几乎在一夜之间，“人脸识别”成为科技行业炙手可热的名词，其百度日均搜索高达1930。除了苹果手机横空出世带来的市场效应之外，根本的原因是随着这项技术逐渐成熟，应用领域的拓宽带来了行业发展，从事相关技术研究的公司也在这些年喷涌浮现。

人脸识别，是对人脸关键特征进行分析计算并进行身份识别的一种生物识别技术，与指纹识别、虹膜识别并称为“三大能够进入实用阶段的生物特征识别技术”。

人脸识别系统广泛应用于智慧城市、智慧交通、智慧医疗、商业连锁、银行、学校、园区、安检等各行各业。人脸识别技术在网络支付、考勤、门禁、安防等场合得到了应用。

走失儿童的项目中去： 这一类系统的部署需要两个条件：A． BCD基本库（比如1000万人） B．强大的算法硬件

零售店中的刷脸支付长江，需要用户预先输入全手机号，确定用户身份再进行人脸识别，将原本为1：N的问题转化为了1：1的问题。

1．1 非接触

现如今的人脸识别技术在金融、安防等领域的应用实际上的效果要比实验室里的差很多，前阵子西安的某高校引入人脸识别晨读打卡，由于反应速度太慢，到中午还排着很长的队。可见实际生活中，由于各种物理因素（光照、角度、对焦、人鱼摄像头的距离等）导致抓拍的图片质量比较差，又经过网络传输到局域网／互联网进行对比（网络差的过程中，反应很慢），使得实际效果大打折扣。大多数情况下，实际抓拍图像质量远低于训练图像质量。

5．2 某款人脸年龄识别产品

前瞻根据人脸识别行业发展现状；到2016年，全球生物识别市场规模在127．13亿美元左右，其中人脸识别规模约26．53亿美元，占比在20％左右。预计到2021年，全球人脸识别市场预计将达到63．7亿美元，按预计期间的复合增长率达17．83％。

3． 盈利模式的思考

风险提示:国产服务器需求低于预期,公司服务器业务发展受阻。

传统机器学习算法

人脸识别的目的就是要判断图片和视频（视频是由图片构成的）中人脸的身份是什么。

在配合场景下：比如ATM机刷脸取款，用户会自主配合，将人脸以一个理想的角度通过识别。

而在非配合应用场景下，比如监控视频下的人脸识别，追踪违法犯罪分子的身份信息，情况就要困难得多。这种情况下，用户脸部会发生角度偏大，遮挡，光线不可控等问题。

Yale人脸数据库

ORL人脸数据库

CMU PIE人脸数据库

FERET人脸数据库

MIT数据库

BANCA人脸数据库

CAS－PEAL人脸数据库

JAFE表情数据库

Cohn－Kanade表情数据库

MMI表情数据库

东方通 300379

※风险 宏观经济下滑超预期,行业信息化增速低于预期

访客登记：访客到访公司，于平板电脑进行访客信息登记，由摄像头自动抓取人脸，通过系统打印出 访客贴纸；

识别迎宾：公司员工，贵宾进入公司入口，摄像头能识别到访人员，实现门禁功能管理；

人脸识别考勤：通过入口处的前台平板电脑进行人脸识别考勤，也可通过手机端进行人脸识别考；

智能生活：较多的园区、楼宇需要人脸门禁系统，人员进出快速通行，便于管理住户、访客的进出记 录；

智慧教育：为严防替考事件的发生，确保考试安全，人脸识别可加强考试入场环节的考生身份认证， 并有效实现智能视频监考、作弊防控等；

智慧商场：利用人脸识别技术追踪并分析商场内的人流属性，人群分布等。

3．4 基于几何特征的方法

如在金融领域，人脸识别用于身份确认，然而身份确认之后，就没你什么事，你跟用户的关系只在于，打开某款APP或某个终端场景（闸机）的钥匙，打开之后，用户的所有行为都沉浸在APP中，并没有给FR技术服务商带来其他的使用数据及用户行为信息；从根本上来看，用户只是用钥匙开了门，而往往是门里面的东西（用户数据）才能带来商业价值。

汉王科技之外，初灵信息20CM、慧博云通、云从科技、高伟达、科大讯飞、天玑科技、科大国创、传智教育等概念股公司纷纷跟涨。

2． 中国人脸识别市场

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