人臉識別技術是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行的一系列計算和分別判斷的相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

　　2023年我國人臉識別市場規(guī)模達85億元，占生物識別市場規(guī)模的比重為25%，僅次于指紋識別（50%）。人臉識別主要應用于安防、金融、娛樂、醫(yī)療、電商零售、出行、政務等領域，其中安防為國內人臉識別最大下游市場，占比超50%；其次是金融和娛樂，分別占比10%、7%。在上述傳統(tǒng)應用領域，人臉識別應用正不斷深化。如在安防領域，人臉識別技術將與視頻監(jiān)控、大數據分析等技術相結合，形成更加智能、高效的安防解決方案。在新興應用領域，人臉識別也在不斷滲透。如在智能交通領域，人臉識別技術可用于車輛駕駛員的身份驗證和交通違章行為的監(jiān)控。在傳統(tǒng)及新興應用領域的共同發(fā)力下，我國人臉識別技術行業(yè)市場規(guī)模將進一步增長，預計2029年超160億元。

　　標準規(guī)定方面，2022年11月，國家標準GB/T 41772-2022《信息技術生物特征識別人臉識別系統(tǒng)技術要求》發(fā)布。該標準適用于人臉識別系統(tǒng)的設計和開發(fā),對促進人臉識別技術在各行業(yè)的健康快速發(fā)展，以及行業(yè)應用標準的編制具有重要的指導意義。2023年8月8日，國家網信辦發(fā)布的《人臉識別技術應用安全管理規(guī)定（試行）（征求意見稿）》提出，只有在具有特定的目的和充分的必要性，并采取嚴格保護措施的情形下，方可使用人臉識別技術處理人臉信息。征求意見稿針對特定技術場景與信息敏感程度，細化人臉識別技術的應用落地與安全管理工作，充分體現了我國對人臉識別技術應用的高度重視與前瞻決策，表明為公民個人信息與隱私安全護航的決心。

　　人工智能（AI）被世界各國所重視，AI領域的研發(fā)和推廣被許多國家上升至國家級戰(zhàn)略規(guī)劃。人臉識別作為其中的一個子類，目前已經逐漸在各領域得到應用，其對人精準并且便利的辨別特性使得各領域逐漸加大對人臉識別的重視和應用推廣。尤其是安防、金融等領域。近年來相關政策的頻頻出臺，也為人臉識別技術的發(fā)展提供了政策保障，未來人臉識別將會有更大的發(fā)展空間和應用市場。

　　中投產業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國人臉識別行業(yè)投資分析及前景預測報告》共十一章。首先介紹了人臉識別的概念、技術流程、行業(yè)特性等，并分析了人臉識別產業(yè)的發(fā)展環(huán)境。接著，報告詳細剖析了人臉識別行業(yè)的整體發(fā)展，然后，具體分析了人臉識別技術及主要應用領域的發(fā)展。隨后，報告分析了人臉識別產業(yè)競爭格局。最后，報告深入剖析了人臉識別重點企業(yè)運營情況，并對其未來發(fā)展機遇、前景及趨勢做出了科學的預測。

報告目錄

第一章　人臉識別的基本概況

1.1　人臉識別技術總述

1.1.1　基本概念

1.1.2　識別流程

1.1.3　人臉特征

1.1.4　識別算法

1.1.5　識別數據

1.1.6　配合程度

1.2　人臉識別發(fā)展特性

1.2.1　相似性

1.2.2　易變性

1.3　人臉識別發(fā)展優(yōu)勢

1.3.1　技術特點

1.3.2　技術優(yōu)勢

1.3.3　應用優(yōu)勢

第二章　人臉識別行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

2.1　國際環(huán)境

2.1.1　國際經濟環(huán)境

2.1.2　市場發(fā)展規(guī)模

2.1.3　行業(yè)發(fā)展趨勢

2.2　政策環(huán)境

2.2.1　行業(yè)標準發(fā)布

2.2.2　標準內容分析

2.2.3　央行支持文件

2.2.4　科技創(chuàng)新規(guī)劃

2.3　經濟環(huán)境

2.3.1　宏觀經濟概況

2.3.2　工業(yè)運行情況

2.3.3　固定資產投資

2.3.4　宏觀經濟展望

2.4　社會環(huán)境

2.4.1　互聯網普及情況

2.4.2　居民收入情況

2.4.3　國家科研實力

2.5　產業(yè)環(huán)境

2.5.1　市場規(guī)模機構

2.5.2　市場機構分析

2.5.3　產業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

第三章　2022-2024年中國人臉識別行業(yè)發(fā)展分析

3.1　中國人臉識別行業(yè)發(fā)展動因

3.1.1　識別效率提升

3.1.2　應用需求上升

3.1.3　接受程度較高

3.1.4　相關政策利好

3.2　中國人臉識別產業(yè)鏈分析

3.2.1　產業(yè)鏈結構分析

3.2.2　上下游布局企業(yè)

3.2.3　上游發(fā)展特點分析

3.2.4　中游技術發(fā)展進展

3.2.5　下游未來發(fā)展趨勢

3.3　2022-2024年中國人臉識別市場發(fā)展狀況

3.3.1　市場發(fā)展階段

3.3.2　市場產品分類

3.3.3　市場發(fā)展特點

3.3.4　市場發(fā)展規(guī)模

3.3.5　商業(yè)模式分析

3.3.6　盈利模式分析

3.4　中國人臉識別行業(yè)發(fā)展問題

3.4.1　行業(yè)發(fā)展問題

3.4.2　技術發(fā)展瓶頸

3.4.3　隱私保護問題

3.4.4　技術安全問題

3.5　中國人臉識別市場應對措施

3.5.1　產業(yè)發(fā)展建議

3.5.2　技術發(fā)展對策

3.5.3　技術安全防范

第四章　2022-2024年人臉識別技術發(fā)展分析

4.1　人臉識別技術綜況

4.1.1　技術發(fā)展歷程

4.1.2　技術原理分析

4.1.3　技術發(fā)展特點

4.1.4　關鍵技術分析

4.1.5　技術影響生活

4.2　人臉識別系統(tǒng)分析

4.2.1　系統(tǒng)構成分析

4.2.2　系統(tǒng)設計流程

4.2.3　重點模塊構建

4.2.4　系統(tǒng)細分模塊

4.3　3D人臉識別技術分析

4.3.1　3D人臉識別方案

4.3.2　3D人臉識別原理

4.3.3　3D人臉識別優(yōu)勢

4.3.4　3D人臉識別應用

4.3.5　手機應用狀況分析

4.3.6　3D人臉識別前景

4.4　人臉識別與相關技術的融合

4.4.1　人臉識別+大數據

4.4.2　人臉識別+虛擬現實

4.5　其他生物識別技術分析

4.5.1　指紋識別技術

4.5.2　虹膜識別技術

4.5.3　語音識別技術

4.5.4　指靜脈識別技術

第五章　2022-2024年中國人臉識別應用狀況及模式

5.1　人臉識別技術應用綜況

5.1.1　應用階段分析

5.1.2　主要識別產品

5.1.3　主要用途分析

5.1.4　重點應用領域

5.1.5　商業(yè)化發(fā)展分析

5.2　人臉識別應用模式分析

5.2.1　人臉識別的1：1模式

5.2.2　人臉識別的1：N模式

5.2.3　人臉識別的M：N模式

5.2.4　三種應用模式的對比

第六章　2022-2024年中國人臉識別重點應用領域分析

6.1　智慧金融領域

6.1.1　人臉識別應用背景

6.1.2　人臉識別應用場景

6.1.3　金融應用前景展望

6.1.4　銀行應用規(guī)模預測

6.2　智能手機領域

6.2.1　智能手機產量規(guī)模

6.2.2　手機人臉識別技術

6.2.3　人臉識別手機產品

6.2.4　人臉識別應用問題

6.2.5　技術應用趨勢預測

6.2.6　技術應用規(guī)模預測

6.3　電子支付領域

6.3.1　電子支付市場規(guī)模

6.3.2　電子支付用戶規(guī)模

6.3.3　生物支付成為主流

6.3.4　人臉識別保障安全

6.3.5　電商支付領域應用

6.3.6　人臉識別支付案例

6.4　交通客運領域

6.4.1　交通運輸業(yè)狀況

6.4.2　軌交信息化需求

6.4.3　高鐵檢票應用

6.4.4　機場應用詳析

6.4.5　輪渡票務應用

6.4.6　出入境人臉識別

6.4.7　公交安全駕駛應用

6.5　監(jiān)控安防領域

6.5.1　安防市場規(guī)模分析

6.5.2　視頻監(jiān)控應用需求

6.5.3　人臉識別應用進程

6.5.4　人臉識別應用意義

6.5.5　人臉識別應用場景

6.5.6　應用布局企業(yè)分類

6.5.7　應用需求空間預測

6.6　智能門禁領域

6.6.1　門禁行業(yè)發(fā)展狀況

6.6.2　門禁智能發(fā)展趨勢

6.6.3　人臉識別應用優(yōu)勢

6.6.4　技術應用于智慧社區(qū)

6.6.5　地區(qū)應用動態(tài)分析

6.7　高校管理領域

6.7.1　課堂考勤管理

6.7.2　高校安全管理

6.7.3　防作弊生物技術

6.7.4　考場防作弊監(jiān)控

6.7.5　高考人臉識別系統(tǒng)

6.8　其他應用領域

6.8.1　醫(yī)療健康領域

6.8.2　電子政務領域

6.8.3　公安系統(tǒng)應用

6.8.4　保險業(yè)務領域

6.8.5　新零售業(yè)務領域

6.8.6　智能迎賓系統(tǒng)

6.8.7　其他部分應用

第七章　2022-2024年中國人臉識別行業(yè)競爭格局

7.1　整體競爭格局

7.1.1　品牌競爭格局

7.1.2　技術競爭格局

7.1.3　企業(yè)競爭格局

7.1.4　五力競爭分析

7.2　初創(chuàng)公司陣營

7.2.1　陣營主體構成

7.2.2　商業(yè)模式分析

7.2.3　市場份額占比

7.2.4　競爭焦點分析

7.3　上市公司陣營

7.3.1　陣營主體構成

7.3.2　運營狀況對比

7.3.3　企業(yè)布局方向

7.4　互聯網公司陣營

7.4.1　國際企業(yè)布局

7.4.2　百度布局動態(tài)

7.4.3　騰訊布局動態(tài)

7.4.4　阿里布局動態(tài)

第八章　2021-2024年人臉識別市場重點企業(yè)運營分析

8.1　四川川大智勝軟件股份有限公司

8.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.1.2　人臉識別布局

8.1.3　經營效益分析

8.1.4　業(yè)務經營分析

8.1.5　財務狀況分析

8.1.6　核心競爭力分析

8.1.7　未來前景展望

8.2　佳都新太科技股份有限公司

8.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.2.2　人臉識別布局

8.2.3　經營效益分析

8.2.4　業(yè)務經營分析

8.2.5　財務狀況分析

8.2.6　核心競爭力分析

8.2.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

8.2.8　未來前景展望

8.3　漢王科技股份有限公司

8.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.3.2　人臉識別布局

8.3.3　經營效益分析

8.3.4　業(yè)務經營分析

8.3.5　財務狀況分析

8.3.6　核心競爭力分析

8.3.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

8.3.8　未來前景展望

8.4　神思電子技術股份有限公司

8.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.4.2　人臉識別布局

8.4.3　經營效益分析

8.4.4　業(yè)務經營分析

8.4.5　財務狀況分析

8.4.6　核心競爭力分析

8.4.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

8.4.8　未來前景展望

8.5　北京海鑫科金高科技股份有限公司

8.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.5.2　人臉識別業(yè)務

8.5.3　經營效益分析

8.5.4　業(yè)務經營分析

8.5.5　財務狀況分析

8.5.6　核心競爭力分析

8.5.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

8.5.8　未來前景展望

8.6　北京曠視科技有限公司

8.6.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.6.2　競爭實力分析

8.6.3　Face++動態(tài)

8.6.4　技術研發(fā)動態(tài)

8.6.5　融資布局分析

8.6.6　業(yè)務發(fā)展展望

8.7　廣州云從信息科技有限公司

8.7.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.7.2　競爭實力分析

8.7.3　業(yè)務板塊分析

8.7.4　融資布局加快

8.7.5　技術產品研發(fā)

第九章　人臉識別投資合作項目案例分析

9.1　人臉識別高精度儀器開發(fā)及應用項目

9.1.1　項目基本情況

9.1.2　項目完成情況

9.1.3　項目技術突破

9.1.4　項目驗收意義

9.2　人臉識別模塊及系統(tǒng)軟件銷售項目

9.2.1　項目基本情況

9.2.2　項目產品范圍

9.2.3　項目影響分析

9.3　智慧社區(qū)智能人臉識別門禁布控系統(tǒng)項目

9.3.1　項目基本情況

9.3.2　項目影響分析

9.3.3　項目風險分析

第十章　中國人臉識別行業(yè)發(fā)展機遇分析

10.1　生物識別市場發(fā)展前景向好

10.1.1　市場需求空間

10.1.2　應用趨勢明朗

10.1.3　產業(yè)發(fā)展方向

10.1.4　技術發(fā)展趨勢

10.2　人臉識別企業(yè)投融資布局加快

10.2.1　依圖科技融資動態(tài)

10.2.2　商湯科技融資動態(tài)

10.2.3　中科視拓融資布局

10.2.4　深醒科技融資布局

10.2.5　唯思科技融資動態(tài)

10.3　人臉識別市場投資態(tài)勢良好

10.3.1　驅動因素分析

10.3.2　市場融資加快

10.3.3　技術研發(fā)推進

10.3.4　技術要求提高

第十一章　中國人臉識別行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析

11.1　人臉識別市場發(fā)展前景展望

11.1.1　智慧城市推動

11.1.2　行業(yè)發(fā)展展望

11.1.3　發(fā)展?jié)摿Ψ治?/span>

11.1.4　市場規(guī)模預測

11.1.5　國際市場布局

11.2　人臉識別行業(yè)未來發(fā)展趨勢

11.2.1　行業(yè)整體發(fā)展趨勢

11.2.2　多模態(tài)融合趨勢

11.2.3　行業(yè)規(guī)范化趨勢

11.2.4　技術精準化趨勢