20170923-兴业证券-计算机行业跟踪报告_浮云渐散_刷脸时代来临_43页_2mb

人脸识别技术发展与应用分析总结

核心内容概述

人脸识别技术正从实验室走向实际应用，成为推动多个行业变革的关键技术。2017年苹果、小米、vivo等手机厂商相继推出具备人脸识别功能的设备，标志着人脸识别正式迈入消费级领域。与此同时，政府、金融、安防、零售等领域的应用也逐步展开，人脸识别技术的商业化进程加速。

主要观点

• 技术发展：深度学习和3D视觉技术是人脸识别商业化的主要推动力。通过这些技术，人脸识别的准确率、抗干扰能力、适应性等指标得到显著提升，逐步解决光照、姿态、表情等现实问题。
• 应用场景：人脸识别技术已广泛应用于政府、安防、金融、支付、零售、互联网等多个领域，未来将拓展至更多消费级场景，如智能家居、人机交互等。
• 商业模式：目前人脸识别主要面向B端收取项目费用，未来有望通过大数据变现等多元化方式实现盈利。
• 市场格局：国内外科技巨头和创业公司纷纷布局人脸识别产业链，形成竞争格局。创业公司如旷视、商汤、依图等已成长为独角兽企业。

关键信息

技术与应用模式

• 两种应用模式：
  • 1:1识别：用于身份验证，如手机解锁、支付等。
  • 1:N识别：用于识别是否在人脸数据库中，如安防、刑侦等。
• 四步流程：
  1. 人脸检测：从动态视频流或图像中提取人脸位置。
  2. 活体检测：通过用户动作或三维建模防止照片、视频等攻击。
  3. 人脸特征提取：对人脸图像进行预处理并提取关键特征。
  4. 人脸匹配识别：将提取的特征与数据库进行比对，输出识别结果。

技术突破与驱动因素

• 深度学习：极大提升了人脸识别的准确率和环境适应性，成为推动技术落地的重要因素。
• 3D视觉技术：包括结构光、飞行时间（TOF）和双目测距，其中结构光和TOF是当前主要的3D感应方案。
• 政策支持：国家层面推动人工智能发展，人脸识别作为重要应用方向，受到政策鼓励，尤其在社会治安和金融安全方面。
• 硬件成本下降：随着技术进步，人脸识别设备价格逐步降低，促进其在消费级市场的应用。

应用场景

• 政府与安防：用于机场安检、视频监控、刑侦等，提升安全效率。
• 金融领域：应用于刷脸取款、远程开户、账户验证等，提升金融服务的安全性和便捷性。
• 消费电子：手机解锁、支付、人像美化等，提升用户体验。
• 新零售：如KFC采用人脸识别完成支付，推动无人零售发展。
• 互联网+：用于内容识别、用户画像分析、智能推荐等。

巨头与创业公司布局

• 硬件巨头：海康威视、大华股份、苹果、华为等在安防和消费电子领域占据主导地位。
• 互联网巨头：Google、Facebook、百度等在算法和平台层面上布局，推动人脸识别技术的开源和标准化。
• 创业公司：旷视、商汤、依图、云从等公司凭借技术创新和应用场景拓展，成为行业领先者。

相关标的

• 东方网力、佳都科技、熙菱信息、远方信息、海康威视、大华股份、汉邦高科、浩云科技、北部湾旅、川大智胜。

图表与数据支持

• 图1-42：展示了人脸识别在多个场景的应用，包括手机解锁、刷脸取款、人脸识别技术流程、应用场景等。
• 表1-13：涵盖人脸识别应用领域、优缺点、两种模式对比、3D成像技术对比、政策支持、深度学习开源框架等。

总结

人脸识别技术正加速商业化，从政府和安防领域向消费电子、金融、零售等多领域拓展。深度学习和3D视觉技术的突破，以及政策支持和硬件成本下降，推动了人脸识别的广泛应用。科技巨头和创业公司在该领域展开了激烈竞争，未来人脸识别技术有望在更多场景中实现突破，推动产业持续增长。