刷脸时代来临-人脸识别专题_43页-2mb

证券研究报告总结：人脸识别技术发展趋势

核心内容

人脸识别技术正加速迈入消费级领域，成为人工智能发展的重要应用方向。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智能手机，标志着人脸识别技术进入产业化爆发阶段。技术、应用范围和价格问题逐步解决，深度学习和3D视觉技术推动人脸识别从实验室走向实际应用。

主要观点

• 技术突破：人脸识别技术已突破实验室限制，通过深度学习算法和3D视觉技术，提高了识别效率和准确率。实验室准确率可达99%以上，实际应用中则面临光照、姿态、表情等环境因素的干扰。
• 应用广泛：人脸识别技术已应用于政府、安防、金融、互联网、零售、医疗等多个领域，应用场景日趋多元。
• 盈利模式多样：人脸识别产业的盈利模式包括硬件销售、软件按量或按时收费、软硬件一体化解决方案以及未来可能实现的大数据变现。
• 市场竞争格局：国内外科技巨头和创业公司均在布局人脸识别技术，形成竞争态势。创业公司如旷视、商汤、依图等已发展为独角兽企业。

关键信息

技术发展

• 人脸识别流程：包括人脸检测、活体检测、人脸特征提取和人脸匹配识别四个步骤。
• 两种模式：1:1比对用于验证身份，1:N识别用于从数据库中匹配身份。
• 核心技术：深度学习和3D视觉技术是人脸识别商业化的重要推动因素。
• 3D成像技术：包括结构光、飞行时间（TOF）和双目测距三种方式，其中结构光和TOF是当前主流。

应用领域

• 政府与安防：人脸识别技术在公安刑侦、交通监控等领域广泛应用，提升了安全性和效率。
• 金融：人脸识别被用于银行远程开户、刷脸取款等功能，提高了业务的安全性和便捷性。
• 消费电子：苹果、小米、vivo等手机厂商推出人脸识别功能，提升用户体验和安全性。
• 互联网与新零售：人脸识别技术被用于内容识别、支付、客流统计等场景，推动了无人零售的发展。

商业模式

• 面向B端收费：目前人脸识别技术主要面向B端客户，通过项目收费实现变现。
• 盈利模式多样化：未来可能实现大数据变现，拓展更多应用场景。

产业链与市场

• 产业链分析：大量创业公司集中在技术提供层，推动了产业链的发展。
• 市场前景广阔：人脸识别市场正在加速扩张，应用范围不断拓展。

相关公司

• 硬件厂商：海康威视、大华股份、汉邦高科、浩云科技等。
• 互联网公司：Google、Facebook、百度等。
• 创业公司：旷视科技、商汤科技、依图科技、云从科技等。

投资建议

• 推荐（维持）：分析师认为人脸识别技术具有广阔的应用前景，有望维持高速增长。
• 关注重点：重点关注人脸识别产业链上的核心技术提供商和应用解决方案商。

驱动因素

1. 政策推动：国家出台多项政策支持人工智能发展，包括人脸识别技术。
2. 技术升级：深度学习和3D视觉技术的成熟，提升了人脸识别的准确率和稳定性。
3. 应用场景扩展：人脸识别技术逐步从政府和安防领域扩展到金融、消费电子、互联网等多个领域。

未来展望

• 技术发展：深度学习和3D视觉技术将推动人脸识别技术的进一步发展。
• 市场爆发：随着消费级人脸识别的普及，市场将迎来爆发式增长。
• 竞争格局：科技巨头和创业公司将在人脸识别领域展开激烈竞争，推动行业快速发展。

附录

• 相关图表：包括人脸识别技术示意图、应用领域、技术对比、设备示意图等。
• 政策支持：国家在人工智能领域出台多项支持政策，推动人脸识别技术的商业化。