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中 国 生 物 识 别 产 业研 究 报 告

发布时间:2017-12-20 浏览次数:  

一、产业概况

1.1、概述

所谓生物识别技术,就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性,(如指纹、脸象、虹膜、静脉等)和行为特征(如声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。

当前生物识别的技术已经比较成熟,应用场景丰富多样,现在将整个生物识别市场分为商用市场和公用市场两部分,商用市场瞄准的主要是企业应用,如门禁系统、考勤系统和金融机构的安全系统等;公用市场则针对的是政府应用,如边境管理系统、公安管理系统和身份系统等。

按照不同的应用场景,可以将下游需求市场分成消费级市场(面向C端)和系统级市场,系统级市场又可分为企业市场(面向B端)和政府市场(面向G端)。消费级市场提供的是家庭或个人的单体应用,如指纹识别手机和指纹门锁里的指纹模组,特点是出货量大、单价低、对性能要求高,面向最终客户是个人,核心竞争力是技术和成本;系统级市场主要是系统级应用,厂商需要有系统集成能力,面对的客户主要是机构和政府,核心竞争力是技术和客户资源的获取能力。

1.2、产业链

1.2.1、指纹识别产业链

指纹识别是一项复杂的系统工程,整个产业链可以分成模组和应用两大部分,下游的应用厂商又可分为面向个人消费的如手机厂商和门锁厂商等;商业用户的系统方案商,即结合指纹识别搭建系统级应用。而模组产业链由芯片设计、制造、封测、组装和零部件(盖板、金属环等)环节构成。

 

资料来源:海通证券研究所

 

 1.2.2、人脸识别产业链

  安防和银行是目前人脸识别最主要的下游用户,在产业链中最核心的是算法和系统方案商,这两点对应其核心竞争力(技术和客户资源)。在当前人脸识别准确率已经很高的条件下,各厂商的产品准确率差距可以达到几个量级,技术水平成为核心竞争力,且目前公安部提供的头像照片开始加水印,使得技术门槛又大幅提高,国内能够去水印的厂商不多,竞争对手从2015年的十几家减少到2016年的几家,行业洗牌正在加速。

 人脸识别产业链            资料来源:海通证券研究所

 

1.2.3、虹膜识别产业链

该产业链由红外摄像头、红外LED、算法、模组组装和系统集成方案构成,技术难度主要体现在算法和系统集成方案上。

 

 

虹膜识别产业链             资料来源:海通证券研究所

  

二、产业背景

2.1、技术日益成熟推动应用

得益于算法创新和采集设备的升级,近几年在图像识别、语音识别和虹膜识别领域,其识别准确率大幅度提高,其中国内团队在各识别领域表现已经处于较为领先的地位。在识别难度较高的人脸识别技术方面,根据人脸识别领域权威测试数据库LFW公布的结果显示,百度提供的算法人脸识别准确率已经达到99.77%,位居第一,前十位中包括腾讯,Google的FaceNet,香港中文大学的DeepID,旷视科技的Face++等企业,准确率都达到了99%以上。根据《科学》杂志报道,人类对人脸的平均识别率为97.53%,在测试数据集上识别算法已经超越了人类极限。人脸识别准确率的提升大大加速了其商业化应用,目前已经广泛应用于多种场景,如考勤签到、移动支付、智慧银行VTM和新型安防系统等。

2.2、不断有新政策出台

2015年以来,国家相继出台了《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,为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础。与此同时,2017年人工智能首次写入了国家政府报告,作为人工智能的重要细分领域,可以预计人脸识别相关政策支持力度将不断增强。

 

时间

政策名称

发布部门

主要内容

2015年1月7日

《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)》

中国人民银行

坚持柜台开户为主,远程开户为辅;实施客户身份识别机制的自证。

2015年4月14日

《关于加强社会治安防控体系建设的意见》

中共中央办公厅、国务院办公厅

提出网络化管理要求,以精确信息做到矛盾化解。未来网络化精细管理是平安城市和智能交通管理的发展方向。

2015年5月15日

《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》

国家质检总局、国家标准化管理委员会

适用于以安全防范为目的的视频监控人脸识别系统的总体规划、方案设计、设备生产、质量控制等,其它领域可参考使用。

2015年12月25日

《中国人民银行关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知》

中国人民银行

提供个人银行开立服务时,有条件的银行可探索生物特征识别技术和其它有效的技术手段作为检验。

2016年5月18日

《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》

发改委、科技部等

到2018年打造人工智能基础资源与创新平台、人工智能产业体系、创新服务体系,标准化体系基本建立,将人工智能普及到政府和企业之间。

2016年11月29日

《关于落实个人银行账户分类管理制度的通知》

中国人民银行

对二、三类账户的开立、变更、注销,个人信息验证办法,视频及人脸识别等技术手段以及不同账户的使用功能和限制等做了详细的规定。

2017年3月5日

《2017年政府工作报告》

国务院

指出要加快培育壮大包括人工智能产业在内的新兴产业

 

资料来源:益通资本整理

 

2.3国内专利数量不断攀升

伴随着国内对人脸识别领域的大力投入,其专利数量也在不断上升,从每年新增数量上看,2007年新增专利数量不足百例,到2015年迎来了爆发,全年新增专利数量已经达到了1398例,在全球已经处于领先地位。从累计专利数量上看,中国的人脸识别公开专利已经超出4000例,明显多于其他国家和地区。技术实力的显著增强,为国内打开市场,产品的迅速普及打下坚实的基础。

2.4市场规模在提升

2015年中国生物识别市场规模突破了100亿元大关。随着计算机、光学成像技术的高速发展,人脸识别技术得到越来越多的应用,市场规模有可能由2016年的17.25亿元攀升至2020年的42.8亿元。根据测算估计,未来公安领域的应用规模在16亿元以上,交通领域在50亿元以上,金融和教育领域各在百亿元级别,在不考虑大安防硬件存量市场的前提下,未来整体的市场规模将接近300亿元。

虹膜识别市场规模为13.87亿元,预计该技术的市场份额将从2015年的7%提升到2020年的16%,虹膜识别市场将达到48亿元。2016年中国指纹模组市场规模是323亿元,出货量是5.5亿颗,预计到2020年,相应市场规模将达到511亿元,出货量达到12亿颗。

静脉识别自从2008年由日本引入国内,由于属于生物识别领域的新兴技术,一开始发展还不是很快,但2014年后出现了一定的爆发点,市场份额由原先的不足1%扩大到接近3%,可见静脉识别的应用发展速度还是相当快的。

 

数据来源:益通资本整理

 三、产业发展现状

3.1、全球生物识别复合增长率高

在当前全球生物识别市场中,北美占据份额最高,达33.5%;其次是亚太地区,为23.8%;再然后是欧洲、中东和印度、中南美洲、非洲地区,市占率依次为16.5%、11.0%、9.1%和6.1%。美国是全球主要的生物识别市场,目前规模在10亿美元级别。“911”事件发生后,全美在115座机场和14个主要港口设立了“美国访客和移民身份显示技术”系统,采用指纹识别、人脸识别与虹膜识别等技术验证访客与移民信息;同时27个免签国公民去往美国,都必须持有生物识别护照。

 数据来源:中国产业信息网

 根据美国咨询机构Transparency Market Research的预计,全球生物识别技术市场规模将从2015年的112.4亿美元,增长至2020年的233亿美元,复合年均增速为15.7%。根据美国智库Acuity Market Intelligence发表的报告显示,2015年全球生物识别市场结构中,指纹识别份额达到58%,人脸识别的份额为18%,紧随其后的是新兴的虹膜识别,份额为7%,此外还有与指纹识别类似的掌纹识别,以及声纹识别和静脉识别等。

 数据来源:中国产业信息网

 3.2、国内市场规模还不够大

3.2.1、 生物识别细分应用市场分布

中国的生物识别技术应用市场挺广,2016年前三季度商业应用市场规模是25亿元,份额占比62.1%,主要应用是门禁、考勤、身份认证和商业服务;大众消费类市场是11.55亿元,份额占比28.69%,主要应用在指纹/人脸识别门锁、箱柜锁、电脑和手机开机认证、网络认证等;公共与社会安全类市场占比7.07%,销售额是2.85亿元,主要应用于出入境管理和证照系统、智能监控、治安管理、维稳;司法领域市场规模是4900万元,占比是1.2%,主要应用在自动指纹识别系统、自动人脸识别系统;公众项目领域的市场规模为3800万元,仅占比0.94%,主要应用在社保、医疗和教育卫生方面。当年前三个季度生物识别总的市场规模是40.27亿元。

3.2.2、 国内传统应用市场

3.2.2.1、 在商用市场,考勤仍然是生物识别最主要的应用领域。传统以指纹考勤产品一统天下的状况正在逐渐演化,人脸识别、(手指手掌)静脉识别,因为非接触或者防伪性能更佳的原因,在考勤设备的更新换代中倍受青睐。同时,为了准确性和便利性的兼顾,考勤门禁设备开始普遍使用多技术验证:指纹+人脸识别;指纹+手指静脉识别,这两种组合模式最为常见。得益于上游硬件尤其芯片供应商的降价以及设备厂商对成本的良好控制,这些组合识别设备仍然可以保持很好的性价比,市场接受度很高。

考勤市场,在生物识别技术对大众普及宣教过程中功不可没。目前这一市场的容量已经达到每年近十亿人民币的规模。

3.2.2.2、 门锁是生物识别技术进入大众消费市场的第一款应用产品。经过十多年的技术发展和推广,如今已经达到年销量近百万把的规模。不仅大量出口,国内市场的接受度也逐年提高。目前测算,内销量已接近总销量的40%。大小厂商逾百家,既有传统锁具生产商,也有不具五金锁具行业背景直接入行生产生物识别门锁的厂商。销售渠道虽以传统锁具营销渠道为主,但也不乏成功利用互联网并斩获丰盛的创新者。

门锁产品技术上目前仍以指纹和手指静脉为主,人脸识别门锁产品也逐渐增多,但尚属非主流,其中对使用环境的要求局限大概是主要原因。

3.2.2.3、 作为生物识别技术进入安防领域的敲门砖,门禁产品向来是生物识别技术的应用重点。门禁市场巨大的需求以及生物识别技术独特的便利和安全,催生了层出不穷的门禁新产品。继指纹、掌纹识别之后,人脸和手指手掌静脉技术也陆续导入门禁产品中,业内公认具有更高安全度的虹膜识别技术也开始被应用于门禁产品上。当然,为了更高的安全程度,多技术的组合使用也已成为常态,比如指纹+手指静脉,指纹+人脸,人脸+虹膜识别等等,如果再算上传统门禁终端的ID/IC卡,这样的技术组合就更加丰富多样了。

现在门禁终端和门禁控制器以及后台门禁管理平台的研发生产,基本可以全部在国内完成了。当然,不少国内门禁终端设备商选择与后台管理系统的国际大牌合作,也是从易到难的发展之路,属明智之举。无论国际还是国内门禁市场,中低端产品和应用上国内厂商几乎一统天下,并开始逐渐向高端市场渗透,假以时日,中国智造也将令国外竞争对手在高端市场节节败退,优势尽失。

3.2.2.4、 在IT系统中对操作人员的身份认证,即所谓的逻辑门禁也是生物识别的重点应用领域。银行金融机构是最早尝试者,也是迄今为止最大的应用客户。随着网络时代尤其互联网时代的来临,作为信息安全的最新授权技术,生物识别得以广泛采用是理所当然的。目前指纹和人脸识别是该领域广泛应用的主流技术。系统部署也从单机、LAN应用发展到C/S结构和基于WEB的应用,使用人群数以千万计。

3.2.2.5、 作为最大规模的消费类产品,手机以及平板等移动设备搭载生物识别技术,是对生物识别产业最大的促进和推动。事实上,正是2014年苹果IPhone4S首次集成指纹识别技术,成为生物识别本轮爆发性增长的最强推动力。随着半导体指纹采集芯片的国内规模化生产,低廉MCU芯片以及指纹模组生产企业的量产(月产百万级至千万级),国外芯片独占市场的格局正被打破,可以预见,国产手机两年内将基本全部使用国产芯片及模组。

若以数量计算,移动互联设备上的应用绝对是生物识别的最大市场。此外,属于国家和政府机构的应用中,如指纹识别、人脸识别的司法应用,以及在医疗、社保等项目的应用等,过去一年也有平稳的发展,占有相应的市场份额。相信未来生物识别在此等领域的应用会继续平稳增长。

3.3、市场竞争格局

国外的生物识别产业集中度在不断上升,从2002年至2016年,国外生物识别产业经过竞争淘汰以及大量的并购重组,生物识别企业已经下降至100余家,上规模的重要企业不足15家。

在国内目前较大生物识别企业有9家,分布在北上深杭。已经挂牌新三板的相关企业有17家,其中北京和广东两地的最多,分别是6家和4家,合计占比达到58.82%。数据显示这17家相关企业中,在2016年度都取得了盈利,其中有8家的盈利过千万,最多的一家净利润有4000万元之多。不过有80%的企业规模较小,市值超出20亿的企业没有,有11家企业市值都在10亿元以内。

国内有不少上市公司看好生物识别这一领域,汉王科技、佳都科技、东方网力、科大讯飞、神思电子、欧比特等均在积极布局,发展领域主要是在智慧城市和智能交通建设、金融及公共安全等。


四、产业细分领域

生物识别行业目前有六大细分领域,分别是指纹识别、人脸识别、声纹识别、虹膜识别、静脉识别和步态识别。2015年中国的生物识别市场规模已经突破100亿元大关,其中指纹识别、人脸识别、声纹识别、虹膜识别分别占据57.6%、22.2%、2.9%、10.3%。根据中国证券报官方测算,预计到2020年,中国生物识别市场总规模将达到200多亿元,其中指纹识别、声纹识别、人脸识别、虹膜识别分别达到124亿元、54亿元、16亿元、23亿元。

 

数据来源:益通资本整理

 产业细分技术各有优缺点,现列表如下:

 资料来源 千家网  

4.1、虹膜识别领域

   4.1.1、具有技术优势

   虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分,其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后,在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性,同时也决定了身份识别的唯一性。

相比当下流行的指纹识别与人脸识别,虹膜识别具有最高级别的安全性能,并且在准确性、稳定性、可复制性、活体检测等综合安全性能上占据绝对优势。虹膜识别系统主要包含虹膜图像采集装置、活体虹膜检测算法、特征提取和匹配这三大模块,该技术可以读取266个特征点,而其他生物测定技术只能读取13-60个特征点。虹膜识别的错误识别可能为1/1500000,而苹果Touch ID(指纹识别)的错误识别可能为1/50000,虹膜识别的准确率高达当前指纹方案的三十倍。

   4.1.2、虹膜识别的最新动向

虹膜识别在朝远程识别与移动化发展,在此趋势下,虹膜识别技术迎来了进入大众化领域的契机。在三星、微软、富士通等公司的推动下,近年来虹膜识别技术开始应用于消费级市场,打开了更加庞大的市场空间。尤其是三星最新旗舰机S8/S8+搭载虹膜识别,证明了消费终端巨头对该技术的认可。随着虹膜识别技术逐渐被消费者所接受,预计搭载虹膜识别的移动智能终端数量将快速增长,未来有望在更多智能手机、平板电脑上得到应用。

目前,虹膜识别凭借其超高的精确性和使用的便捷性,已经广泛应用于金融、医疗、安检、安防、特种行业考勤与门禁、工业控制等领域。随着虹膜识别技术的逐渐成熟,其认可度已经大幅提升,预计虹膜识别未来的渗透率和应用领域将继续提升,市场空间十分巨大。

4.2、人脸识别领域

   4.2.1、人脸识别技术演化

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。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、互联网应用阶段。

随着高速度高性能计算机的发展,人脸模式识别技术有了较大的突破,提出了多种机器全自动识别系统。根据人脸表征方式的不同,通常将人脸正面自动模式识别技术分成三类:基于几何特征的识别方法、基于代数特征的识别方法和基于连接机制的识别方法。另外一种常见的观点是将人脸识别技术分为基于整体人脸特征的识别技术(特征脸方法和神经网络方法)和基于人脸组成部件(眼睛等)特征的识别技术。

4.2.2、人脸识别应用难度

人脸识别最难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法,需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息,特别是移动互联网时代,摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下,也可以在昏暗的街灯下,以及深夜出租车内,这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈,二次成像的光线污染等问题。在光线复杂的场景下,目前识别身份证和现场照片里的人脸准确率只有约75%,仍低于人类整体的识别水平。

4.3、声纹识别领域

声音是人重要的生物特征数据之一,人讲话时使用的发声器官舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大,任何两个人的声纹图谱都有差异,因而声纹具有唯一性。采集自然,无需专用设备,可进行远程采集与识别,同时准确率高,造假难度也高。目前声纹识别已逐渐受到市场重视,开始逐渐应用于身份信息核验、身份防伪、防声音欺诈、黑名单筛查等。

4.3.1、声纹识别的优势

相比于其他生物识别技术,在安全性上,声纹识别的唯一性是名列前茅的,即使模仿的声音类似,也能够分辨出来;其次蕴含声纹特征的语音获取方便、自然,而且获取成本低廉,使用起来简单,通过普通的麦克风、通讯设备等都可以;再次适合远程身份确认;另外声纹辨认和确认的算法复杂度低;最后配合其他措施例如通过语音识别进行内容鉴别等,可以提高准确率。

4.3.2、实际操作中的难点

4.3.2.1、对于国家机构来说,获取声纹是很容易的,例如公安具有最全的声纹库。但对于企业而言,所有的声纹数据需要他们自行采集,那是具有相当难度的任务,在数据不全面的情形下,声纹特征的提取和建立就会受到阻碍,声纹识别的机器学习算法也难以得到充分训练,提高识别准确率也无从谈起。

4.3.2.2、在外部环境中,声音是通过录音设备进行采集的,不同型号的录音设备对语音会造成一定程度上的畸变,同时由于背景环境和传输信道等的差异,对语音信息也会造成不同程度的损伤。声纹识别要经过语音信号处理、声纹特征提取、声纹建模、声纹比对和判别决策等一系列流程,语音获取的好坏直接影响到声纹识别的优劣,而降噪、去混响方面依然是需要改善的问题。

4.4、指纹识别领域

每个人的指纹都有几个独一无二可测量的特征点,每个特征点都有大约七个特征,人们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征。指纹识别技术就是通过分析指纹可测量的特征点,从中抽取特征值,然后进行认证。目前指纹识别已经广泛应用,除了企业考勤和智能小区外,相关技术还被创新应用到了护照、签证、身份证等十分重要的管理系统中。

4.4.1、具备诸多优点

指纹是人体独一无二的特征,它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征;为了增加可靠性,只需登记更多的指纹,鉴别更多的手指,十个手指中每一个指纹都是特有的;扫描指纹的速度很快,使用起来非常方便,指纹的采集头小型化且价格低廉。

4.4.2、存在显著缺陷

有些个人的指纹特征少,难以成像;每次使用指纹时都会在采集头上留下用户的指纹印痕,而这些指纹痕迹存在被用来复制的可能;指纹是用户的重要个人信息,在某些场合担心泄露信息。

4.5、步态识别领域

  该生物识别技术是通过人们走路的姿态进行身份识别,是一种新兴生物识别技术。步态识别分为人形检测、分割、识别、跟踪这四个部分,其中快速人形检测和高精度人形分割是最基础的环节,却又是最具挑战的环节。

4.5.1、 技术优点明显

相比其他生物识别技术,步态具有非接触远距离和不容易伪装等优点,虹膜识别需要目标在30厘米以内;人脸识别需要目标在5米以内;而它只要在50米范围内即可识别。其次是步态识别是非受控识别,无需识别对象主动配合参与。步态这一行为特征是远距离、非受控场景下唯一可清晰成像的,即便识别对象在几十米开外带面具背对监控摄像头走动,也能对其进行身份识别。再者,不同的体型、头型、肌肉力量特点、运动神经灵敏度、走路姿态等特征共同决定了步态具有较好的区分能力,通过设计精巧的算法和海量训练数据,可以更精准地识别细节特征。

4.5.2、 最新技术进展

目前国内的步态识别技术,在1080P的摄像头下,识别距离可达到50米,识别速度在200ms以内;支持360度跨视角识别;在万人样本库以图搜图可实现唯一性检索。此外完成了超大范围人群密度测算,对普通2K摄像机100米外1000平方米1000人规模实时计数。这些技术能广泛应用于安防、公共交通、商业等具体场景。

4.6、静脉识别领域

4.6.1、第二代生物识别技术

有别于其他五种生物识别技术,静脉识别提取的生理特征在可显性上是比较低的,不能通过肉眼看见,不容易被模仿或复制。而其他上述生物识别技术中要么可以通过一些技巧或软硬件工具提取或复制,要么可以刻意模仿获得相似性极高的行为特征;再者存在的技术优势就是活体识别,只有手指中流动的血液才可以吸收近红外线,形成清晰的静脉分布图像,然后通过算法对该图像进行分析比对,从而进行身份识别。

4.6.2、 最新应用

最近英国伦敦一家超级市场Costcutter正在测试一套生物识别支付系统,消费者可以借助手指的静脉模式来支付,如果测试成功,将把这种名为Fingopay的支付系统进行推广。这套系统通过使用电子阅读器来绘制用户手指静脉分布图,在登记时,用户只需要将他们生成的手指静脉分布图与自己的信用卡或是储蓄卡连接到一起,不再需要携带现金或银行卡就能实现支付功能。


五、产业不利因素

5.1、安全性有待提高

指纹识别是目前的主流,几乎占据了一半的市场份额,相关厂商遍地开花,各种指纹产品参差不齐。在实际生活中,指纹识别也存在不少问题,安全性是首当其冲的。通过伪造、盗窃指纹信息,可以骗过指纹识别产品的检验。其它生物识别产品,同样存在识别特征信息被盗用的可能。

5.2、使用便利性需改进

尽管每个人的指纹、脸部、步态等特征各不相同,但生物识别的芯片毕竟尺寸很小,目前的技术水平尚不能做到扫描信息绝对正确。人们化妆、整容带来容貌变化;手指受伤,指纹发生变形;芯片识别能力不足等因素都会导致用户体验下降。提高使用便利性,成为企业必须克服的难点。

5.3、保证用户健康

  根据媒体报告,部分使用虹膜识别智能手机用户,使用后眼部感到不适,被红外LED照射时间过长,容易引起头晕。如果不能保证用户的身体健康,会影响到该技术的普及。

六、产业风险特征

所有生物识别技术采集到的人们生理或行为特征,最终都会转换成数据信息,而这些数据信息是很有可能被黑客窃取的,一旦被窃取,后果将不堪设想。

生物特征在用户自己身上具有唯一性,也就是意味着这些生物数据信息一旦被盗,将不可再生,指纹识别尚有十个手指可以更换,但虹膜识别、静脉识别、人脸识别等丢失后将无法再度使用。从安全的角度上讲,生物识别不适合在互联网大规模推广,目前比较适合局域网内部使用或是特定的金融领域作为辅助应用。由于生物识别自身存在的巨大安全隐患,最终有可能制约相关技术的应用落地,国内的市场容量可能远没有相关调研机构预测的那么乐观。

七、产业未来展望

7.1、出现新的应用

近年来,生物识别技术开始尝试一些新的应用领域:

第一,智能监控领域。目前以人脸识别、车牌识别和人、车的行为识别为代表的应用市场日渐庞大。中国视频监控设备和系统领域的三大巨头,全部导入生物识别技术,原因无他,市场驱动也。这一应用目前以样板项目为主,相关技术的局限性暂时还没有被完全解决,但以这些实力企业的研发和市场驱动,相信性能的改进和提升会很快突破瓶颈。

  第二,金融服务。生物识别技术在金融系统的应用由来已久。随着互联网及移动互联网时代的来临,金融行业大变革早已开始。新兴的网络金融业务,由于其非现场的特点,对交易者身份的验证环节,如何兼顾系统安全和使用者的便利,生物识别技术的采用成为必然。远程身份验证,除了生物识别技术应用之外,政策和法规配合、网络及系统安全等其他环节的实施,对系统平滑性和用户友好性都有贡献。

第三,商业服务。生物识别在商业服务领域的应用,国内近年已有一些成功案例甚而因此进入快速成长的企业,例如在广告业、零售业的应用。其应用方向主要集中在客户数据分析和效果评估。广告宣传对象的人口数据和反映分析统计、消费者个人特征及消费习惯细分等等,进一步的应用方向拓展,空间巨大。

7.2、趋势和方向

7.2.1移动应用

  如前所述,指纹、人脸、虹膜识别等生物识别技术在手机上的应用,以数量计已经成为最大规模的生物识别产品市场。行业技术供应商肯定会寻找机会介入此领域。

  对于生物识别核心算法软件和相关芯片供应商而言,可以采用直接集成介入,向手机厂商或模组厂商供货,从而进入该领域。而大多数不具备核心技术和上游芯片资源的普通设备级厂商而言,不能直接介入,但也可以而且长远讲必须在产品设计中时刻关注和紧跟网络应用趋势,将产品设计理念与移动互联的应用模式紧密关联,才是生存和发展之道。

  7.2.2、实名制强推所带来的机会

  信用社会的建立,尚有待时日。当今社会,种种实名制的推行可谓势在必行。而实名制真正要做到精准,则必须引入生物识别技术。

  社会公共安全管理的需求,酒店业、电信业、金融业等对客户的实名制验证,将会催生巨大的终端设备产品和应用系统集成的需求市场,其容量之大难以预计。

7.2.3、与人工智能的结合应用

  生物识别技术是人工智能的支撑技术之一,所以在人工智能尤其智能机器人领域集成和利用生物识别最新成果理所当然。人脸识别、虹膜识别、声纹识别的采用最为常见。高水平的采集硬件(例如相机镜头)和优秀的算法是人工智能团队一直寻求的重要配套,随着智能机器人产品的不断进步和成功市场化,其配套市场规模也将快速增长。

  7.2.4、基于公共安全的全方位智能监控

  智能监控是社会治安管理的最重要技术手段。随着技术的不断进步,厂商的更多创新,人脸识别、步态识别与高水平监控摄像头的结合,将会把治安监控水平提高到一个全新的高度和水平。可以预见,这样的新产品对警方的吸引力是毋庸置疑的。明后年相关产品陆续亮相足可期待。



 

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