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2023-2027年中國人臉識別產業(yè)市場分析及發(fā)展趨勢調研預測報告
2023-03-07
  • [報告ID] 188359
  • [關鍵詞] 人臉識別產業(yè)市場分析
  • [報告名稱] 2023-2027年中國人臉識別產業(yè)市場分析及發(fā)展趨勢調研預測報告
  • [交付方式] EMS特快專遞 EMAIL
  • [完成日期] 2023/3/3
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報告簡介

人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。人臉識別技術滲透率不斷提高,預計在給人們生活帶來便利和安全的同時,持續(xù)帶動人臉識別行業(yè)發(fā)展。

人臉識別行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1.人臉識別市場規(guī)模

隨著人臉識別技術的不斷成熟,人臉識別技術逐漸被人們所熟知。同時,計算機、光學成像等相關技術的高速發(fā)展,人臉識別在各領域的應用不斷拓展,人臉識別行業(yè)市場規(guī)模持續(xù)增長。數(shù)據(jù)顯示,2020年中國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模達到45億元。隨著人臉識別技術在各行業(yè)應用滲透的不斷深入,預計2022年中國人臉識別市場規(guī)模將達到68億元。

中國人臉識別市場規(guī)模

2.人臉識別競爭格局

人臉識別的快速發(fā)展吸引了安防企業(yè)的產業(yè)布局,還帶來了互聯(lián)網巨頭企業(yè)的投資進入。

在安防企業(yè)方面,?低暿亲鳛槿蝾I先的安防龍頭,在人臉識別領域也有著重要地位,人臉識別產品主要為“明眸”系列近景人臉識別產品,廣泛應用于安防、交通、金融服務和樓宇等場景。同時大華股份、川大智能緊隨其后也在不斷開展人臉識別技術研發(fā)和相關產品研制,大華股份推出人臉識別門口機、通行閘機等產品,應用于智慧警務、智慧樓宇和日常消費場景;川大智勝以實時軟件為核心,形成系列重大裝備和系統(tǒng),在人臉識別領域推出了人證查驗通道產品、視頻門禁監(jiān)控系統(tǒng)等,廣泛應用于智慧安防、金融、智慧政務等場景。

在互聯(lián)網巨頭方面,目前百度、騰訊、阿里分別利用自身云團隊開展人臉識別技術研究,拓展應用場景。三大巨頭云團隊人臉識別產品均提供人臉檢測、人臉對比等服務,應用場景不僅包含安防、門禁等領域,同時還在智能相冊、人臉美顏、動態(tài)貼圖等領域進行拓展。

3.人臉識別企業(yè)注冊量

企查查數(shù)據(jù)顯示,2017-2019年中國人臉識別相關企業(yè)注冊量持續(xù)增加,2019年達近年新增企業(yè)峰值,2020年開始出現(xiàn)下降,新增企業(yè)降至1748家,同比下降25.4%。截至2021年年底,我國新增人臉識別相關企業(yè)1111家,同比下降36.4%。

人臉識別行業(yè)發(fā)展前景

1.政策支持人臉識別行業(yè)發(fā)展

近年來,國家及相關部門出臺了一系列政策,鼓勵人工智能和人臉識別行業(yè)的發(fā)展。在政策支持下,中國人工智能在國內的快速發(fā)展,科技巨頭扎堆布局,越來越多的產業(yè)資本開始關注人臉識別。人臉識別技術逐漸在智慧城市、公共安全、軌道交通、政府治理及交通等行業(yè)的應用,為中國人臉識別行業(yè)奠定堅實的基礎。

2.3D人臉識別技術引領行業(yè)發(fā)展

目前,人臉識別技術已經在多個領域落地,尤其是在安防和金融領域應用最廣。?低、曠視等與公安部門、零售企業(yè)積極合作,通過自身技術顛覆性改變了傳統(tǒng)刑偵和零售場景。下游應用市場不斷拓展,推動3D識別、活體檢測等關鍵技術引領人臉識別行業(yè)發(fā)展,實現(xiàn)人臉識別創(chuàng)新。


報告目錄
2023-2027年中國人臉識別產業(yè)市場分析及發(fā)展趨勢調研預測報告


第一章 人臉識別的基本概況
第二章 人臉識別行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 國際環(huán)境
2.1.1 國際經濟環(huán)境
2.1.2 市場發(fā)展規(guī)模
2.1.3 行業(yè)發(fā)展趨勢
2.2 政策環(huán)境
2.2.1 行業(yè)標準發(fā)布
2.2.2 標準內容分析
2.2.3 央行支持文件
2.2.4 科技創(chuàng)新規(guī)劃
2.3 經濟環(huán)境
2.3.1 宏觀經濟概況
2.3.2 工業(yè)運行情況
2.3.3 固定資產投資
2.3.4 宏觀經濟展望
2.4 社會環(huán)境
2.4.1 互聯(lián)網普及情況
2.4.2 居民收入情況
2.4.3 國家科研實力
2.5 產業(yè)環(huán)境
2.5.1 市場規(guī)模機構
2.5.2 市場機構分析
2.5.3 產業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
第三章 2020-2022年中國人臉識別行業(yè)發(fā)展分析
3.1 中國人臉識別行業(yè)發(fā)展動因
3.1.1 識別效率提升
3.1.2 應用需求上升
3.1.3 接受程度較高
3.1.4 相關政策利好
3.2 中國人臉識別產業(yè)鏈分析
3.2.1 產業(yè)鏈結構分析
3.2.2 上下游布局企業(yè)
3.2.3 上游發(fā)展特點分析
3.2.4 中游技術發(fā)展進展
3.2.5 下游未來發(fā)展趨勢
3.3 2020-2022年中國人臉識別市場發(fā)展狀況
3.3.1 市場發(fā)展階段
3.3.2 市場產品分類
3.3.3 市場發(fā)展特點
3.3.4 市場發(fā)展規(guī)模
3.3.5 商業(yè)模式分析
3.3.6 盈利模式分析
3.4 中國人臉識別行業(yè)發(fā)展問題
3.4.1 行業(yè)發(fā)展問題
3.4.2 技術發(fā)展瓶頸
3.4.3 隱私保護問題
3.4.4 技術安全問題
3.5 中國人臉識別市場應對措施
3.5.1 產業(yè)發(fā)展建議
3.5.2 技術發(fā)展對策
3.5.3 技術安全防范
第四章 2020-2022年人臉識別技術發(fā)展分析
4.1 人臉識別技術綜況
4.1.1 技術發(fā)展歷程
4.1.2 技術原理分析
4.1.3 技術發(fā)展特點
4.1.4 關鍵技術分析
4.1.5 技術影響生活
4.2 人臉識別系統(tǒng)分析
4.2.1 系統(tǒng)構成分析
4.2.2 系統(tǒng)設計流程
4.2.3 重點模塊構建
4.2.4 系統(tǒng)細分模塊
4.3 3D人臉識別技術分析
4.3.1 3D人臉識別方案
4.3.2 3D人臉識別原理
4.3.3 3D人臉識別優(yōu)勢
4.3.4 3D人臉識別應用
4.3.5 手機應用狀況分析
4.3.6 3D人臉識別前景
4.4 人臉識別與相關技術的融合
4.4.1 人臉識別+大數(shù)據(jù)
4.4.2 人臉識別+虛擬現(xiàn)實
4.5 其他生物識別技術分析
4.5.1 指紋識別技術
4.5.2 虹膜識別技術
4.5.3 語音識別技術
4.5.4 指靜脈識別技術
第五章 2020-2022年中國人臉識別應用狀況及模式
5.1 人臉識別技術應用綜況
5.1.1 應用階段分析
5.1.2 主要識別產品
5.1.3 主要用途分析
5.1.4 重點應用領域
5.1.5 商業(yè)化發(fā)展分析
5.2 人臉識別應用模式分析
5.2.1 人臉識別的1:1模式
5.2.2 人臉識別的1:N模式
5.2.3 人臉識別的M:N模式
5.2.4 三種應用模式的對比
第六章 2020-2022年中國人臉識別重點應用領域分析
6.1 智慧金融領域
6.1.1 人臉識別應用背景
6.1.2 人臉識別應用場景
6.1.3 金融應用前景展望
6.1.4 銀行應用規(guī)模預測
6.2 智能手機領域
6.2.1 智能手機產量規(guī)模
6.2.2 手機人臉識別技術
6.2.3 人臉識別手機產品
6.2.4 人臉識別應用問題
6.2.5 技術應用趨勢預測
6.2.6 技術應用規(guī)模預測
6.3 電子支付領域
6.3.1 電子支付市場規(guī)模
6.3.2 電子支付用戶規(guī)模
6.3.3 生物支付成為主流
6.3.4 人臉識別保障安全
6.3.5 電商支付領域應用
6.3.6 人臉識別支付案例
6.4 交通客運領域
6.4.1 交通運輸業(yè)狀況
6.4.2 軌交信息化需求
6.4.3 高鐵檢票應用
6.4.4 機場應用詳析
6.4.5 輪渡票務應用
6.4.6 出入境人臉識別
6.4.7 公交安全駕駛應用
6.5 監(jiān)控安防領域
6.5.1 安防市場規(guī)模分析
6.5.2 視頻監(jiān)控應用需求
6.5.3 人臉識別應用進程
6.5.4 人臉識別應用意義
6.5.5 人臉識別應用場景
6.5.6 應用布局企業(yè)分類
6.5.7 應用需求空間預測
6.6 智能門禁領域
6.6.1 門禁行業(yè)發(fā)展狀況
6.6.2 門禁智能發(fā)展趨勢
6.6.3 人臉識別應用優(yōu)勢
6.6.4 技術應用于智慧社區(qū)
6.6.5 地區(qū)應用動態(tài)分析
6.7 高校管理領域
6.7.1 課堂考勤管理
6.7.2 高校安全管理
6.7.3 防作弊生物技術
6.7.4 考場防作弊監(jiān)控
6.7.5 高考人臉識別系統(tǒng)
6.8 其他應用領域
6.8.1 醫(yī)療健康領域
6.8.2 電子政務領域
6.8.3 公安系統(tǒng)應用
6.8.4 保險業(yè)務領域
6.8.5 新零售業(yè)務領域
6.8.6 智能迎賓系統(tǒng)
6.8.7 其他部分應用
第七章 2020-2022年中國人臉識別行業(yè)競爭格局
7.1 整體競爭格局
7.1.1 品牌競爭格局
7.1.2 技術競爭格局
7.1.3 企業(yè)競爭格局
7.1.4 五力競爭分析
7.2 初創(chuàng)公司陣營
7.2.1 陣營主體構成
7.2.2 商業(yè)模式分析
7.2.3 市場份額占比
7.2.4 競爭焦點分析
7.3 上市公司陣營
7.3.1 陣營主體構成
7.3.2 運營狀況對比
7.3.3 企業(yè)布局方向
7.4 互聯(lián)網公司陣營
7.4.1 國際企業(yè)布局
7.4.2 百度布局動態(tài)
7.4.3 騰訊布局動態(tài)
7.4.4 阿里布局動態(tài)
第八章 2019-2022年人臉識別市場重點企業(yè)運營分析
8.1 四川川大智勝軟件股份有限公司
8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2 人臉識別布局
8.1.3 經營效益分析
8.1.4 業(yè)務經營分析
8.1.5 財務狀況分析
8.1.6 核心競爭力分析
8.1.7 未來前景展望
8.2 佳都新太科技股份有限公司
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 人臉識別布局
8.2.3 經營效益分析
8.2.4 業(yè)務經營分析
8.2.5 財務狀況分析
8.2.6 核心競爭力分析
8.2.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.2.8 未來前景展望
8.3 漢王科技股份有限公司
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2 人臉識別布局
8.3.3 經營效益分析
8.3.4 業(yè)務經營分析
8.3.5 財務狀況分析
8.3.6 核心競爭力分析
8.3.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.3.8 未來前景展望
8.4 神思電子技術股份有限公司
8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2 人臉識別布局
8.4.3 經營效益分析
8.4.4 業(yè)務經營分析
8.4.5 財務狀況分析
8.4.6 核心競爭力分析
8.4.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.4.8 未來前景展望
8.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司
8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2 人臉識別業(yè)務
8.5.3 經營效益分析
8.5.4 業(yè)務經營分析
8.5.5 財務狀況分析
8.5.6 核心競爭力分析
8.5.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.5.8 未來前景展望
8.6 北京曠視科技有限公司
8.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.6.2 競爭實力分析
8.6.3 Face++動態(tài)
8.6.4 技術研發(fā)動態(tài)
8.6.5 融資布局分析
8.6.6 業(yè)務發(fā)展展望
8.7 廣州云從信息科技有限公司
8.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.7.2 競爭實力分析
8.7.3 業(yè)務板塊分析
8.7.4 融資布局加快
8.7.5 技術產品研發(fā)
第九章 人臉識別投資合作項目案例分析
9.1 人臉識別高精度儀器開發(fā)及應用項目
9.1.1 項目基本情況
9.1.2 項目完成情況
9.1.3 項目技術突破
9.1.4 項目驗收意義
9.2 人臉識別模塊及系統(tǒng)軟件銷售項目
9.2.1 項目基本情況
9.2.2 項目產品范圍
9.2.3 項目影響分析
9.3 智慧社區(qū)智能人臉識別門禁布控系統(tǒng)項目
9.3.1 項目基本情況
9.3.2 項目影響分析
9.3.3 項目風險分析
第十章 中國人臉識別行業(yè)發(fā)展機遇分析
10.1 生物識別市場發(fā)展前景向好
10.1.1 市場需求空間
10.1.2 應用趨勢明朗
10.1.3 產業(yè)發(fā)展方向
10.1.4 技術發(fā)展趨勢
10.2 人臉識別企業(yè)投融資布局加快
10.2.1 依圖科技融資動態(tài)
10.2.2 商湯科技融資動態(tài)
10.2.3 中科視拓融資布局
10.2.4 深醒科技融資布局
10.2.5 唯思科技融資動態(tài)
10.3 人臉識別市場投資態(tài)勢良好
10.3.1 驅動因素分析
10.3.2 市場融資加快
10.3.3 技術研發(fā)推進
10.3.4 技術要求提高
第十一章 中國人臉識別行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
11.1 人臉識別市場發(fā)展前景展望
11.1.1 智慧城市推動
11.1.2 行業(yè)發(fā)展展望
11.1.3 發(fā)展?jié)摿Ψ治?
11.1.4 市場規(guī)模預測
11.1.5 國際市場布局
11.2 人臉識別行業(yè)未來發(fā)展趨勢
11.2.1 行業(yè)整體發(fā)展趨勢
11.2.2 多模態(tài)融合趨勢
11.2.3 行業(yè)規(guī)范化趨勢
11.2.4 技術精準化趨勢

圖表目錄
圖表 人臉識別過程
圖表 人臉特征點提取向量化
圖表 人臉識別算法流程
圖表 五種生物識別技術性能對比
圖表 人臉識別的優(yōu)勢
圖表 全球主要經濟體PMI指標
圖表 全球主要經濟體貿易進出口額
圖表 全球主要經濟體匯率
圖表 全球人臉識別行業(yè)市場規(guī)模發(fā)展趨勢
圖表 系統(tǒng)的基本結構和功能要求
圖表 系統(tǒng)基本構成框圖
圖表 系統(tǒng)的性能級別在誤報率
圖表 系統(tǒng)的監(jiān)測類別
圖表 測試識別區(qū)域實景圖(一)
圖表 測試識別區(qū)域實景圖(二)
圖表 監(jiān)視名單長度及照片質量描述
圖表 2016-2018年國內生產總值增長速度(季度同比)
圖表 2017-2018年規(guī)模以上工業(yè)增加值增速(月度同比)
圖表 2017年按領域分固定資產投資(不含農戶)及其占比
圖表 2017年分行業(yè)固定資產投資(不含農戶)及其增長速度
圖表 2017年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表 2017-2018年固定資產投資(不含農戶)增速(同比累計)
圖表 中國網民規(guī)模和互聯(lián)網普及率
圖表 中國手機網民規(guī)模及其占網民比例
圖表 2018年與2017年居民人均可支配收入平均數(shù)與中位數(shù)對比
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