人脸识别行业投资分析

人脸识别行业投资分析文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

人脸识别行业投资分析

一、人脸识别行业背景

人脸识别是一种利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。与、掌纹识别、、识别等组成，是21世纪十大高科技之一，广泛应用于国家安全、军事安全、公共安全、企业安全和住宅安全管理领域。

国际上人脸识别技术研究历史不长，始于上世纪60年代，走过了面部特征、人机交互识别、自动识别三个阶段，逐步从系统集成到嵌入式，走向模块化、芯片化，美、日、欧取于领先地位。

我国的人脸识别技术始于上世纪80年代，得到863计划、国家科技支撑计划与自然科学基金的支持，清华、中科院计算所及自动化所的研究处于国际水平，浙大、交大、哈工大、复旦、南京理工等在国内领先。目前在学术领域正在克服人脸识别应用上的相似性、易变性、用户配合度、环境影响成像等问题，并向远距离、快速化方向发展。

二、人脸识别行业前景

我国的人脸识别行业才刚刚起步，90年代后期进入商业化阶段，以使用方便、直观性强、不易仿冒、识别精度高、设备通用性强等优势得以迅速推广应用，从2003年开始进入快速发展期，产品体系、技术标准逐渐完善；技术逐步获得市场认可，行业内企业数量持续增加；产品成本不断下降；各领域应用趋于普及，行业体系亦然成型。2007年上海颁布地方标准《重点单位重要部位安全技术防范技术要求》，在轨道交通、酒店、办公楼部分明确要求使用人脸识别装置。2009年8月北京《城市轨道交通安全防范技术要求》地方标准出台。

生物识别市场历史较短，但增速较快，每年达50%以上，2012年的市场规模约74亿。其中，人脸识别市场只短短的十多年的历史，处于产业化初始阶段和市场培育期，

2007年人脸识别市场占整个生物识别市场的12.9%，占有率远小于指纹识别，2010年市场规模6.7亿元，预计2015年为14亿元。专家分析，人脸识别技术与3D打印、无线充电、手机钱包等成为2013年“五大科技改变生活”之一。

三、人脸识别行业竞争

近五年来，我国的人脸识别行业发展较快，特别是在京、沪、穗经济科技发达地区更为迅速。其中，北京汉王在人脸识别行业无论在科技、市场还是产品更新与服务上处于优势地位，2008年开发成功全球第一款嵌入式人脸识别机，“双目立体”三维技术获得自主知识产权，优势品牌“人脸通”机目前市场拥有量达10万台，每天有2000万人使用。

上海的银晨智能，1999年7月成立，在人脸识别技术方面，拥有25项授权专利，52项受理专利，14项软件着作权。

广东的飞瑞斯（FIRS）2007年8月成立，发展较快，生产的“辨脸通”获得一定的市场份额。

另外，北京还有中控科技、海鑫科金、数字奥林、行者集团、清识普赛、飞越天地等多家生产企业。上海还有非思智能、红格科技等，广东还有像素数据、科佳科技等。同时，河北的朗科光电、湖南的创合制造、吉林的长春当代等也涉足人脸识别行业，市场竞争渐趋激烈。

四、天瞳科技投资分析

根据对人脸识别技术与市场的初步了解，结合创办组建公司的大致设想，综合分析天瞳科技公司投资项目的利弊，为投资决策提供参考。

（一）有利条件

1、人脸识别行业是新兴科技产业，可称朝阳产业，先占一席之地，假以时日，可形成

一定规模。

2、启动投资规模不大，有一定的承受能力。

3、与童教授股份合作紧密，既强化利益驱动，又获得技术支撑。在应用现有技术储备

的基础上，还可充分利用其教育、人才、项目等资源，跟得上人脸识别科技发展的步伐。

4、合理利用现有闲置厂房资源，转化形成经济生产力。

（二）不利因素

1、人脸识别行业沿处于市场培育期，市场的认识、接受与应用需要一个教育、科研、

生产单位及社会共同努力的过程，到市场成熟要有一定的时间和付出。

2、目前生物识别市场以指纹识别为主导，已应用指纹识别的用户更换人脸识别的可能

性较小。

3、人脸识别技术和产品正在快速发展，软、硬件更新周期短，对技术研发和产品升级

带来新产品开发、老产品库存及生产设备更新的压力。这一点类似于手机市场，群雄角逐，新产品层出不穷，市场迫使企业必须跟上时代发展步伐。

4、市场推广销售压力较大。一个产品要立足市场，除整体供求关系外，主要取决于品

牌效应、质量优势、价格竞争和销售网络。品牌效应要从零做起；质量技术方面，按现有力量估计，难以与大公司专业研发团队抗衡；价格竞争直接减少企业效益；

所以说，无论市场销售上的网上代理、商家代理，还是直销网点、队伍建设要承担更大的压力。

未来5年中国生物识别行业发展前景的分析

未来5年中国生物识别行业发展前景的分析 我国生物识别市场主体数量 近几年来，我国生物识别技术行业市场主体数量呈迅速增长的趋势，截至目前，行业企业数量超4000家。根据统计，2013-2018年，我国生物识别技术行业新增企业数量呈逐年增长的趋势。2018年，行业新增企业数量达558家，同比上年微增3.14%。截至2019年8月底，我国生物识别技术行业新增企业数量达428家。 图表2013-2019年中国生物识别技术行业新增企业数量情况 单位：家，% 数据来源：中投产业研究院 中国生物识别技术行业投融资分析 整体来看，近三年来，中国生物识别技术行业投融资热度逐渐上涨。根据IT桔子数据统计，2012年，我国生物识别技术投融资金额仅0.09亿元，至2018年，行业投融资金额高达163.81亿元。截至2019年8月底，我国生物识别技术行业投融资数量达5件，金额达12亿元。 图表2012-2019年中国生物识别技术行业投融资概况 单位：亿元，件

数据来源：IT桔子，中投产业研究院 行业领先企业或资本青睐。 在融资情况方面，目前以科大讯飞、旷视科技为代表的行业领先企业频频获资本青睐。根据不完全统计，科大讯飞自2016年起，共计融资轮次达8次，而旷视科技自2012年起共计融资次数达6次，2019年8月，旷视科技去香港申请上市。 图表中国生物识别技术行业领先企业融资情况

资料来源：中投产业研究院整理 随着技术的成熟与进步，生物识别技术将会得到深化与普及，并开始得到更大范围的采用，比如在边境安全方面。在今后几年中，应用将越来越多样化，随着技术的进步和成本的不断降低，生物识别将会出现长足的发展。 中国生物识别行业发展前景广阔 随着智能手机市场逐渐饱和，各大手机厂商都倾向于采用创新手段提高手机“卖点”，与以往苹果、三星、华为、小米等采用指纹解锁的方式相比，微软推出虹膜扫描解锁，在行业处于领先位置。虹膜扫描比指纹解锁更加安全，在微软的示范效应下，预计虹膜识别技术将在手机领域逐渐普及，生物识别产业将获得利好。 早前，生物识别这一技术主要应用在政府与军队等对信息安全要求极高的领域中，随着互联网强势影响，生物识别逐渐走向互联网金融、智能家居等更多领域。 随着智能终端设备与移动互联网产业快速发展，在信息安全、互联网金融与社交娱乐等方面，作为前沿技术的生物识别将迎来巨大发展空间。 2018年，业内期待采用生物识别技术的智能移动设备和智能卡在全球市场中继续发展。同时，业内期待市场对生物识别身份验证技术的需求不断增加，以确保处于快速发展中的移动支付和金融交易市场的安全性获得保障。

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 -

2017年新三板生物识别行业分析报告

2017年新三板生物识别行业分析报告 2017年9月

目录 一、生物识别巨大市场正在启动 (5) 6（一）何谓生物识别 .............................................................................................. （二）2020年我国生物识别市场规模将达300亿元 (7) （三）生物识别相关政策支持力度正不断增强 (8) 二、五大常见生物识别技术概述 (10) 10（一）语音识别 .................................................................................................... （二）指纹识别 .................................................................................................... 11 14（三）人脸识别 .................................................................................................... 17（四）虹膜识别 .................................................................................................... 20（五）静脉识别 .................................................................................................... （六）五大常见生物识别方式优劣势对比 (21) 三、新三板中生物识别概念企业细分行业分布 (22) （一）新三板生物识别概念企业一览 (22) （二）分布于几大常见生物识别的代表性企业 (23) （三）生物识别在公安中的应用正逐渐系统化 (25) （四）生物识别技术正式入驻公共事务 (28) 四、具有投资价值的新三板生物识别概念企业 (29) （一）指纹识别代表性企业：海鑫科金 (29) 1、收入增长稳定，研发支出占比逐年提高 (30) 2、指纹识别系列产品奠定了公司在刑侦领域的权威 (30) 3、提前布局了多生物特征识别领域 (31) 4、公安生物识别龙头地位决定其未来发展可期 (31) （二）人脸识别代表性企业：智慧眼 (32) 1、在人脸搜索与捕获方面有较强的技术优势 (32) 2、人社行业的生物识别认证技术与解决方案的主要提供商 (33) 3、三年来业绩保持稳步增长态势 (33)

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。

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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。

生物识别技术现状和发展趋势分析

2015年中国生物识别技术市场调查研究与 发展前景预测报告 报告编号：1527075

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.wendangku.net/doc/ce5333233.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 报告名称：2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告 报告编号：1527075←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票 咨询电话：4006-128-668、、传真： Email： 网上阅读：_YiYaoBaoJian/75/ShengWuShiBieJiShuFaZhanXianZhuangFenXiQianJingY uCe.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》在多年生物识别技术行业研究结论的基础上，结合中国生物识别技术行业市场的发展现状，通过资深研究 团队对生物识别技术市场各类资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场 监测的数据库，对生物识别技术行业进行了全面、细致的调查研究。 《2015年中国生物识别技术市场调查研究与发展前景预测报告》可以帮助投资者准确把握生物识别技术行业的市场现状，为投资者进行投资作出生物识别技术行业前景预判，挖掘生物识别技术行业投资价值，同时提出生物识别技术行业投资策略、营销策略等方面的建议。 正文目录 第一章生物识别技术行业发展背景概述 1.1 生物识别技术行业综述 1.1.1 生物识别技术的定义 1.1.2 生物识别技术的必要性 1.1.3 生物识别技术的分类 1.1.4 生物识别技术的优势 1.2 生物识别技术行业政策环境

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。

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)

2021生物识别技术行业市场调研报告

2021年生物识别技术行业市场调研报告

目录 1.生物识别技术行业现状 (4) 1.1生物识别技术行业定义及产业链分析 (4) 1.2生物识别技术市场规模分析 (6) 2.生物识别技术行业前景趋势 (6) 2.1企业布局逐渐深入 (6) 2.2生物识别技术逐渐成熟 (7) 2.3技术多元化 (7) 2.4多生物特征融合技术广泛应用 (7) 2.5深度学习技术成熟应用 (8) 2.6网络化趋势加快 (8) 2.7延伸产业链 (9) 2.8需求开拓 (9) 2.9生物识别技术产业与互联网等产业融合发展机遇 (9) 2.10行业发展需突破创新瓶颈 (10) 3.生物识别技术行业存在的问题 (12) 3.1行业服务无序化 (12) 3.2供应链整合度低 (12) 3.3基础工作薄弱 (13) 3.4产业结构调整进展缓慢 (13) 3.5供给不足，产业化程度较低 (13)

4.生物识别技术行业政策环境分析 (15) 4.1生物识别技术行业政策环境分析 (15) 4.2生物识别技术行业经济环境分析 (15) 4.3生物识别技术行业社会环境分析 (16) 4.4生物识别技术行业技术环境分析 (16) 5.生物识别技术行业竞争分析 (17) 5.1生物识别技术行业竞争分析 (17) 5.1.1对上游议价能力分析 (17) 5.1.2对下游议价能力分析 (17) 5.1.3潜在进入者分析 (18) 5.1.4替代品或替代服务分析 (18) 5.2中国生物识别技术行业品牌竞争格局分析 (19) 5.3中国生物识别技术行业竞争强度分析 (19) 6.生物识别技术产业投资分析 (20) 6.1中国生物识别技术技术投资趋势分析 (20) 6.2中国生物识别技术行业投资风险 (20) 6.3中国生物识别技术行业投资收益 (21)

2018年美颜产业美图分析报告

2018年美颜产业美图 分析报告 2018年1月

目录 一、公司概览：“6+1+N”矩阵下的美丽生态链 (5) 1、全球前九大iOS非游戏应用开发商，4.81亿月活掀自拍风潮 (5) 2、“6+1+N”模式打造美丽生态链，交叉推广助推公司平台化 (6) 3、美拍：从工具到社区 (6) 4、互联网业务处于变现初期阶段，“广告+直播+电商”为后期驱动力 (6) 5、催化剂：盈利可期、广告商业化推进 (7) 二、刚需演进：“应用矩阵+流量平台”打造一体化美丽社区 (8) 1、“移动化浪潮＋媒介革新＋美丽经济”孵化庞大影像应用市场 (8) 2、美图携先发优势，造应用矩阵，登顶影像应用市场 (8) 3、从图像到视频，短视频风口下美拍应运而生，且商业价值巨大 (9) 4、构建高凝聚力一体化美丽社区 (10) （1）平台化核心优势一：“海量用户＋口碑效应”下的正向循环 (11) （2）平台化核心优势二：有别于纯工具应用的“内容型”工具，是粘性和社区打造的基础 (11) （3）平台化核心优势三：“分享式”图片社交 (12) （4）平台化核心优势四：应用矩阵＋平台协同，实现低成本、高效率交叉销售 (12) 三、数据驱动：“AI美颜+数据算法”构筑技术壁垒 (13) 1、行业领先的人脸识别及3A技术是公司软硬件的基础 (14) 2、海量人像数据库及深度学习是支撑用户偏好预测、产品革新的关键 (15) 3、用户画像及推荐引擎为美拍用户进行精准推送，提升用户粘性及广告效应 (16) 4、图像识别、影像处理及机器学习等技术将衍生大量跨界机会 (16) 四、商业变现：硬件筑基，直播短期变现，电商＋广告为长期驱动力 (16) 1、智能硬件：为用户需求而生 (17) 2、广告：平台升级+形式丰富，受益于数字营销的崛起。 (20)

2017年指纹识别行业分析报告

2017年指纹识别行业 分析报告 2017年9月

目录 一、为什么指纹识别一直悬而未决 (4) 1、巨头指纹策略：iPhoneX取消指纹，三星选择后置 (4) 2、为什么今年指纹识别方案一直悬而未决 (5) （1）苹果新机采用全面屏，正面电容指纹需要重新设计 (5) （2）虹膜、人脸识别兴起，短期仍难以完全替代指纹 (6) 二、苹果今年虽未使用，但指纹识别仍将是智能机常见配置 (7) 三、光学、超声波UD逐渐成熟成为高端之选，中低端将重回后置9 10 1、光学方案 .......................................................................................................... （1）光学指纹历史悠久、原理清晰 (10) （2）Under Display方案较为成熟，OLED屏UD方案有望先行 (11) （3）苹果In Display专利居多，深度布局光学指纹识别 (15) （4）OXI 为LCD屏提供更大空间 (16) 17 2、超声波方案 ...................................................................................................... （1）从乐视到小米，高通推广超声波指纹不遗余力 (18) （2）vivo发布屏下方案，超声波指纹成熟度不断提升 (19) （3）Sonavation和InvenSense方案也需要重视 (20) 3、中低端品牌更倾向重回后置 (21) 四、新指纹识别技术产业链分析 (22) 22 1、光学指纹识别产业链 ...................................................................................... 24 2、超声波指纹识别产业链 .................................................................................. 3、后置电容指纹识别产业链 (25)

人脸识别行业-竞品分析

人脸识别行业竞品分析 2017年7月 目录 1. 北京海鑫科金高科技股份有限公司（1998） (1) 1.1.主要系统 (1)

1.2.案例 (1) 2.中科奥森科技有限公司（2011 ） (1) 2.1.主要系统： (1) 22 案例 (2) 3.广州像素数据技术开发有限公司（1998 ） (2) 3.1.主要系统： (2) 3.2.案例： (2) 4.深圳市飞瑞斯科技有限公司 (2) 4.1.主要系统： (2) 5.火眼臻睛（电子科技大学） (3) 5.1.主要系统： (3) 6.商汤科技 (3) 6.1.主要系统： (3) 7.Lin kface (3) 7.1.主要系统： (3) 8.川大智胜 (3) 9.Tencv (4) 10.颜鉴 (4) 11.飞搜科技 (4) 12.讯泊 (4)

.专业

1.北京海鑫科金高科技股份有限公司（1998） 1.1.主要系统 海鑫人脸识别系统、海鑫人脸识别监控比对引擎系统、海鑫人脸采集及活体 检测控件、海鑫人脸识别车牌监控系统 12案例 人脸识别用户：北京市公安局、河北省公安厅、内蒙古公安厅、上海市公安局、河南省公安厅、青海省公安厅、港澳旅客自助通关系统、中国2010 年上海世界博览会、第26届世界大学生夏季运动会 实验室信息化用户：公安部二所、北京市公安局法医中心、天津市公安局、上海市公安局、江苏省公安厅、浙江省公安厅、福建省公安厅、湖南省公安厅、广东省公安厅、重庆市公安局、贵州省公安厅、云南省公安厅、甘肃省公安厅、青海省公安厅、宁夏省公安厅、新疆建设兵团、石家庄市公安局、乌鲁木齐市公安局、赤峰市公安局、武汉市公安局、广州市公安局、东莞市公安局、广西钦州公安局、四川泸州公安局、保山市公安局、西宁市公安局、新疆库车、山东省青州县公安局 2.中科奥森科技有限公司（2011） 2.1.主要系统： 实铭通、人证合一、静态人脸对比、动态人脸监控、人脸数据库建设、移动人脸识别、人脸身份验证、人脸门禁系统、影像分析增强、视频浓缩快览、红外

2020年生物识别行业分析报告

2020年生物识别行业 分析报告 2020年6月

目录 一、生物识别技术发展概况 (4) 1、生物识别技术定义 (4) 2、生物识别技术中人脸及指纹识别优势明显 (5) 3、生物识别市场规模处于快速增长通道 (7) 二、指纹识别技术成熟，应用广泛 (9) 1、第一代光学指纹应用场景有限 (9) 2、电容式指纹成功引领智能手机生物识别技术升级 (10) 3、屏下指纹技术将是未来发展的方向 (12) 三、人脸识别技术成长迅速 (19) 1、苹果再次引领3D面部识别发展 (19) 2、2D面部识别安全性较低，应用于特定场景 (24) 3、人脸识别市场规模稳步增长 (25) 四、相关企业简析 (27) 1、汇顶科技 (27) 2、兆易创新 (30)

生物识别技术市场处于增长通道，指纹及人脸识别占据主要市场。生物识别技术被广泛应用于金融、信息安全以及电信等多个领域，全球市场规模不断扩张，根据统计，到2019年全球生物识别行业市场规模已经达到了200亿美元正处于快速增长通道。其中市场上应用最为广泛的生物识别技术是指纹识别以及人脸识别，这两种技术具备较高的使用便利性以及较低的设备成本等优势，市场份额占比分别为58%及18%。 屏下指纹为未来发展方向。指纹识别技术经过多代更迭，现在的主流技术路径包括电容式指纹、光学屏下指纹以及超声波屏下指纹技术，其中屏下指纹技术更是作为未来发展方向被广泛的应用，代表性厂商包括以光学式屏下指纹为主的汇顶科技、思立微、神盾等，还有以超声波屏下指纹为主的高通。据统计，预计到2024年，全球屏下指纹手机的出货量将达到11.8亿台，年均复合增长率为42.5%。 苹果引领3D人脸识别技术发展，整体市场保持较高增速。人脸识别分为3D及2D人脸识别，其中3D人脸识别实现方法包括结构光、ToF以及双目视觉三种方式，前两种方式应用范围相对更为广泛；2D 人脸识别由于安全性较低，只能应用于少数场景。根据统计2019年全球人脸识别市场规模为308亿元，我国市场规模为34.51占比约为10%，预计在2020及2021年仍将保持较高增速。

人脸识别技术市场发展现状

人脸识别技术市场发展现状 有这样一群人，一直在进行着各种各样的努力，攻破一个又一个技术难关。而他们的目的，却是为了以貌取人。 不是玩笑，更不是天方夜谭。因为这些人所从事的工作，正是人脸识别技术的研发与应用。从一指禅到面面观秋去冬来，瑟瑟寒风中，一双厚厚的手套让我们倍感温度。相信，没有谁愿意在零下几度的时候摘下它。但是，由于指纹打卡机的应用，使得我们每天不得不站在公司门口练习一指禅的功夫。试想，如果有一种产品，能够让我们这些君子既不动口也不动手，便能完成身份识别的工作，那将是事半功倍的。而人脸识别技术的发展及应用，恰好满足了我们的需求。 近年来，由于反恐、国土安全和社会安全的需要，世界各国都对安防领域加大了投入。而身份识别正是安防的一个核心问题。在这种大环境下，生物特征识别迎来了一个快速发展的时期，人脸识别技术在这样的环境下异军突起，犹如七八点钟的太阳冉冉升起。截止2007年，人脸识别的市场份额由原来的微不足道，迅速上升到12.9%，市场份额仅仅小于指纹识别，并且比重还在不断增加，彻底打破了国际生物识别市场上指纹一统天下的局面。 放眼国内人脸识别技术市场，从2007年便开始经历迅速的发展，而且发展的脚步越来越快。由于科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性，国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持，使得我国人脸识别技术取得了很大进展。而且，除了传统的考勤、门禁等应用外，各种新的应用需求的不断涌现，也极大地推动了这一市场的发展。例如，视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离上识别出特定人的身份，这显然是指纹识别的方法所不能满足的。而人脸识别却是一个极佳的选择。此外，人脸识别系统的市场大小，很大程度上是和人口的数量大小相关的。而我国有13亿人口，这就从本质上决定了我国是世界上规模最大的生物识别市场。 从一指禅到面面观，看起来只是个时间的问题。 掀起技术的盖头来指纹识别应该是目前应用最广泛、最普及的一种生物特征识别技术，在全球也是如此；人脸识别技术，目前在全球所占份额不小，但在国内，由于进口产品价格