计算机行业跟踪报告：浮云渐散，刷脸时代来临-20170923-兴业证券-43页-2mb

人脸识别技术发展与应用分析

核心内容

人脸识别技术正加速迈入消费级领域，成为新的技术风口。该技术已在智能手机、金融、安防、零售、互联网等多个领域实现广泛应用，并逐步从政府级别应用走向商业和个人消费级应用。技术突破、政策支持和市场需求共同推动了人脸识别的商业化进程。

主要观点

1. 人脸识别产业化爆发
   智能手机厂商如苹果、小米、vivo相继推出具备人脸识别功能的设备，标志着该技术进入消费级市场。此外，人脸识别技术也广泛应用于银行、支付、机场安检、宾馆入住等场景，展现出巨大的市场潜力。

2. 技术突破是关键因素
   深度学习和3D视觉技术的突破，有效解决了光照、姿态、表情等环境干扰问题，提高了识别准确率和效率。近红外与可见光结合、3D结构光和飞行时间（TOF）等技术的出现，为人脸识别技术的商业化落地提供了保障。

3. 应用场景日趋多元
   人脸识别技术不仅应用于政府和安防领域，也在金融、新零售、智能家居等消费领域获得广泛应用，未来有望进一步拓展至医疗、教育、汽车电子等多个行业。

4. 盈利模式多样化
   目前人脸识别技术的盈利模式包括硬件销售、SaaS模式、软硬件一体化解决方案，未来还有望实现大数据变现，为行业带来新的增长点。

关键信息

技术流程

人脸识别技术主要分为四种流程：

• 人脸检测：从动态视频流或图像中检测人脸位置
• 活体检测：通过用户动作、表情或三维建模防止照片或视频攻击
• 人脸特征提取：通过预处理和建模提取人脸关键特征
• 人脸匹配识别：与数据库中的特征模板进行比对，输出识别结果

应用模式

人脸识别技术分为两种主要应用模式：

• 1:1识别：用于验证个体身份，如手机解锁、支付等
• 1:N识别：用于识别个体是否在人脸数据库中，如公安刑侦、商场用户分析等

技术发展

• 深度学习：提升识别效率和精度，成为人脸识别发展的核心驱动力
• 3D视觉：通过结构光、TOF和双目测距等技术，解决光照、姿态和表情问题
• 硬件进步：如苹果的A11芯片和TrueDepth摄像头系统，实现毫秒级解锁

市场应用

• 政府与安防：人脸识别技术用于监控、刑侦、身份核验等，提高效率和精准度
• 金融：应用于远程开户、刷脸取款、VIP迎宾等，提升安全性与用户体验
• 消费电子：智能手机解锁、支付、AR体验等，推动消费级人脸识别爆发
• 新零售：如KFC通过人脸识别完成支付，未来将用于客流分析、消费者行为识别等

相关企业

• 硬件巨头：海康威视、大华股份、华为、苹果
• 互联网巨头：Google、Facebook、百度
• 创业公司：旷视科技、商汤科技、依图科技、云从科技等

A股相关标的

• 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

未来展望

随着技术不断成熟和应用场景的拓展，人脸识别市场将迎来快速发展。深度学习和3D视觉技术的进一步应用，将推动该技术在更多领域落地，带来更广泛的商业价值。同时，巨头和创业公司在技术、市场和产品上的竞争，也将加速人脸识别技术的普及和应用。