分析 (20) 5.1.2对下游议价能力分析 (20) 5.1.3潜在进入者分析 (21) 5.1.4替代品或替代服务分析 (21) 5.2中国人脸识别行业品牌竞争格局分析 (22) 5.3中国人脸识别行业竞争强度分析 (22) 6.人脸识别产业投资分析 (23)

人脸识别和现有监控系统的结合

中科院计算所——银晨科技面像识别联合实验室陈军 人脸识别技术在数字监控系统中的应用 摘要：本文介绍了人脸识别技术的研究范围、应用领域及其研究应用现状，同时指出了现有数字监控系统在图像分析理解方面存在的不足。本人探讨了将人脸识别技术与数字监控系统进行结合的可行性，并给出了初步的解决方案及技术要求，最后阐明了实现二者结合的重要意义。 关键词：人脸识别(Face Recognition)、人脸检测(Face Detection)、人脸辨识(Face Identification)、数字监控系统(DVS)、嵌入式DVR、嵌入式人脸识别器 1、人脸识别技术 1.1 人脸识别技术的研究及应用范畴 人脸识别（Face Recognition，亦称面像识别）是人类视觉系统的基本功能，也是人类互相辨识的最直接手段，因此它是生物特征识别中的重要研究内容。人脸识别技术作为一种新兴的生物特征识别技术，概括来说，它是一种依据人体面部特征的自动身份鉴别技术。人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术。 人脸识别技术在公共安全、人机交互等领域具有广泛的应用前景，这一点已经为世人所公认。同时，人脸识别也是人工智能领域的重大研究课题，因此吸引了大量的研究人员对此展开深入研究，到现在已有30多年的研究历史。自上世纪90年代以来（特别是美国“911”恐怖袭击事件发生以后），人脸识别技术在研究及应用方面更是得到了长足的发展。 人脸识别的研究范围大致可以分为如下几个方面的内容: 1)人脸检测（Face Detection）：即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。在大多数的场合中由于场景较复杂，人脸的位置是预先不知道的，因而首先必须确定场景中是否存在人脸，如果存在人脸，再确定图像中人脸的位置。脸部毛发、化妆品、光照、噪声、面部倾斜和人脸大小变化以及各种遮挡等因素会使人脸检测问题变得更为复杂。人脸检测的主要目的是在输入的整幅图象上寻找人脸区域，把图象分割成两个部分－人脸区域和非人脸区域，从而为后续处理奠定基础。 2)人脸表征（Face Representation）：即采取某种表示方式表示检测出的人脸和数据库中的已知人脸。通常的表示法包括几何特征（如欧氏距离、曲率、角度）、代数特征（如矩阵特征矢量）、固定特征模板、特征脸、云纹图等。 3)人脸辨识（Face Identification）：即将已检测到的待识别的人脸与数据库中的已知人脸进行比较匹配，得出相关信息，这一过程的核心是选择适当的人脸的表征方式与匹配策略，系统的构造与人脸的表征方式密切相关。通常或是选择全局的方法或是选择基于特征的方法进行匹配。显然，基于侧面像所选择的特征和基于正面像的特征是有很大的区别的。 4）表情分析（Expression Analysis）：即对待识别人脸的表情信息（快乐、悲伤、恐惧、惊奇等）进行分析，并对其加以归类。 5）生理分类（Physical Classification）：即对待识别人脸的生理特征进行分析，得出其种族、年龄、性别、职业等相关信息。显然，完成这一操作需要大量的知识并且通常是非常困难和复杂的。目前，对人脸识别的研究工作主要集中在前3个方面。 一个完整的人脸识别系统通常要包括人脸检测与跟踪、特征提取与选择、分类判别三个步骤。人脸识别的原理如图一所示： 人脸识别的关键是特征提取和人脸建模，也就是采用什么样的特征描述人脸的问题。而且对于基于光学图像的人脸识别而言，这些特征必须是可以从图像中获得的。 与其它生物特征识别技术相比，人脸识别技术在可用性方面具有独特的优势： ?可以隐蔽操作，适于安全、监控与布控等应用； ?非接触式信号采集，没有侵犯性，容易被人们接受； ?强大的事后追踪能力； ?使用通用设备，设备成本较低； ?基础数据容易获取； ?符合人类的识别习惯及认知规律； ?可交互性强。

人脸识别发展趋势及应用领域分析

人脸识别发展趋势及应用领域分析 人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。 一、人脸识别何以瞬间爆发？ 其实对于整个生物识别领域来说，由于指纹识别应用时间早，价格低廉，而且使用便利，因此早早地便占据了国内的大部分市场，在顶峰时期，甚至可以达到90%左右。但是，又是什么力量，使人脸识别在短短五六年的时间里，就实现了如此迅猛的腾飞呢？ （一）政策因素：抛开技术因素，国家政策的支持可以说是人脸识别崛起的重要因素之一。尤其随着近些年来，平安城市等技术的大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，各领域安保的等级也就随之实现明显的提升。甚至在部分地区的部分领域，人脸识别已经开始被列为使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。因此，虽然政策的角色只是一种诱导的作用，但是这种诱导对于人脸识别的爆发，却又是不可或缺的。 （二）社会需求：在我国，随着城镇化的进程加快，流动人口比例大大增加，面临的突发事件和异常事件越来越复杂。因此这也就给城市的安保工作，以及视频监控带来了更大的压力。传统依靠人工来“盯”的方式难免会因疲劳或精神不集中等原因影响监视效果，难以胜任对庞大数据库的分析与理解，从而影响事后查找证据，更难以满足时代的需求，于是，人们对于具有智能分析的视频监控应用的呼声越来越高。 二、人脸识别发展趋势 （一）与视频监控相结合：随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术将实现与数字监控系统的进一步融合，将成为人脸识别技术的另外一大应用领域。据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。（二）逐步取代指纹考勤：人脸识别考勤，通过对人脸一些独一无二的特征识别对验进行考

2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析

2019年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019年2月14日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。 用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为100%；虹膜识别为100%；指纹识别复合增长率为73%。

全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中，2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。

人脸识别与其他生物识别方式相比，优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。 2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比 目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利 保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。 中游人脸识别技术的进步，是推动下游场景应用拓展的关键所在。目前，人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案，但由于人的脸部并非 平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效 信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。

2017年光学行业分析报告

2017年光学行业分析报告

目录 1、千亿级市场的升级，双摄及3D 承载创新周期.......................................... - 4 - 2、双摄：打开摄像头产业链新空间.............................................................. - 5 - 2.1、国产品牌迅速崛起，产品差异化推动双摄......................................... - 5 - 2.2、双摄的核心在于算法，方案与工艺呈现多样化.................................. - 8 - 2.3、双摄的渗透如火如荼，镜头和芯片龙头优势最大..............................- 11 - 3、3D Sensing 掀起下一波风潮................................................................... - 15 - 3.1、3D 感知方案成熟成本可控，东风已至............................................. - 15 - 3.2、发射端是光学模组主要增量，海外厂商优势大................................ - 19 - 3.3、人脸识别：新一代人机交互方式..................................................... - 24 - 3.4、模组生产壁垒有限，布局方案提升竞争力....................................... - 27 - 4、AR：移动端下一波光学创新................................................................. - 28 - 4.1、光学价值将在AR 发展的中长期持续发力........................................ - 28 - 4.2、利用现存的硬件，打开AR 体验的大门........................................... - 29 - 5、汽车市场快速爆发，智能硬件培育新空间.............................................. - 30 - 6、投资建议............................................................................................... - 32 - 图1、手机摄像头的五轮创新....................................................................... - 4 - 图2、未来10 年的光学创新之路.................................................................. - 4 - 图3、全球智能手机出货量按品牌分（亿台）............................................... - 6 - 图4、智能手机销售均价（美元）................................................................ - 6 - 图5、智能手机出货量（亿台）.................................................................... - 6 - 图6、国内手机销售Top 5 市占率格局.......................................................... - 6 - 图 7、高端机型并没有一味追求像素升级...................................................... - 6 - 图 8、手持设备CIS 出货量按像素分布（亿个）........................................... - 6 - 图 9、摄像头占iPhone 比重.......................................................................... - 7 - 图10、摄像头占Galaxy S 比重..................................................................... - 7 - 图11、双摄方案设计和制造流程.................................................................. - 8 - 图12、彩色CIS 成像说明............................................................................ - 9 - 图13、数码相机光学变焦通过镜片组的移动................................................ - 9 - 图14、双摄模组支架与基板....................................................................... - 10 - 图15、Oppo 潜望式双摄方案..................................................................... - 10 - 图16、2017Q1 国内后臵双摄手机保有率Top15 .......................................... - 12 - 图17、2017Q1 国内主流后臵双摄手机销量（万台）.................................. - 12 - 图18、结构光方案描述.............................................................................. - 16 - 图19、TOF 方案描述................................................................................. - 16 - 图20、结构光方案产业链分析................................................................... - 16 - 图21、PS1080 景深算法芯片介绍............................................................... - 17 - 图22、发射端和接收端结构示意图............................................................ - 17 - 图23、指纹识别导入智能手机价格与出货量分析....................................... - 17 - 图24、人脸识别方案成本构成................................................................... - 18 - 图25、3D 感知接收端模组结构示意图....................................................... - 19 - 图26、VCSEL 结构示意图......................................................................... - 20 - 图27、三种激光源光形对比....................................................................... - 20 - 图28、VCSEL 产业链................................................................................ - 20 -

人脸识别系统解决方案

人脸识别系统解决方案 深圳东南创通智能科技有限公司 2018年6月13日

目录

一、概述 1、背景分析 随着我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，人口流动性也大大增加，社会犯罪率呈逐年升高的趋势。在传统侦查工作方式中，多采用人工排查的方式，要排查重要场所人员身份，和限制外来人员进入固定区域，不仅费时费力，还可能造成遗漏等情况，排查效率大打折扣，同时给公共安全防范和社会维稳工作带来了极大的困难。 为切实解决重点复杂区域社会治理难题，夯实社会稳定和长治久安的基层基础，及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟，我司立足实际需求，针对复杂区域流动人口多、身份难以核查、人员来访不易管理的局面，推出人脸识别系统解决方案。 系统采用先进的人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行，访客人员人证比对登记，解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题，人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。 2、设计原则 系统设计遵循技术先进、深度学习算法、性能稳定、节约成本的原则；本系统设计内容是系统的、全面的、完整的、易用的以及符合人机交互的；方案设计具有科学性、合理性、可操作性。

二、系统介绍 1、系统组成 人脸识别系统由人证识别终端、通道闸、人脸识别管理客户端及平台组成。 人脸识别系统拓扑图 2、人脸识别特性 人脸识别系统核心组成部分主要包括人脸图像采集模块、动态人脸定位、人脸识别预处理、身份查找、身份比对、身份确认、执行机构和记录平台等，并通过一脸通平台判断人员身份及权限，开放相应的区域，保留人脸通行记录事件，并根据相应的权限命令各子系统作出响应，例如固定客户通道自动放行，访客只允许进入指定楼层等。 人脸识别一体化终端使用世界领先的人脸检测、识别算法（FDDB与LFW世界前三），将其运行在高性能嵌入式平台中，配合200W像素的摄像头，终端实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别，并可在屏幕上呈现相应的反馈。 本产品能够同时识别5个人，光线环境良好的情况下最远能识别5米远的人脸，人脸跟踪与检测耗时20ms左右，人脸特征提取耗时200ms左右，人脸比对耗时左右，对光

河南关于成立人脸识别设备生产制造公司可行性报告

河南关于成立人脸识别设备生产制造公司 可行性报告 规划设计/投资方案/产业运营

报告摘要说明 视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。根据中国信通 院数据，2017年中国人工智能市场中视觉人工智能的占比超过37%。在视 觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，2017年占比约67.9%。其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。 xxx公司由xxx实业发展公司（以下简称“A公司”）与xxx公司（以下简称“B公司”）共同出资成立，其中：A公司出资770.0万元，占公司股份71%；B公司出资310.0万元，占公司股份29%。 xxx公司以人脸识别设备产业为核心，依托A公司的渠道资源和B 公司的行业经验，xxx公司将快速形成行业竞争力，通过3-5年的发展，成为区域内行业龙头，带动并促进全行业的发展。 xxx公司计划总投资20453.59万元，其中：固定资产投资 14226.37万元，占总投资的69.55%；流动资金6227.22万元，占总投 资的30.45%。 根据规划，xxx公司正常经营年份可实现营业收入46410.00万元，总成本费用36589.70万元，税金及附加378.25万元，利润总额 9820.30万元，利税总额11553.07万元，税后净利润7365.22万元， 纳税总额4187.84万元，投资利润率48.01%，投资利税率56.48%，投 资回报率36.01%，全部投资回收期4.28年，提供就业职位938个。

人脸识别，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。通常采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。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸识别在哪些场景有运用-人脸识别的作用

人脸识别在哪些场景有运用-人脸识别的作用 近年来，随着“平安城市建设”的大力推进，越来越多的高清摄像头部署在各个重要场所，如机场、地铁、火车站、汽车站等。这些场所是人口流动必经之地，也是公安重点布控区域。很多地区提出的人脸识别需求，也是针对这些重要场景，要求系统自动侦测视频画面中的人脸，并与数据库中的人脸数据进行一一比对，来得到有价值的信息。 人脸识别的应用范围很广，从门禁、设备登录到机场、公共区域的监控。下面是一些人脸识别的应用领域。 1、人脸识别的应用领域 ·人脸验证驾照、签证、身份证、护照、投票选举等；

·接入控制设备存取、车辆访问、智能ATM、电脑接入、程序接入、网络接入等； ·安全反恐报警、登机、体育场观众扫描、计算机安全、网络安全等； ·监控公园监控、街道监控、电网监控、入口监控等； ·智能卡用户验证等； ·执法嫌疑犯识别、欺骗识别等； ·人脸数据库人脸检索、人脸标记、人脸分类等； ·多媒体管理人脸搜索、人脸视频分割和拼接等； ·人机交互交互式游戏、主动计算等； ·其他人脸重建、低比特率图片和视频传输等； 以公安应用为例，公安部门在查办案、处理事务时常常会遇到一些不明身份的人员，比如走丢的老人、小孩，拒不交代身份的嫌疑犯，无人认领的尸体等。这时传统的方法往往不能解决问题。利用人脸检索系统，将目标人脸输入到系统中。系统自动在海量人口数据库中进行查找比对，列出前若干名相似的人员信息。然后再通过人工干预的方式，对系统结果进行筛选，得到目标的真实身份。 一套基本的人脸识别布控系统功能 (1)人脸捕获与跟踪功能 人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。

(完整版)2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析.doc

2019 年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019 年 2 月 14 日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计 2015-2020 年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为 100%；虹膜识别为 100%；指纹识别复合增长率为73%。

全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进 - 专业市场导入 - 技术完善 - 技术应用 - 各行业领域使用等五个阶段。其中， 2014 年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“ DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为 97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超 越人类的识别程度。

人工智能行业人脸识别报告：“刷脸”时代到来,看好掌握核心技术与应用场景深耕的企业--广证恒生

人脸识别报告：“刷脸”时代到来，看好掌握核心技术与应用场景深耕的企业 ?【人脸识别，生物识别的翘楚】 人脸识别以其非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性等优点成为生物生物识别的翘楚。 ?【应用广泛，刷脸时代到来】 从供给角度看，三大因素推动人脸识别落地应用。中国人脸识别算法精确率居全球领先水平、人脸识别相关专利的逐年递增以及人脸识别相关的人才储备居世界第三对人脸识别产业形成技术面支撑；从2015年支持银行业的远程开户到2017年12月明确提出到“2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”对人脸识别产业形成政策支撑；中国对人脸识别初创公司的资金支持突破十亿美元形成资金面支撑。 从需求角度看，人脸识别主要应用领域金融和安防对人脸识别需求广阔，我国有望成为全球最大人脸识别市场。2018年我国人脸识别技术72%应用在安防领域，20%应用在金融领域，未来两大市场对人脸识别技术需求旺盛。我国人脸识别市场规模将在2021年达到53.16亿元，成全球最大的人脸识别市场。 ?【上中游技术是关键竞争力，下游关键在于应用场景深耕】 上游芯片和中游技术是短期产业核心驱动，技术是投资上游芯片及中游的关键考量要素。影响人脸识别产业链上游发展的三大要素是芯片、算法和数据集，目前上游芯片领域亟待突破，数据集需扩大以加强算法在实际的正确率；中游 3D人脸识别技术成未来发展趋势，但仍有成本难关和技术难关；我国基本缺席上游芯片的开发，部分在中游有所布局；目前产业仍处于方兴未艾阶段，新技术驱动行业螺旋上升发展，因此技术是上游芯片及中游企业的关键竞争要素。 下游场景应用决定未来人脸识别行业竞争格局，市场能力是关键所在。目前我国下游市场，云从科技占据银行领域的第一供应商位置，海康威视在安防领域的龙头位置仍未动摇，以海康威视为例可以看出渠道优势是率先占据细分市场的关键因素。 ?【从人脸识别设备商领头羊——云从科技验证人脸识别企业优质因素】 云从科技是人脸识别设备行业的领头羊，也是一家覆盖产业链上下游的优质人工智能企业，Gen Market Insights数据显示云从科技在全球人脸识别设备市场占据12.88％的份额，处于行业领先地位。分析领军企业云从科技，我们认为作为覆盖产业链上下游的企业，云从科技在技术及下游场景应用深耕上的优势是企业脱颖而出的关键所在。 ?【投资策略】 考虑技术和渠道两大维度，建议关注佳都科技（600728.SH）、大华股份（002236.SZ）、川大智胜（002253.SZ）、像素数据（832682.OC）等人脸识别相关企业。 ?【风险提示】 人脸识别尚处于起步阶段，上游有待突破，B端市场有望国家大力推进，政策落地可能不达预期；C端市场参与对技术要求较高，行业发展可能不达预期。

人脸识别技术在物联网领域的应用

人脸识别技术在物联网领域的应用 导读：人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别 技术，具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。 什么是人脸识别 定义：人脸识别，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脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 核心：人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果 具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合 中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现， 展现了弱人工智能向强人工智能的转化。 深圳市智联九九通讯技术有限公司成功的把人脸识别核心算法内置到了自研的 智能核心板中，完美的实现了一定距离内用户配合或非配合状态下的快速身份 识别技术，能够快速确认人员身份，实现智能预警，给予客户完美视觉体验， 其中包含了面部识别、人体识别、手势识别等。 具体应用场景：智能识别门禁考勤系统、智能家居控制、智能安检安防、电子 商务、银行、人机交互、人脸配对娱乐应用、身份辨识、养殖业牲畜识别等。 应用场景一：银行/养老金领取管理 随着养老金社会化发放工作的全面展开，退休金的冒领问题也日益突出，社保 机构很难管理到离退休人员的健康以及生存状况，冒领情况严重，造成全国每 年退休金的流失总数高达十亿元。利用人脸识别技术可以有效地进行人员核对，减少养老金的流失。 应用场景二：办税认证系统 在基层税务机关，经常出现冒用他人身份证开具免税发票的现象，造成税收流失，也导致免税发票代开终端前整日人满为患，正常纳税人排队等候时间过久。通过人脸识别技术，系统自动将镜头摄取人像同公安部门身份信息中的人像进 行比对，实时完成实名认证。不仅有效缓解了窗口办税人员的压力，提升了办 税效率，还增强了实名制办税体验，降低了涉税风险。 应用场景三：疑犯追踪系统 基于人脸识别技术，对长途客运站、火车站等公共场所进行监控，将视频中的 人脸与疑犯数据库进行比对，一旦疑犯在人群中被识别出来即刻报警。这就大

2018年人脸识别行业市场调研分析报告

2018年人脸识别行业市场调研分析报告

目录 1、市场规模不断提升，政策支持力度加强 (5) 1.1、市场规模不断提升 (5) 1.2、政策支持力度不断加强 (7) 1.3、一级市场火热，国内专利不断攀升 (7) 2、 CNN 算法解决识别精度，人脸识别优势明显 (9) 2.1、发展历史悠久， CNN 算法助力识别率大幅提升 (9) 2.2、 2D 人脸识别为主， 3D 人脸识别还未成熟 (11) 2.3、生物识别技术中人脸识别优势明显 (12) 3、行业发展迅速， B 端百亿市场有望率先爆发 (13) 3.1、 B 端增量市场核心动力在于构建大安防体系 (14) 3.2、 C 端市场还未充分打开 (16) 4、多方逐鹿，综合能力至关重要 (18) 4.1、创业公司：基于技术优势切入市场 (19) 4.2、上市公司：技术+资金+渠道、综合实力强劲 (20) 4.3、互联网巨头：C 端影响力强大，探索 B 端落地 (22) 5、行业评级 (23) 6、企业分析 (24) 7、风险提示 (26)

图 1：生物识别领域未来五年复合增长率 (5) 图 2：全球生物识别市场规模（亿美元） (6) 图 3：2007-2015年人脸识别新增专利主要国家分布 (8) 图 4：人脸识别专利总量主要国家分布 (9) 图 5：人脸识别发展阶段 (9) 图 6：人脸识别算法流程 (11) 图 7：移动人脸识别系统 (15) 图 8：How-old-do-i-look (17) 图 9：ibaby婴儿监视器 (18) 图 10：云从科技部分金融案例 (20)

表 1：人脸识别相关政策 (7) 表 2：人脸识别部分企业融资情况 (8) 表 3：2D、3D人脸识别对比实验结果 (12) 表 4：模式识别对比 (13) 表 5：典型应用场景 (13) 表 6：人脸识别相关创业公司 (19) 表 7：人脸识别相关上市公司 (21) 表 8：互联网巨头人脸识别相关布局 (22)

锐目AMS人脸识别精准广告及大数据分析系统方案

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目录第1章连锁商超行业现状3第2章系统核心价值4 第3章系统优势5 第4章系统功能8 第5章系统涉及11

第1章连锁商超行业现状 目前，我国的零售行业发展呈现出规模大型化、组织集团化、经营多元化和向新业态延伸的特点。从市场形势看，大型百货商场表现为如下现状： 1.1连锁商超行业销售额增长速度放缓 近年来，由于网络B2C（Business To Customer，商业机构对消费者的电子商务模式，以京东商城为代表），C2C(Customer To Customer，个人向个人销售的经营模式，以Taobao为代表)等销售模式的出现，传统的零售业面临新的挑战。同时，目前经济呈现的高通货膨胀事态抑制了消费意愿；国家对零售业监管不断加强，类似限制购物卡发售，清理整顿大型零售企业向供应商违规收费等政策不断出台。以上因素造成了零售业发展趋于放缓。 1.2运营成本增加 在销售额增速放缓的同时，企业运行成本却在不断攀升。2016年连锁零售企业人工费用上涨26%，租金成本上升10%，员工工资都占到成本的40%以上。 1.3同质化程度高、顾客忠诚度差 目前，国内百货店普遍采取联营方式，导致千店一面、同质化程度高、顾客忠诚度差等问题明显。百货店未来要想形成差异化经营，寻找更大的利润空间，培养更多忠诚顾客，自营是发展的必然趋势。眼下，国内一些百货企业已经开始扩大了自营比例，但联营转自营还需要一个比较漫长的过程。 1.4同业过度扩张竞争 从近年的发展情况看，多数城市的百货零售企业建设速度远远超过了居民实际购买力增长水平。为了扩大销售、提高市场份额，各商家把利润降到最低限度。大量对利润率预期较低的商超使行业的收益水平进一步恶化。

人脸识别介绍

人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段： 1. 基于简单背景的人脸识别 这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 2. 基于多姿态/表情的人脸识别 这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3. 动态跟踪人脸识别 这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 4. 三维人脸识别 为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。 人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面： 1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。 人脸识别流程 1图像预处理 1.1 图像去噪 一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径人脸图像获取 人脸检测 定位人脸区域 预处理 特征抽取 人脸特征 对比识别 结果 人脸特征库

不同，噪声的融入也有多种方式： 1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地 引入噪声信号； 2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动， 也会引入噪声，使图像变的模糊不清； 3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。 这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。 1.2 增强对比度 为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。 “S ”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。 将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型：()5.0144.0587.0299.0,+?+?+?=b g r y x f ；其中f 代表灰度值，r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。 文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。