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中国3D人脸识别行业发展现状分析及未来投资战略规划报告

时间:2024-03-13 10:37:00 阅读:1153 整理:广州市场调查公司

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识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;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。

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。

3D人脸识别则是通过3D摄像头立体成像,能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息,从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界,并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了,分析判断的准确性有了极大的提升,人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化妆/皮面具/双胞胎等状态,适合金融领域和智能门禁等安全级别要求高的应用场景。

人脸识别行业

目前我国排名前列的人脸识别企业主要有旷视科技、商汤科技等专门成立从事人脸识别技术研发应用的创业型公司,老牌的安防及上市企业如海康威视、大华股份、川大智胜、欧比特等,同时还有互联网巨头腾讯、阿里、百度以投资或自有研发团队的形式进入人脸识别领域。

2021年11月14日,国家网信办公布《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》,并向社会公开征求意见。征求意见稿提出,数据处理者利用生物特征进行个人身份认证的,应当对必要性、安全性进行风险评估,不得将人脸、步态、指纹、虹膜、声纹等生物特征作为唯一的个人身份认证方式,以强制个人同意收集其个人生物特征信息。

2023年8月8日,为规范人脸识别技术应用,保护个人信息权益及其他人身和财产权益,维护社会秩序和公共安全,国家网信办发布《人脸识别技术应用安全管理规定(试行)(征求意见稿)》,向社会公开征求意见。

日前,由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC 28)提出并归口管理的《信息技术 生物特征识别 人脸识别系统测试方法》(GB/T 42981-2023)国家标准发布,将于2024年4月1日正式实施。

本标准规定了人脸识别系统测试的一般要求,描述了人脸识别系统的功能测试方法、性能测试方法以及活体检测测试方法。适用于第三方检验检测机构开展人脸识别系统测试,开发和应用人脸识别系统的相关机构参照开展测试活动。

在不同应用领域,人脸识别行业品牌的知名度不一样。按照人脸识别技术的应用维度分析,可以分为政府、企业和个人消费者,其中政府部门一般希望人脸识别技术应用在智能安防领域,应用场景复杂,对准确性的要求较高 ; 个人消费者应用场景复杂性低,但对消费体验要求较高。按照人脸识别技术的供给维度分析,人脸识别技术能够提供的产品主要划分为工程项目、硬件及软件技术。

由于人脸识别技术水平要求较高,其研究主要集中在北京市、上海市、广东省、杭州市、重庆市等科技研发实力较强的地区。其中,北京市分布数量最多,其人脸识别研究实力也处于国内领先地位,

从人脸识别行业专利集中度来看,整体上呈现区域专利申请集中度较高而企业集中度较低的特点,专利申请排名前四的省份分别是广东、北京、江苏和浙江,CR4 达 70.99%; 企业专利申请数量前 10 名分别为 OPPO 广东移动通信有限公司、腾讯科技 ( 深圳 ) 有限公司、平安科技 ( 深圳 ) 有限公司、北京百度网讯科技有限公司、国家电网有限公司、中国银行股份有限公司、北京旷视科技有限公司、中国工商银行股份有限公司、维沃移动通信有限公司和百度在线网络技术 ( 北京 ) 有限公司,CR10 仅为 4.31%,前 10 代表企业分别属于通信、互联网、金融、能源等不同行业。

3D人脸识别行业发展前景

3D人脸识别则是通过3D摄像头立体成像,能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息,从而使得计算机得到空间的3D教据并能够复原完整的三维世界,并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了,分析判断的准确性有了极大的提升,人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化枚/皮面具/双胞胎等状态,适合金融领域和智能手机等安全级别要求高的应用场景。

由于目前人脸识别行业正在从2D转向3D,从2D和3D的发展特征来看,3D的识别率远高于2D,每个布局2D人脸识别的企业均会逐渐布局3D人脸识别。

与2D人脸识别技术比较,3D人脸识别的优点在于:(1)精准度高——3D人脸识别系统采集人体面部三维特征,识别精度高,错误拒绝率和错误接受率极低,大量面部特征和数据点足以区分双胞胎;(2)环境稳定性强——3D人脸识别系统对光线、背景灯环境的实用性更强,系统更稳定;(3)防伪稳定性高——3D人脸识别系统更稳定,系统不易被轻易愚弄、欺骗,而冒充身份者能够通过合法用户的视频图像或相片骗过2D人脸识别系统;(4)实用性强——3D人脸识别系统不需要用户配合,当人脸有姿态、角度、表情、面部遮挡物等时,其识别性能稳定,实用性强,而2D人脸识别系统识别性能下降剧烈。

2010年以来,随着我国人工智能产业的快速发展,计算机视觉技术产业化进程在我国加速发展,商汤科技、旷视科技等计算机视觉相关企业相继成立,进一步促进我国计算机视觉行业的健康发展。2017年,iPhone X问世,开启了手机3D人脸识别元年,引发了众多手机厂商纷纷效仿。

3D人脸识别模组在价格相对价格更高的同时,安全性优势也更为明显。在安防领域,3D人脸识别能在智能门锁进行更准确地识别。目前智能门锁市场正在不断扩大,包括人脸、虹膜识别等生物识别方式也逐渐进入实际应用。在边检通关场景,3D人脸也有有效应用。通关场景中,如何让人、车流通更为高效,是一个关键问题。逆光或侧光情况对识别影响都会较大,所以很多通行关口,正午阳光直射时会关闭部分闸机以免误识。3D人脸通过对光线的智能处理,就能更为有效的避免强光,保证识别的稳定性。

人脸识别行业前景广阔,人脸识别市场热度高涨,其应用场景得到跨越式发展的根本原因在于技术革新。深度学习将人脸识别的精确度提高到肉眼级别,极大丰富了人脸识别的应用场景。互联网银行远程开户的刚需将人脸识别带进了金融级应用场景;巨头频繁布局人脸识别赋予其更大的应用场景想像空间,同时培养用户“刷脸”习惯以及对技术的认可度,有利于产业进一步发展。多方的推动使得人脸识别应用得到爆发式发展。

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