2023年中国人脸识别行业技术发展现状分析 3D人脸技术占据全球主导市场【组图】
转自：前瞻产业研究院
行业主要上市公司：商汤(00020.HK);汉王科技(002362);川大智胜(002253);云从科技(688327);海鑫科金(430021);佳都新科(600728)等本文核心数据：3D人脸识别市场规模3D人脸识别技术概述——行业定义人脸识别有广义与狭义之分，从广义上讲，人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。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。——3D人脸识别VS2D人脸识别技术与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。——市场发展历程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，iPhoneX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。其实早在2015年，苹果收购以色列著名3D传感器制造商PrimeSense，就让行业看到了三维人脸识别的更大潜力，也让更多初创企业纷纷“入海”。3D人脸识别技术市场现状——应用场景：适用于利润空间大，准确性复杂性高的场景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。——市场规模超20亿美元，占据全球人脸识别主要市场受2020年疫情影响，全球范围内“非接触经济”迅速崛起，刺激3D人脸识别技术市场占有率不断提高。根据Market.Us数据，基于技术，2022年3D技术在人脸识别市场已超过2D和面部识别细分领域占据主导地位，市场份额达到36.8%，结合2022年全球人脸识别市场规模，初步核算2022年3D人脸识别市场规模约为22亿美元。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、产业链咨询、技术咨询、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。更多深度行业分析尽在【前瞻经济学人APP】，还可以与500+经济学家/资深行业研究员交流互动。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP人脸识别技术发展现状及未来发展趋势
人脸识别，通常也称人像识别、面部识别，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，主要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。
近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展、安全防卫的需要，我国人脸识别市场不断扩大，技术水平不断提升，在算法方面已取得世界领先地位。伴随着人工智能的持续发展，智能化时代的悄然到来，以人脸识别为代表的生物识别技术越来越普及。从安防、支付、金融到教育、医疗和交通，"刷脸"日渐成为常态，为人们的生产与生活带来了诸多智能、安全与便捷。
一、人脸识别技术发展背景
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。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，我国出台了一系列政策予以支撑。
2015年以来，我国相继出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》、《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规，为人脸识别技术的应用以及在金融、安防、医疗等领域的普及奠定了重要基础。
2017年，人工智能首次被写入全国政府报告；同年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》；12月，工信部出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，其中对人脸识别有效检出率、正确识别率的提升做出了明确要求。作为人工智能主要细分领域，人脸识别获得的国家政策支持显而易见。
2020年，《中国新一代人工智能发展报告2020》今天在浦江创新论坛发布。报告对过去一年中国人工智能发展的总体情况进行了系统回顾。报告分全球发展、创新环境、科技研发、产业化应用、人才培养、区域发展、人工智能治理七个章节，力图客观反映中国《新一代人工智能发展规划》的实施情况，揭示未来发展的新挑战和新趋势。
二、人脸识别技术发展历程
人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。
1991年，特征脸（Eigenface）算法被应用在人脸识别，首次实现了自动检测人脸。这项技术是霍普金斯大学的希洛维奇（Sirovich）提出，再由麻省理工学院（MIT）"连接科学"的创始主任亚力克斯彭特兰（AlexPentland）发扬光大，彭特兰在2012年被《福布斯》评为"全球7个最强数据科学家之一"，获此殊荣的还有谷歌创始人拉里佩奇。
2000年以后，NIST研究院又在FERET项目基础上做了延伸，先后发起两个新项目FRVT和FRGC，FRVT是评估技术可用性，测试算法系统性能，为采购技术的相关部门提供检测报告。FRGC则是面向市场上的公司和团队，联合其他部门的定制化需求，发布竞标比赛，FRVT负责对接评估，帮助不同部门完善人脸识别系统的个性化要求。
2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美颜，全球互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhoneX首次发布人脸解锁功能，抢购一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。
与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。
目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。
具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。
三、人脸识别技术研发现状
人脸识别发展加快一方面来自于我国智能化社会建设的发展需求，另一方面来自于人脸识别技术的快速发展。尤其是近年来人工智能化的浪潮下，人脸识别行业受到了资本的青睐，为人脸识别技术的发展提供了重大机遇。根据SooPat数据显示，近年来我国人脸识别行业相关专利申请数量不断提高。
2018年，我国人脸识别行业专利申请量为3487项，较2017年略有提升，专利公开数量为5200项，同比增长93%。2019年1-2月，我国人脸识别专利公开量已经达到1174项，超过2014年全年水平。
四、我国人脸识别技术应用现状分析
2014年是我国人脸识别技术的转折点，使人脸识别技术从理论走向了应用，2018-2020年则是人脸识别技术全面应用的重要节点，"刷脸"时代正式到来。
目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融。
从具体应用来看，主要包含了公共安全领域的刑侦追逃、罪犯识别以及边防安全等；信息安全领域的政府职能领域的电子政务、户籍管理、社会福利和保险；商业企业领域的电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销；场所进出领域的军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。
除了公共安全领域，人脸识别也更多的被用到了金融行业。当下刷脸办卡、远程贷款、自主开户、刷脸支付已经开始在我们的生活中渗透。现在很多银行已经把人脸识别系统引入到自主设备中，在办卡时可以利用人脸识别技术将现场采集的照片与已存照片、身份证照片进行比对，确认之后，才可以进行自主开卡、业务变更、密码重置等业务，更加的安全高效。
同时在交通领域，行人闯红灯也步入了“刷脸”时代。中国式过马路曾经成为一时笑料，很多中国人在过马路的时候，不看红绿灯，凑够一群人就走的情况还是没能够得到改善。一直以来这种闯红灯的陋习很难被治理，但是人脸识别技术的发展让我们看到了转机。
现在已经有地区开始将人脸识别技术用于治理行人乱闯红灯了，在行人闯红灯时，自动识别抓拍系统会对闯红灯的市民进行抓拍，并将数据上传到大数据侦查实验中心，核实真实身份，并实时在电子大屏上对违法人员进行曝光。
五、人脸识别未来发展趋势
首先，人脸识别应用的最广泛领域便是安防行业，不仅给整个安防行业注入了新的生命活力，也进一步开拓了新的发展市场。作为安防市场未来的发展方向的智能视频分析，其中最重要的技术就是人脸识别。
其二，我国的三维测量技术近年来发展形势较好，而现今3D人脸识别算法正对2D投影的缺陷做了补充，此外对于其中的传统难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的都有了很好的应对，这也成为了人脸识别技术的另一个最为重要的发展路线之一。
其三，大数据深度学习进一步提升了人脸识别的精确度，这也为2D人脸识别的应用作了一定的突破，将其应用于互联网金融行业当中，能够快速普及金融级应用。
其四，人脸识别技术由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。智能家居中的人脸识别系统是结合嵌入式操作系统和嵌入式硬件平台建立的，加强了人脸识别技术与智能家居应用的结合度，具有概念新、实用性强等特点。
其五，人脸识别技术是未来基于大数据领域的重要发展方向。现如今公安部门都引入了大数据，这也弥补了传统技术的难点，通过人脸识别技术使得这些照片数据再度存储利用，能够大大提升公安信息化的管理和统筹，这将成为未来人脸识别的主要发展趋势
本文转载自中国安防行业网