2017-2022年中国人脸识别市场分析预测及战略咨询报告

报告名称：2017-2022年中国人脸识别市场分析预测及战略咨询报告
出版日期：2017-6
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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，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。该技术融合了生物学、心理学、认知学、模式识别、图像处理、计算机视觉等多领域的知识和相关技术，可广泛应用于身份确认、身份鉴别、访问控制、安全监控、人机交互等场景。

人脸识别技术示意图

人脸识别的工程应用始于 20 世纪 60 年代，经过 50 多年的发展，人脸识别技术已经取得了重大突破，很多经典算法和人脸库相继出现。目前人脸识别系统最高的正确率可以达到 99.5%，而人眼在同等条件下识别的正确率仅为 97.52%，人脸识别的准确率已经做到了比肉眼更精准。

目前，世界上最高的人脸识别正确率即由我国的 Face++团队创造。同时由于我国人口基数大的特殊国情，政府和产业对人脸识别技术具有较为迫切的需求，推动了我国的人脸识别商业化进程走在世界前列，人脸识别技术和产品已被应用于政府、军队、银行、社保、电子商务、安防等领域。

人脸识别技术优缺点

188bet金宝搏网站发布的《2017-2022年中国人脸识别市场分析预测及战略咨询报告》共十二章。首先介绍了人脸识别相关概念及发展环境，接着分析了中国人脸识别规模及消费需求，然后对中国人脸识别市场运行态势进行了重点分析，最后分析了中国人脸识别面临的机遇及发展前景。您若想对中国人脸识别有个系统的了解或者想投资该行业，本报告将是您不可或缺的重要工具。

本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录：

第一章 人脸识别 的基本概况

1.1 人脸识别行业总述

1.1.1 基本概念

1.1.2 技术流程

1.1.3 识别算法

1.1.4 识别数据

1.1.5 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

第二章人脸识别行业发展环境分析

2.1 国际环境

2.1.1 全球经济形势

2.1.2 市场发展现状

2.1.3 人脸识别解锁

2.1.4 机场入关应用

2.2 政策环境

2.2.1 行业标准制定

2.2.2 系统技术要求

2.2.3 金融远程服务

2.2.4 科技创新规划

2.3 经济环境

2.3.1 经济发展概况

2.3.2 高新技术产业

2.3.3 人工智能发展

2.3.4 “十三五”趋势

2.4 产业环境

2.4.1 产业形势分析

2.4.2 市场发展现状

2.4.3 竞争格局分析

2.4.4 市场面临挑战

第三章 2014-2016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综述

3.1.1 产业发展历程

3.1.2 人脸识别特点

3.1.3 行业发展优势

3.1.4 市场产品分类

3.2 2014-2016年人脸识别市场发展形势

3.2.1 市场发展规模

3.2.2 市场竞争激烈

3.2.3 技术研发加速

3.2.4 央行政策支持

3.3 2014-2016年人脸识别产业技术分析

3.3.1 技术原理分析

3.3.2 技术发展特点

3.3.3 关键技术分析

3.3.4 技术发展影响

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 发展面临瓶颈

3.4.3 隐私保护问题

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 市场应对策略

3.5.3 隐私保护对策

第四章 2014-2016年中国人脸识别应用领域分析

4.1 2014-2016年人脸识别技术应用现状总况

4.1.1 主要识别产品

4.1.2 主要用途分析

4.1.3 重点应用领域

4.1.4 应用发展现状

4.2 2014-2016年人脸识别技术在金融领域的应用

4.2.1 金融领域应用

4.2.2 助推行业改革

4.2.3 未来发展前景

4.3 2014-2016年人脸识别技术在安检领域的应用

4.3.1 机场安检识别

4.3.2 出入境人脸识别

4.3.3 未来发展前景

4.4 2014-2016年人脸识别技术在高校管理的应用

4.4.1 课堂考勤管理

4.4.2 高校安全管理

4.4.3 防作弊生物技术

4.4.4 考场防作弊监控

4.4.5 高考人脸识别系统

第五章 2014-2016年其他生物识别市场发展分析

5.1 指纹识别

5.1.1 指纹识别优势

5.1.2 市场竞争形势

5.1.3 市场发展动态

5.1.4 行业发展瓶颈

5.1.5 未来发展前景

5.2 虹膜识别

5.2.1 识别技术原理

5.2.2 比较优势分析

5.2.3 企业市场竞争

5.2.4 虹膜识别产业链

5.2.5 市场发展前景

5.3 语音识别

5.3.1 全球市场规模

5.3.2 企业竞争形势

5.3.3 产业发展策略

5.3.4 技术发展趋势

5.4 指静脉识别

5.4.1 指静脉识别特点

5.4.2 技术专利分析

5.4.3 技术应用分析

5.4.4 未来发展前景

第六章 2014-2016年中国物联网行业发展分析

6.1 2014-2016年中国物联网行业总况

6.1.1 层次架构分析

6.1.2 技术体系分析

6.1.3 技术应用场景

6.1.4 隐私安全分析

6.1.5 市场发展潜力

6.2 物联网产业发展驱动因素分析

6.2.1 政策推动

6.2.2 巨头发展

6.2.3 技术演进

6.3 物联网行业产业链结构分析

6.3.1 产业链结构

6.3.2 产业链的优势

6.3.3 产业生态环境

6.4 2014-2016年中国物联网应用领域分析

6.4.1 车联网

6.4.2 公共事业

6.4.3 智能家居

6.4.4 智慧医疗

6.4.5 工业物联网

6.5 中国物联网行业发展问题剖析

6.5.1 行业面临挑战

6.5.2 行业安全问题

6.5.3 商业模式问题

6.6 中国物联网行业发展建议分析

6.6.1 行业发展对策

6.6.2 安全措施分析

6.6.3 商业模式战略

第七章 2014-2016年人脸识别市场重点企业运营分析

7.1 四川川大智胜软件股份有限公司

7.1.1 企业发展简况分析

7.1.2 经营效益分析

7.1.3 企业经营情况分析

7.1.4 人脸识别动态

7.1.5 企业经营优劣势分析

7.1.6 未来发展前景

7.2 佳都新太科技股份有限公司

7.2.1 企业发展简况分析

7.2.2 经营效益分析

7.2.3 企业经营情况分析

7.2.4 人脸识别动态

7.2.5 企业经营优劣势分析

7.2.6 未来发展前景

7.3 科大讯飞股份有限公司

7.3.1 企业发展简况分析

7.3.2 经营效益分析

7.3.3 企业经营情况分析

7.3.4 人脸识别动态

7.3.5 企业经营优劣势分析

7.3.6 未来发展前景

7.4 汉王科技股份有限公司

7.4.1 企业发展简况分析

7.4.2 经营效益分析

7.4.3 企业经营情况分析

7.4.4 人脸识别动态

7.4.5 企业经营优劣势分析

7.4.6 未来发展前景

7.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司

7.5.1 企业发展简况分析

7.5.2 经营效益分析

7.5.3 企业经营情况分析

7.5.4 生物识别动态

2007 年至 2013 年六年期间，生物识别技术的全球市场规模年均增速为 21.7%，这在全球大部分行业增长率不到 5%的对比下实属罕见。2015 年生物识别技术全球市场规模将达到 130 亿美元，2020 年将达到 250 亿美元，5 年内年均增速约 14%。自 2015 年到 2020 年，各细分行业市场规模增幅分别为：指纹 (73.3%) 、语音 (100%) 、人脸 (166.6%) 、虹膜 (100%) 、其他 (140%) 。众多生物识别技术中人脸识别在增幅上居于首位，预计到 2020 年人脸识别技术市场规模将上升至 24 亿美元。预计在智能终端渗透脸部识别的情况下，市场规模可能大超预期。

全球生物识别行业市场规模（亿美元）

全球生物识别细分行业市场占比

7.5.5 企业经营优劣势分析

7.5.6 未来发展前景

7.6 北京旷视科技有限公司

7.6.1 企业发展简况分析

7.6.2 Face++概况

7.6.3 企业融资动态

7.6.4 智能安防应用

7.6.5 助力机器人发展

7.6.6 协同构建智慧城市

第八章中国人脸识别行业发展前景分析（ZY ZM）

8.1 生物识别市场发展前景

8.1.1 市场规模预测

8.1.2 市场发展潜力

8.1.3 技术发展趋势

8.2 人脸识别市场发展前景

8.2.1 未来发展前景

8.2.2 应用发展方向

8.2.3 市场发展趋势

8.2.4 智慧城市推动

图表目录：

图表：2017-2022年全球生物识别技术行业细分市场规模

图表：2017-2022年人脸识别区域市场产值预估

图表：人脸识别应用领域

图表：2016年人脸识别最新相关政策和行业标准

图表：安防视频监控系统的基本结构和功能要求

图表：安全防范食品监控人脸识别系统基本构成

图表：安防视频监控各漏报率对应系统性能级别

图表：监视名单长度及照片质量

图表：2014-2016年国内生产总值及其增长速度

图表：2016年人口数及其构成

图表：2014-2016年城镇新增就业人数

图表：2014-2016年全员劳动生产率

图表：2016年居民消费价格月度涨跌幅度

图表：2016年居民消费价格比2014年涨跌幅度

图表：2016年新建商品住宅月同比价格上涨、持平、下降城市个数变化情况

图表：2014-2016年全国一般公共预算收入

图表：2014-2016年国家外汇储备

图表：2006-2016年人工智能领域全球投资总额

图表：2010-2016年人工智能领域全球风险投资总额

图表：人工智能各细分行业公司数量（家）

图表：人工智能发展历程

图表：大数据的五大特征

图表：大数据主要技术

图表：大数据挖掘步骤

图表：三种图像类生物识别技术比较

图表：2007-2020年全球生物识别行业市场规模预测

图表：2017-2022年全球生物识别行业细分市场规模

图表：人脸识别过程

图表：人脸识别技术的优势

图表：人脸识别应用领域

图表：机器视觉的应用方向

图表：典型的工业用机器视觉系统

图表：2017-2022年全球机器视觉市场规模预测

图表：城市化1.0-4.0的演变

图表：智慧城市系统

图表：智慧城市市场空间

图表：人脸识别在公安系统的应用

图表：人工智能在安防行业的应用领域

图表：安防行业发展趋势

图表：2014-2016年安防行业市场规模及增速

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