2016-2020年中国人脸识别行业运行现状分析与市场发展态势研究报告

第一章 人脸识别的基本概况

　　1.1 人脸识别行业总述

　　　　1.1.1 基本概念

　　　　1.1.2 技术流程

　　　　1.1.3 识别算法

　　　　1.1.4 识别数据

　　　　1.1.5 配合程度

　　1.2 人脸识别发展特性

　　　　1.2.1 相似性

　　　　1.2.2 易变性

　　　　 

第二章 人脸识别行业发展环境分析

　　2.1 国际环境

　　　　2.1.1 全球经济形势

　　　　2.1.2 市场发展现状

　　　　2.1.3 人脸识别解锁

　　　　2.1.4 机场入关应用

　　2.2 政策环境

　　　　2.2.1 行业标准制定

　　　　2.2.2 系统技术要求

　　　　2.2.3 金融远程服务

　　　　2.2.4 科技创新规划

　　2.3 经济环境

　　　　2.3.1 经济发展概况

　　　　2.3.2 高新技术产业

　　　　2.3.3 人工智能发展

　　　　2.3.4 “十三五”趋势

　　2.4 产业环境

　　　　2.4.1 产业形势分析

　　　　2.4.2 市场发展现状

　　　　2.4.3 竞争格局分析

　　　　2.4.4 市场面临挑战

　　　　 

第三章 2014-2016年中国人脸识别行业发展分析

　　3.1 中国人脸识别行业发展综述

　　　　3.1.1 产业发展历程

　　　　3.1.2 人脸识别特点

　　　　3.1.3 行业发展优势

　　　　3.1.4 市场产品分类

　　3.2 2014-2016年人脸识别市场发展形势

　　　　3.2.1 市场发展规模

　　　　3.2.2 市场竞争激烈

　　　　3.2.3 技术研发加速

　　　　3.2.4 央行政策支持

　　3.3 2014-2016年人脸识别产业技术分析

　　　　3.3.1 技术原理分析

　　　　3.3.2 技术发展特点

　　　　3.3.3 关键技术分析

　　　　3.3.4 技术发展影响

　　3.4 中国人脸识别行业发展问题

　　　　3.4.1 行业发展问题

　　　　3.4.2 发展面临瓶颈

　　　　3.4.3 隐私保护问题

　　3.5 中国人脸识别市场应对措施

　　　　3.5.1 产业发展建议

　　　　3.5.2 市场应对策略

　　　　3.5.3 隐私保护对策

 

第四章 2014-2016年中国人脸识别应用领域分析

　　4.1 2014-2016年人脸识别技术应用现状总况

　　　　4.1.1 主要识别产品

　　　　4.1.2 主要用途分析

　　　　4.1.3 重点应用领域

　　　　4.1.4 应用发展现状

　　4.2 2014-2016年人脸识别技术在金融领域的应用

　　　　4.2.1 金融领域应用

　　　　4.2.2 助推行业改革

　　　　4.2.3 未来发展前景

　　4.3 2014-2016年人脸识别技术在安检领域的应用

　　　　4.3.1 机场安检识别

　　　　4.3.2 出入境人脸识别

　　　　4.3.3 未来发展前景

　　4.4 2014-2016年人脸识别技术在高校管理的应用

　　　　4.4.1 课堂考勤管理

　　　　4.4.2 高校安全管理

　　　　4.4.3 防作弊生物技术

　　　　4.4.4 考场防作弊监控

　　　　4.4.5 高考人脸识别系统

　　　　 

第五章 2014-2016年其他生物识别市场发展分析

　　5.1 指纹识别

　　　　5.1.1 指纹识别优势

　　　　5.1.2 市场竞争形势

　　　　5.1.3 市场发展动态

　　　　5.1.4 行业发展瓶颈

　　　　5.1.5 未来发展前景

　　5.2 虹膜识别

　　　　5.2.1 识别技术原理

　　　　5.2.2 比较优势分析

　　　　5.2.3 企业市场竞争

　　　　5.2.4 虹膜识别产业链

　　　　5.2.5 市场发展前景

　　5.3 语音识别

　　　　5.3.1 全球市场规模

　　　　5.3.2 企业竞争形势

　　　　5.3.3 产业发展策略

　　　　5.3.4 技术发展趋势

　　5.4 指静脉识别

　　　　5.4.1 指静脉识别特点

　　　　5.4.2 技术专利分析

　　　　5.4.3 技术应用分析

　　　　5.4.4 未来发展前景

　　　　 

第六章 2014-2016年中国物联网行业发展分析

　　6.1 2014-2016年中国物联网行业总况

　　　　6.1.1 层次架构分析

　　　　6.1.2 技术体系分析

　　　　6.1.3 技术应用场景

　　　　6.1.4 隐私安全分析

　　　　6.1.5 市场发展潜力

　　6.2 物联网产业发展驱动因素分析

　　　　6.2.1 政策推动

　　　　6.2.2 巨头发展

　　　　6.2.3 技术演进

　　6.3 物联网行业产业链结构分析

　　　　6.3.1 产业链结构

　　　　6.3.2 产业链的优势

　　　　6.3.3 产业生态环境

　　6.4 2014-2016年中国物联网应用领域分析

　　　　6.4.1 车联网

　　　　6.4.2 公共事业

　　　　6.4.3 智能家居

　　　　6.4.4 智慧医疗

　　　　6.4.5 工业物联网

　　6.5 中国物联网行业发展问题剖析

　　　　6.5.1 行业面临挑战

　　　　6.5.2 行业安全问题

　　　　6.5.3 商业模式问题

　　6.6 中国物联网行业发展建议分析

　　　　6.6.1 行业发展对策

　　　　6.6.2 安全措施分析

　　　　6.6.3 商业模式战略

　　　　 

第七章 2014-2016年人脸识别市场重点企业运营分析

　　7.1 四川川大智胜软件股份有限公司

　　　　7.1.1 企业发展简况分析

　　　　7.1.2 经营效益分析

　　　　7.1.3 企业经营情况分析

　　　　7.1.4 人脸识别动态

　　　　7.1.5 企业经营优劣势分析

　　　　7.1.6 未来发展前景

　　7.2 佳都新太科技股份有限公司

　　　　7.2.1 企业发展简况分析

　　　　7.2.2 经营效益分析

　　　　7.2.3 企业经营情况分析

　　　　7.2.4 人脸识别动态

　　　　7.2.5 企业经营优劣势分析

　　　　7.2.6 未来发展前景

　　7.3 科大讯飞股份有限公司

　　　　7.3.1 企业发展简况分析

　　　　7.3.2 经营效益分析

　　　　7.3.3 企业经营情况分析

　　　　7.3.4 人脸识别动态

　　　　7.3.5 企业经营优劣势分析

　　　　7.3.6 未来发展前景

　　7.4 汉王科技股份有限公司

　　　　7.4.1 企业发展简况分析

　　　　7.4.2 经营效益分析

　　　　7.4.3 企业经营情况分析

　　　　7.4.4 人脸识别动态

　　　　7.4.5 企业经营优劣势分析

　　　　7.4.6 未来发展前景

　　7.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司

　　　　7.5.1 企业发展简况分析

　　　　7.5.2 经营效益分析

　　　　7.5.3 企业经营情况分析

　　　　7.5.4 生物识别动态

　　　　7.5.5 企业经营优劣势分析

　　　　7.5.6 未来发展前景

　　7.6 北京旷视科技有限公司

　　　　7.6.1 企业发展简况分析

　　　　7.6.2 Face++概况

　　　　7.6.3 企业融资动态

　　　　7.6.4 智能安防应用

　　　　7.6.5 助力机器人发展

　　　　7.6.6 协同构建智慧城市

　　　　 

第八章 中国人脸识别行业发展前景分析

　　8.1 生物识别市场发展前景

　　　　8.1.1 市场规模预测

　　　　8.1.2 市场发展潜力

　　　　8.1.3 技术发展趋势

　　8.2 人脸识别市场发展前景

　　　　8.2.1 未来发展前景

　　　　8.2.2 应用发展方向

　　　　8.2.3 市场发展趋势

　　　　8.2.4 智慧城市推动

 

图表目录

图表：2016-2020年全球生物识别技术行业细分市场规模

图表：2016-2020年人脸识别区域市场产值预估

图表：人脸识别应用领域

图表：2016年人脸识别最新相关政策和行业标准

图表：安防视频监控系统的基本结构和功能要求

图表：安全防范食品监控人脸识别系统基本构成

图表：安防视频监控各漏报率对应系统性能级别

图表：监视名单长度及照片质量

图表：2014-2016年国内生产总值及其增长速度

图表：2016年人口数及其构成

图表：2014-2016年城镇新增就业人数

图表：2014-2016年全员劳动生产率

图表：2016年居民消费价格月度涨跌幅度

图表：2016年居民消费价格比2014年涨跌幅度

图表：2016年新建商品住宅月同比价格上涨、持平、下降城市个数变化情况

图表：2014-2016年全国一般公共预算收入

图表：2014-2016年国家外汇储备

图表：2006-2016年人工智能领域全球投资总额

图表：2010-2016年人工智能领域全球风险投资总额

图表：人工智能各细分行业公司数量（家）

图表：人工智能发展历程

图表：大数据的五大特征

图表：大数据主要技术

图表：大数据挖掘步骤

图表：三种图像类生物识别技术比较

图表：2007-2020年全球生物识别行业市场规模预测

图表：2016-2020年全球生物识别行业细分市场规模

图表：人脸识别过程

图表：人脸识别技术的优势

图表：人脸识别应用领域

图表：机器视觉的应用方向

图表：典型的工业用机器视觉系统

图表：2016-2020年全球机器视觉市场规模预测

图表：城市化1.0-4.0的演变

图表：智慧城市系统

图表：智慧城市市场空间

图表：人脸识别在公安系统的应用

图表：人工智能在安防行业的应用领域

图表：安防行业发展趋势

图表：2014-2016年安防行业市场规模及增速

略……

　　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。

　　本报告由三胜咨询的资深专家和研究人员通过长期周密的市场调研，参考国家统计局、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、行业协会、中国产业信息研究网、全国及海外专业研究机构提供的大量权威资料，并对多位业内资深专家进行深入访谈的基础上，通过与国际同步的市场研究工具、理论和模型撰写而成。全面而准确地为您从行业的整体高度来架构分析体系。让您全面、准确地把握整个人脸识别行业的市场走向和发展趋势。

　　本报告专业！权威！报告根据人脸识别行业的发展轨迹及多年的实践经验，对中国人脸识别行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国人脸识别行业将面临的机遇与挑战，对人脸识别行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。是人脸识别企业、学术科研单位、投资企业准确了解行业最新发展动态，把握市场机会，正确制定企业发展战略的必备参考工具，极具参考价值！