报告导读
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识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别与其他生物识别方式相比，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。
国内主要的人脸识别企业有旷视科技、商汤科技等新崛起的“新势力”，也有老牌的安防及上市企业如海康威视、大华股份、川大智胜、欧比特等。同时，国内阿里、腾讯、百度等互联网巨头也陆续进入这一领域，通过、自研等方式获取市场话语权。
预计未来五年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度，人脸识别市场规模将达67亿元左右。
近些年人脸识别技术的迅速发展，识别精度及速度的有效提升为人脸识别在众多领域的应用提供了基础。自2015年起人脸识别的应用领域开始逐渐增多，从前期以门禁考勤为主，向安防、金融(人脸识别确认身份信息)、商业(刷脸支付)等多领域拓展。伴随试点区域及各领域案例的拓展及运营模式的成熟，人脸识别将迎来大规模普及。
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。
人脸识别技术存在三个类型的技术场景。第一种是基于移动终端的单向存储的人脸识别技术。由于单向存储和终端存储，因此泄露的可能性最低。第二种是基于“云端”生物介质的人脸识别技术。相对来说风险会高一些。不过，随着技术进步，云端人脸识别技术的安全性也会变得更高。第三种则是风险性比较大的，就是随机获取的人脸母版和静态人脸识别系统。
严正声明
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报告目录
第一章 人脸识别行业综述
第一节 人脸识别行业概述
一、人脸识别产品定义
二、人脸识别产品分类
三、人脸识别产品用途
1、研究中心
2、公司
3、手机
4、家电
第二节 人脸识别产业的生命周期分析
第二章 2017-2021年全球人脸识别行业现状分析
第一节 2017-2021年国际人脸识别行业现状分析
一、国际人脸识别市场发展历程
二、国际主要国家人脸识别发展情况分析
三、国际人脸识别市场发展趋势
第二节 人脸识别发展环境分析
一、中国宏观经济环境分析（GDP CPI等）
二、欧洲经济环境分析
三、美国经济环境分析
四、日本经济环境分析
五、其他地区经济环境分析
六、 全球经济环境分析
第三节 2017-2021年中国人脸识别市场现状分析
一、 2017-2021年中国人脸识别市场规模统计分析
二、 2017-2021年中国人脸识别市场供给统计分析
三、 2017-2021年中国人脸识别市场需求统计分析
四、 2017-2021年中国人脸识别行业产能统计分析
1、2017-2021年中国人脸识别行业产能统计
2、2017-2021年中国人脸识别行业产能配置与产能利用率分析
五、2017-2021年中国人脸识别行业PEST（环境）分析
1、经济环境分析
2、政策环境分析
3、社会环境分析
4、技术环境分析
第三章 中国人脸识别行业发展环境分析
第一节 中国宏观经济环境分析
一、GDP历史变动轨迹
二、居民消费价格指数分析
三、城乡居民收入分析
四、社会固定资产投资分析
五、2022-2026年我国宏观经济发展预测
第二节 中国人脸识别行业政策环境分析
一、人脸识别行业监管管理体制
二、人脸识别行业相关政策分析
三、上下游产业政策影响分析
第三节 中国人脸识别行业技术环境分析
第四章 2017-2021年人脸识别行业经济指标分析
第一节 人脸识别行业经济指标分析
一、人脸识别行业赢利性分析
二、人脸识别产品附加值的提升空间
三、人脸识别行业进入壁垒/退出机制
四、人脸识别行业周期性、季节性等特点
第二节 人脸识别行业投资价值分析
一、2017-2021年中国人脸识别行业盈利能力分析
二、2017-2021年中国人脸识别行业偿债能力分析
三、2017-2021年中国人脸识别行业运营能力分析
四、2017-2021年中国人脸识别产品投资收益率分析预测
第三节 2017-2021年中国人脸识别行业投资机会分析
一、中国强劲的经济增长对人脸识别行业的支撑因素分析
二、下游行业的需求对人脸识别行业的推动因素分析
三、人脸识别产品相关产业的发展对人脸识别行业的带动因素分析
第五章 中国人脸识别行业运行态势分析
第一节 中国人脸识别行业概况分析
第二节 中国人脸识别行业经受压力分析
第三节 中国人脸识别行业的发展及存在的问题分析
一、中国人脸识别行业发展中的问题
二、解决措施
第六章 中国人脸识别市场需求分析
第一节 需求规模
一、2017-2021年中国人脸识别市场需求及增速
二、人脸识别市场饱和度分析
三、影响人脸识别市场需求的因素
四、人脸识别市场潜力分析
第二节 人脸识别市场需求结构分析
一、用户结构（产品分类及占比）
二、产品（服务）结构
三、区域市场分析
四、重点省市人脸识别需求概述
第七章 中国人脸识别市场供给分析
第一节 供给规模
一、2017-2021年中国人脸识别市场供给规模及增速
二、行业开工情况
三、产业投资热度分析
第二节 人脸识别市场供给区域分布
一、产业集群状况
二、人脸识别企业区域分布情况
三、重点省市人脸识别产业发展特点
第八章 行业供需平衡分析
第一节 人脸识别行业供需平衡现状
第二节 影响人脸识别行业供需平衡的因素
第三节 人脸识别行业供需平衡趋势预测
第九章 2017-2021年中国人脸识别产业区域运行情况分析
第一节 2017-2021年华东地区市场规模分析
第二节 2017-2021年华南地区市场规模分析
第三节 2017-2021年华中地区市场规模分析
第四节 2017-2021年华北区市场规模分析
第五节 2017-2021年西北地区市场规模分析
第六节 2017-2021年西南地区市场规模分析
第七节 2017-2021年东北地区市场规模分析
第十章 中国人脸识别行业竞争情况分析
第一节 行业竞争格局概述
第二节 中国人脸识别行业集中度分析
一、人脸识别行业市场区域分布情况
二、人脸识别行业市场集中度分析
第三节 人脸识别行业竞争结构分析
一、现有企业间竞争
二、潜在进入者分析
三、替代品威胁分析
四、供应商议价能力
五、客户议价能力
第四节 人脸识别行业SWOT模型分析
第十一章 中国人脸识别行业上下游产业链分析
第一节 人脸识别行业上下游产业链概述
第二节 人脸识别上游行业发展状况分析
一、硬件供应商
二、软件供应商
第三节 主要上游产业对人脸识别行业的影响
第四节 人脸识别下游行业发展状况分析
一、研究中心
二、公司
三、手机
四、家电
第五节 主要下游产业对人脸识别行业的影响
第十二章 人脸识别主要品牌分析
第一节 人脸识别品牌构成
第二节 品牌满意度分析
第三节 市场竞争程度
一、市场集中度
二、市场竞争类型
三、重点企业市场份额分析
第四节 中国人脸识别市场集中度及影响因素分析
第十三章 重点企业经营状况分析
第一节 汉王科技股份有限公司
一、基本情况
二、企业主要产品（服务）及市场定位
三、企业财务分析
1、企业主要经济指标分析
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、竞争优劣势
五、发展战略
第二节 上海芯翌智能科技有限公司
一、基本情况
二、企业主要产品（服务）及市场定位
三、企业财务分析
1、企业主要经济指标分析
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、竞争优劣势
五、发展战略
第三节 厦门瑞为信息技术有限公司
一、基本情况
二、企业主要产品（服务）及市场定位
三、企业财务分析
1、企业主要经济指标分析
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、竞争优劣势
五、发展战略
第四节 北京旷视科技有限公司
一、基本情况
二、企业主要产品（服务）及市场定位
三、企业财务分析
1、企业主要经济指标分析
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、竞争优劣势
五、发展战略
第五节 云从科技集团股份有限公司
一、基本情况
二、企业主要产品（服务）及市场定位
三、企业财务分析
1、企业主要经济指标分析
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、竞争优劣势
五、发展战略
第六节 上海依图网络科技有限公司
一、基本情况
二、企业主要产品（服务）及市场定位
三、企业财务分析
1、企业主要经济指标分析
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、竞争优劣势
五、发展战略
第七节 广州像素数据技术股份有限公司
一、基本情况
二、企业主要产品（服务）及市场定位
三、企业财务分析
1、企业主要经济指标分析
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、竞争优劣势
五、发展战略
第八节 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
一、基本情况
二、企业主要产品（服务）及市场定位
三、企业财务分析
1、企业主要经济指标分析
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、竞争优劣势
五、发展战略
第九节 浙江大华技术股份有限公司
一、基本情况
二、企业主要产品（服务）及市场定位
三、企业财务分析
1、企业主要经济指标分析
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、竞争优劣势
五、发展战略
第十节 北京市商汤科技开发有限公司
一、基本情况
二、企业主要产品（服务）及市场定位
三、企业财务分析
1、企业主要经济指标分析
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、竞争优劣势
五、发展战略
第十四章 2017-2021年中国人脸识别行业主要数据监测分析
第一节 中国人脸识别行业结构分析
一、人脸识别企业结构分析
二、人脸识别行业从业人员结构分析
第二节 2017-2021年中国人脸识别行业关键性财务指标分析
一、行业主要盈利能力分析
二、行业主要偿债能力分析
三、行业主要运营能力分析
第十五章 人脸识别行业替代品及互补产品分析
第一节 人脸识别行业替代品分析
一、替代品种类
二、主要替代品对人脸识别行业的影响
三、替代品发展趋势分析
第二节 人脸识别行业互补产品分析
一、行业互补产品种类
二、主要互补产品对人脸识别行业的影响
三、互补产品发展趋势分析
第十六章 人脸识别产业渠道分析
第一节 中国人脸识别行业的经销模式
第二节 人脸识别行业渠道格局
第三节 人脸识别行业渠道形式
第四节 人脸识别行业渠道要素对比
第五节 人脸识别行业国际化营销模式分析
第六节 中国人脸识别行业销售投资运作模式分析
第十七章 2022-2026年中国人脸识别行业发展前景预测分析
第一节 人脸识别行业投资价值分析
一、2022-2026年中国人脸识别行业盈利能力分析
二、2022-2026年中国人脸识别行业偿债能力分析
三、2022-2026年中国人脸识别行业运营能力分析
四、2022-2026年中国人脸识别产品投资收益率分析预测
第二节 2022-2026年中国人脸识别行业供需预测
一、2022-2026年中国人脸识别行业供给预测
二、2022-2026年中国人脸识别行业需求预测
第三节 2022-2026年中国人脸识别行业运行状况预测
第十八章 中国人脸识别行业投资风险分析
第一节 中国人脸识别行业存在问题分析
第二节 中国人脸识别行业上下游产业链风险分析
一、下游行业需求市场风险分析
二、关联行业风险分析
第三节 中国人脸识别行业投资风险分析
一、政策和体制风险分析
二、技术发展风险分析
三、原材料风险分析
四、进入/退出风险分析
五、经营管理风险分析
第十九章 中国人脸识别行业投资机会分析
第一节 2022-2026年中国人脸识别行业机会因素分析
一、中国强劲的经济增长对人脸识别行业的支撑因素分析
二、下游行业的需求对人脸识别行业的推动因素分析
三、人脸识别产品相关产业发展的带动因素分析
第二节 行业细分产品投资机会
一、图像采集
二、预处理
三、人脸检测
四、人脸特征点提取
第三节 区域市场投资机会
第四节 产业链投资机会
第五节 特定项目投资机会
第二十章 2022-2026年中国人脸识别行业发展策略及投资建议
第一节 人脸识别行业发展战略规划背景意义
一、行业转型升级的需要
二、行业强做大做的需要
三、行业可持续发展需要
第二节 人脸识别行业战略规划制定依据
一、行业发展规律
二、企业资源与能力
三、可预期的战略定位
第三节 人脸识别行业战略规划策略分析
一、战略综合规划
二、技术开发战略
三、区域战略规划
四、产业战略规划
五、营销品牌战略
六、竞争战略规划
第四节 人脸识别行业市场的重点客户战略实施
一、重点客户战略的必要性
二、重点客户的鉴别与确定
三、重点客户的开发与培育
四、重点客户市场营销策略
第五节 投资建议
我们的优势
一、数据优势
1、一手调研资料及数据
调研方法：实地调研、专家访谈、神秘顾客、抽样调查、电话采访、问卷调查等。
调研对象：代表企业、渠道商/分销商、上下游关联企业、业务/销售人员、用户/使用者、行业专家、科研院所、高等院校等。
研究模型：SWOT分析、波士顿矩阵、波特五力分析模型、洛伦茨曲线、钻石模型理论等。
分析方法：描述性统计、回归分析、相关分析法等。
2、二手资料及数据
官方统计数据：统计局、海关总署、行业协会等机构发布的数据和信息。
行业公开数据：行业专家公开发表的数据、行业门户统计汇总的数据、媒体公示的数据。
企业公开数据：上市公司年报、季报数据，非上市公司公开发表的数据和信息。
文献期刊数据：各类中英文期刊数据库、图书馆、科研院所、高等院校的文献资料。
3、公司自建五大数据库资源
我公司共建设有宏观经济数据库、行业数据库、产品统计数据库、工业企业数据库、区域经济统计数据库等，合计六大数据库。
4、历年的研究成果及项目案例
多行业研究报告汇总、商业模式汇总、项目案例汇总、专项调研流程及经验总结。
二、团队优势
1、研究部历经10年打磨，年发布2000多份研究成果，行业经验丰富。
2、设立16个行业研究小组，长期跟踪调查5000多个细分行业。
3、各行业设立研究组长，经验丰富、态度严谨、质量把控。
4、与多所高校建立校企联合团队，方便快速开展多区域线下调研。
三、管理优势
报告严格把控质量,研发流程如下:
1：设立研究小组，确定研究内容;
2：利用数据库资源,结合各统计部门资料及实地调研,搜集相关信息;
3：核实验证来自各种信息源的信息;
4：进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告;
5：核实检查初步研究报告;
6：撰写完成研究报告，提交客户;
7：完善的售后服务保障。
服务流程
售后保障
自本合同签订之日起六个月之内，在研究报告的目录范围之内，免费补充内容、更新数据。
报告相关
在技术层面，人脸识别技术已经从2D转向3D。在人脸识别智能门锁的初期，使用的大部分产品都是2D人脸识别技术。智能门锁制造商转向了另一种热成像人脸识别技术，即3D人脸识别技术。该技术主要通过分析面部血液产生的热辐射来产生和分析面部图像，具有独特性，不易被化妆掩盖和伪造。
人脸识别测温系统产品已广泛研究应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业管理单位等领域。随着技术的进一步发展成熟和社会认同度的提高，人脸识别系统将应用在我们更多的领域。人脸识别可视智能锁逐渐成为新的产品趋势，消费者对人脸可视锁的热度持续攀升，人脸可视锁也快速发展起来。
未来，在人工智能等新一代信息技术加速商用，以及其他核心技术得到打破的情况下，人脸识别很有可能超过指纹识别，像二维码一样实现大规模普及。作为一种更为高效的身份验证和识别手段，人脸识别技术的相关价值还有很大的挖掘空间。
近年来，人脸识别行业快速发展，根据数据，我国人脸识别市场规模达45亿元，随着市场渗透率持续提高，下游应用持续增长，预计到2024年我国人脸识别市场规模将突破100亿元，四年年均复合增速达23.3%。作为人脸识别的重要应用领域，人脸识别支付渗透率将随着人脸识别技术的普及快速提升，在移动支付领域掀起智能化热潮。
安防行业市场规模巨大，竞争激烈，出现强者恒强的局面。据数据，我国安防行业总产值达到8510亿元，近几年行业增速均在10%以上，增速高于全球。国内各类安防企业数量超万家，市场竞争激烈，海康威视、大华股份占据大部市场份额，出现强者恒强的局面。从产业分布情况看，视频监控是构建安防系统中的核心，在中国的安防产业中所占市场份额较大，而人脸识别在安防的各个产业分布均可应用，市场应用广阔。
