2023-2029年中国3D人脸识别行业分析与市场年度调研报告
http://www.cction.com 2023-07-17 17:47 中企顾问网
2023-2029年中国3D人脸识别行业分析与市场年度调研报告2023-7
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- 出版日期:2023-7
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- 2023-2029年中国3D人脸识别行业分析与市场年度调研报告,报告中的资料和数据来源于对行业公开信息的分析、对业内资深人士和相关企业高管的深度访谈,以及共研分析师综合以上内容作出的专业性判断和评价。分析内容中运用共研自主建立的产业分析模型,并结合市场分析、行业分析和厂商分析,能够反映当前市场现状,趋势和规律,是企业布局煤炭综采设备后市场服务行业的重要决策参考依据。
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中企顾问网发布的《2023-2029年中国3D人脸识别行业分析与市场年度调研报告》报告中的资料和数据来源于对行业公开信息的分析、对业内资深人士和相关企业高管的深度访谈,以及共研分析师综合以上内容作出的专业性判断和评价。分析内容中运用共研自主建立的产业分析模型,并结合市场分析、行业分析和厂商分析,能够反映当前市场现状,趋势和规律,是企业布局煤炭综采设备后市场服务行业的重要决策参考依据。
企业成功的关键就在于,是否能够在需求尚未形成之时就牢牢的锁定并捕捉到它。那些成功的公司往往都会倾尽毕生的精力及资源搜寻产业的当前需求、潜在需求以及新的需求!
人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末,经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中,2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年,该年FaceBook发表一篇名为“Deep Face系统:达到肉眼级别的人脸识别系统”(翻译名),之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果,两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%,而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%,可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。
人脸的表达模型分为2D人脸和3D人脸。由于2D信息存在深度数据丢失的局限性,无法完整的表达出真实人脸,所以在实际应用中存在着一些不足,例如识别准确率不高、活体检测准确率不高等,行业内企业开始寻求开发三维人脸识别(3D人脸识别技术)应用及配套解决方案。
本报告紧跟3D人脸识别企业发展所需,为您展示3D人脸识别行业市场发展趋势及投资机会,并为您解决3D人脸识别行业发展中的问题!本报告主要内容框架如下:中国3D人脸识别行业发展背景、现状及趋势;国外3D人脸识别行业发展状况及跨国公司在华投资布局情况;中国3D人脸识别行业商业模式构建及创新;中国3D人脸识别行业应用领域市场前景;中国3D人脸识别行业竞争对手经营分析;中国3D人脸识别行业投资机会及建议。
报告目录:
第1章:3D人脸识别行业发展背景概述
1.1 3D人脸识别技术
1.1.1 人脸识别技术发展历程
1.1.2 人脸识别技术与其他生物识别技术对比
1.1.3 3D人脸识别VS2D人脸识别技术
1.1.4 3D人脸识别技术的应用产品和服务
1.2 3D人脸识别行业研究范围界定
1.3 3D人脸识别行业研究方法及数据来源
1.3.1 行业研究方法
1.3.2 行业主要数据来源
1.4 3D人脸识别行业技术环境分析
1.4.1 行业技术标准发布情况
1.4.2 行业专利申请总体情况
1.4.3 行业企业专利申请情况
1.4.4 行业热门技术情况
1.5 3D人脸识别行业产业链结构图
第2章:全球3D人脸识别行业发展分析
2.1 全球3D人脸识别行业市场发展现状分析
2.1.1 全球人脸识别行业总体发展分析
(1)全球人脸识别标准化及政策
(2)全球人脸识别发展历程
(3)全球人脸识别市场现状
(4)全球人脸识别竞争格局
2.1.2 全球3D人脸识别技术进展
(1)人脸数据
(2)人脸识别方法
(3)3D人脸重建
(4)CVPR论文收录
2.1.3 全球3D人脸识别行业规模测算
(1)全球人脸识别细分结构
(2)全球3D人脸识别市场规模
2.2 全球3D人脸识别应用领域分析
2.2.1 全球3D人脸识别应用概述
2.2.2 全球3D人脸识别的应用挑战分析
(1)数据泄露
(2)非刚需的人脸识别应用泛滥
(3)人脸的深度伪造技术威胁用户财产和安全
2.2.3 全球3D人脸识别应用趋势判断
(1)智能安防
(2)智慧交通
(3)营销零售
(4)医疗领域
2.3 全球3D人脸识别行业领先企业分析
2.3.1 Artec(卢森堡)
(1)企业基本信息
(2)企业的产品及核心技术特点
(3)企业主要应用领域及案例
(4)企业在3D人脸识别的研发创新能力
(5)企业经营情况分析
(6)企业最新发展动向
2.3.2 Mantis Vision(以色列)
(1)企业基本信息
(2)企业的产品及核心技术特点
(3)企业主要应用领域
(4)企业研发创新能力
(5)企业经营情况分析
(6)企业最新发展动向
2.3.3 Camvi Technologies(美国)
(1)企业基本信息
(2)企业核心技术及优势
(3)企业主要应用领域
(4)企业研发创新能力
2.3.4 VisionLabs(俄罗斯)
(1)企业基本信息
(2)企业产品及核心技术特点
(3)企业主要应用领域
(4)企业研发创新能力
(5)企业最新发展动向
2.3.5 Idemia(法国)
(1)企业基本信息
(2)企业核心技术及特点
(3)企业主要应用领域
(4)企业研发创新能力
(5)企业经营情况分析
(6)企业最新发展动向
第3章:中国3D人脸识别行业发展现状及前景
3.1 中国3D人脸识别行业发展现状分析
3.1.1 3D人脸识别行业发展历程分析
3.1.2 3D人脸识别行业发展特点分析
(1)人脸识别主要应用于刷脸支付
(2)人脸识别技术的便捷性受到认可但存在强制使用问题
(3)人脸识别被滥用
(4)3D人脸识别精准度不断提高
(5)3D人脸识别算法开源降低门槛
3.1.3 3D人脸识别行业影响因素分析
(1)政策因素
(2)产业链因素
(3)算法迭代因素
3.1.4 3D人脸识别行业市场规模分析
3.2 中国3D人脸识别行业竞争分析
3.2.1 行业企业总体竞争格局
3.2.2 行业细分领域竞争格局
(1)个人应用领域
(2)企业应用领域
(3)政府应用领域
3.3 中国3D人脸识别行业投资兼并及重组
3.3.1 行业投资兼并及重组案例汇总
(1)中国3D人脸识别行业投资概况
(2)中国人脸识别行业兼并重组概况
3.3.2 行业投资兼并及重组动因分析
3.3.3 行业投资兼并及重组趋势判断
3.4 中国3D人脸识别行业发展趋势及前景预测
3.4.1 行业发展趋势分析
(1)多生物特征融合技术广泛应用
(2)3D人脸识别芯片定制生产
(3)深度学习加速渗透
(4)3D人脸识别在消费级爆发
(5)“合作式”竞争格局将形成
3.4.2 行业发展前景预测
(1)测算逻辑一:复合平均增速
(2)测算逻辑二:3D人脸识别技术渗透率
第4章:中国3D人脸识别行业应用领域市场前景
4.1 中国3D人脸识别技术应用领域市场结构特征
4.2 3D人脸识别技术在警务系统应用前景分析
4.2.1 3D人脸识别技术在警务系统应用范围分析
4.2.2 3D人脸识别技术在警务系统应用现状分析
(1)全站布控封锁
(2)区域精准布控
(3)站内重点区域全方位防控
(4)全站区域严密防控
(5)人证合一报警联动
(6)警务通APP动态识别检索
4.2.3 警务系统3D人脸识别企业布局分析
4.2.4 3D人脸识别技术在警务系统应用前景分析
4.3 3D人脸识别技术在金融领域的市场前景
4.3.1 3D人脸识别技术在金融系统应用范围分析
(1)3D人脸识别技术在金融领域的应用场景
(2)典型应用:远程开户
4.3.2 3D人脸识别技术在金融系统应用现状分析
(1)BCTC检测
(2)重点客户分析
4.3.3 金融系统3D人脸识别企业布局分析
4.3.4 3D人脸识别技术在金融系统应用前景分析
4.4 3D人脸识别技术在门禁/考勤领域的市场前景
4.4.1 3D人脸识别技术在门禁/考勤系统应用范围分析
4.4.2 3D人脸识别技术在门禁/考勤系统应用现状分析
4.4.3 门禁/考勤系统3D人脸识别企业布局分析
4.4.4 3D人脸识别技术在门禁/考勤系统应用前景分析
4.5 3D人脸识别技术在智能锁领域的市场前景
4.5.1 3D人脸识别技术在智能锁领域应用范围分析
4.5.2 3D人脸识别技术在智能锁领域应用现状分析
4.5.3 智能锁领域3D人脸识别企业布局分析
4.5.4 3D人脸识别技术在智能锁系统市场前景分析
4.6 3D人脸识别技术在其他应用领域的市场前景
4.6.1 3D人脸识别技术在社交娱乐领域的市场前景分析
4.6.2 3D人脸识别技术在电子政务领域的市场前景分析
4.6.3 3D人脸识别技术在智慧零售领域的市场前景分析
第5章:中国3D人脸识别行业重点企业分析
5.1 3D人脸识别行业重点企业业务布局及核心应用
5.2 3D人脸识别行业重点企业经营分析
5.2.1 云从科技集团股份有限公司
(1)企业基本信息
(2)企业业务布局
(3)企业3D人脸识别技术应用
(4)企业经营情况分析
(5)企业研发创新能力分析
(6)企业经营优劣势分析
(7)企业最新发展动向
5.2.2 深圳市商汤科技有限公司
(1)企业基本信息
(2)企业业务布局
(3)企业3D人脸识别技术应用
(4)企业经营情况分析
(5)企业研发创新能力分析
(6)企业最新发展动向
5.2.3 北京旷视科技有限公司
(1)企业基本信息
(2)企业业务布局
(3)企业3D人脸识别技术应用
(4)企业经营情况分析
(5)企业研发创新能力分析
(6)企业经营优劣势分析
(7)企业最新发展动态
5.2.4 百度在线网络技术(北京)有限公司
(1)企业基本信息
(2)企业业务布局
(3)企业3D人脸识别技术应用
(4)企业经营情况分析
(5)企业研发创新能力分析
(6)企业最新发展动向
5.2.5 阿里巴巴(中国)网络技术有限公司
(1)企业基本信息
(2)企业业务布局
(3)企业3D人脸识别技术应用
(4)企业经营情况分析
(5)企业研发创新能力分析
(6)企业经营优劣势分析
5.2.6 北京眼神智能科技有限公司
(1)企业基本信息
(2)企业业务布局
(3)企业3D人脸识别技术应用
(4)企业经营情况分析
(5)企业研发创新能力分析
(6)企业经营优劣势分析
5.2.7 奥比中光科技集团股份有限公司
(1)企业基本信息
(2)企业业务布局
(3)企业3D人脸识别技术应用
(4)企业经营情况分析
(5)企业经营优劣势分析
(6)企业最新发展动向
5.2.8 深圳新维智能科技有限公司
(1)企业基本信息
(2)企业业务布局
(3)企业3D人脸识别技术应用
(4)企业研发创新能力分析
(5)企业经营优劣势分析
(6)企业最新发展动向
5.2.9 深圳阜时科技有限公司
(1)企业基本信息
(2)企业业务布局
(3)企业3D人脸识别技术应用
(4)企业经营情况分析
(5)企业研发创新能力分析
(6)企业经营优劣势分析
(7)企业最新发展动向
5.2.10 北京的卢深视科技有限公司
(1)企业基本信息
(2)企业业务布局
(3)企业3D人脸识别技术应用
(4)企业经营情况分析
(5)企业研发创新能力分析
(6)企业经营优劣势分析
(7)企业最新发展动向
第6章:中国3D人脸识别行业投资机会与建议
6.1 3D人脸识别行业投资壁垒和风险分析
6.1.1 3D人脸识别投资壁垒分析
(1)技术壁垒
(2)资金壁垒
(3)人才壁垒
6.1.2 3D人脸识别投资风险分析
(1)政策风险
(2)行业技术风险
(3)行业市场风险
(4)道德法律风险
6.2 3D人脸识别行业盈利模式分析
6.2.1 行业盈利模式分析
6.2.2 行业盈利影响因素分析
(1)政策支持
(2)技术水平的提升
(3)下游行业强劲需求
6.2.3 行业盈利模式创新探索
6.3 3D人脸识别行业投资机会分析
6.3.1 技术替代带来的投资机会分析
6.3.2 新增需求增长带来的投资机会
(1)智慧城市建设带来的投资机会分析
(2)智慧政府建设带来的投资机会分析
(3)互联网金融带来的投资机会分析
(4)“后疫情”时代带来的投资机会分析
6.4 3D人脸识别行业投资建议
6.4.1 对于产品开发方向的投资建议
(1)与行为识别融合
(2)多模态生物识别技术
(3)特定群体识别技术
6.4.2 对于行业新进入者投资方式的建议
(1)产品投资建议
(2)云端协同部署建议
图表目录
图表1:人脸识别技术发展历程
图表2:生物识别技术基本特性
图表3:人脸识别技术与其他生物识别技术对比
图表4:3D人脸识别与2D人脸识别技术的对比
图表5:3D人脸识别应用领域分析
图表6:3D人脸识别技术的潜在应用产品和服务
图表7:3D人脸识别和其他相关行业的范围界定
图表8:本报告主要数据来源
图表9:截至2021年人脸识别现行相关标准
图表10:2012-2021年D人脸识别专利申请量情况(单位:件,%)
图表11:截至2021年中国3D人脸识别专利技术申请情况(单位:件,%)
图表12:3D成像技术对比
图表13:3D人脸识别产业链
图表14:人脸识别的国际性标准情况
图表15:欧美人脸识别相关政策和法案汇总
图表16:全球人脸识别行业发展历程
图表17:2011-2021年全球生物识别技术行业市场规模与预测(单位:亿美元,%)
图表18:2022-2027年全球生物识别技术行业市场结构(单位:%)
图表19:2022-2027年全球人脸识别技术行业市场规模(单位:亿美元)
图表20:2022-2027年全球人脸识别行业市场规模增速的区域分布
图表21:2021年全球人脸识别算法测试(FRVT 1:1)结果
图表22:全球主要3D人脸数据集汇总
图表23:全球主要3D人脸识别方法汇总及特点分析
图表24:全球主要3D人脸重建算法汇总
图表25:2021年CVPR收录的人脸识别相关论文汇总
图表26:2021年CVPR收录的人脸识别相关论文类型分析(单位:个)
图表27:2022-2027年全球人脸识别技术行业市场规模及比重(单位:%)
图表28:2022-2027年全球3D人脸识别技术行业市场规模及增速(单位:亿美元,%)
图表29:2021年全球人脸识别行业应用结构(单位:%)
图表30:公司产品及技术特点
与 3D人脸识别 的相关内容