一、报&= #21578;报价

《2017-2022年中国人脸识别市场深度调查与产业竞争格局报告》信息及时，资料详&#= 23454;，指导性强，具有?= 20;家，独到，独特的优= 势。旨在帮助客户掌= 5569;区域经济趋势，获?= 1;优质客户信息，准确&= #12289;全面、迅速了解目= 069;行业发展动向，从而= ;提升工作效率和效果&#= 65292;是把握企业战略发ì= 37;定位不可或缺的重要= 决策依据。 =

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二、说&= #26126;、目录、图表目录
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。

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、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国政府的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。

当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生，鉴于此种原因，防盗门开始走进千家万户，给家庭带来安宁；然而，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切，基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。人脸识别技术已经得到广泛的认同，但其应用门槛仍然很高：技术门槛高（开发周期长），经济门槛高（价格高）。

人脸识别流程

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。

全球生物识别细分行业市场占比

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。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

智研数据研究中心发布的《2017-2022年中国人脸识别市场深度调查与产业竞争格局报告》共八章。首先介绍了人脸识别行业市场发展环境、人脸识别整体运行态势等，接着分析了人脸识别行业市场运行的现状，然后介绍了人脸识别市场竞争格局。随后，报告对人脸识别做了重点企业经营状况分析，最后分析了人脸识别行业发展趋势与投资预测。您若想对人脸识别产业有个系统的了解或者想投资人脸识别行业，本报告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

全球生物识别行业市场规模（亿美元）

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　2011-2016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　2011-2016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　2011-2016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　2011-2016年中国人脸识别应用领域分析

4.1　2011-2016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　2011-2016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　2011-2016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　2011-2016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　2011-2016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　2011-2016年中国物联网行业发展分析

6.1　2011-2016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

2010－2019年中国物联网整体规模与增长预测

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　2011-2016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　2011-2016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　企业发展概况

7.1.2　经营效益分析

7.1.3　业务经营分析

7.1.4　人脸识别动态

7.1.5　财务状况分析

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　企业发展概况

7.2.2　经营效益分析

7.2.3　业务经营分析

7.2.4　人脸识别动态

7.2.5　财务状况分析

7.2.6　未来发展前景

7.3　科大讯飞股份有限公司

7.3.1　企业发展概况

7.3.2　经营效益分析

7.3.3　业务经营分析

7.3.4　人脸识别动态

7.3.5　财务状况分析

7.3.6　未来发展前景

7.4　汉王科技股份有限公司

7.4.1　企业发展概况

7.4.2　经营效益分析

7.4.3　业务经营分析

7.4.4　人脸识别动态

7.4.5　财务状况分析

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　企业发展概况

7.5.2　经营效益分析

7.5.3　业务经营分析

7.5.4　生物识别动态

7.5.5　财务状况分析

7.5.6　未来发展前景

7.6　北京旷视科技有限公司

7.6.1　企业发展概况

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 GXH）

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（ZY GXH）

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　2016-2019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　2011-2016年国内生产总值及其增长速度

图表　2016年年末人口数及其构成

图表　2011-2016年城镇新增就业人数

图表　2011-2016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2015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　2011-2016年全国一般公共预算收入

图表　2011-2016年年末国家外汇储备

图表　2006-2016年人工智能领域全球投资总额

图表　2010-2015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　2007-2022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

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