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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。
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别流程
资料来源：智研咨询整理
1、人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。2、人脸图像预处理人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。3、人脸图像特征提取人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。4、人脸图像匹配与识别人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。2008年~2016年我国人脸识别市场规模走势图
资料来源：智研咨询整理
《2017-2023年中国人脸识别行业市场运行态势与投资战略咨询报告》由智研咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、知识产权局、智研数据中心提供的最新行业运行数据为基础，验证于与我们建立联系的全国科研机构、行业协会组织的权威统计资料。
报告揭示了人脸识别行业市场潜在需求与市场机会，报告对中国人脸识别行业做了重点企业经营状况分析，并分析了中国人脸识别行业发展前景预测。为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据。
第一部分产业环境透视
第一章人脸识别行业的行业概述
第一节 人脸识别行业的定义
第二节 人脸识别行业的行业发展历程
第三节 人脸识别行业的分类
第四节 人脸识别行业的特性
第五节 人脸识别行业发展的重要意义
第二章中国人脸识别行业发展环境分析
第一节 中国经济环境分析
一、宏观经济
二、工业形势
三、消费价格指数分析
四、城乡居民收入分析
五、全社会固定资产投资和工业投资分析
六、进出口总额及增长率分析
第二节 中国人脸识别行业的发展政策环境分析
一、行业发展相关政策
二、行业政策影响分析
三、相关行业标准分析
第三节 中国人脸识别行业的发展技术环境分析
一、技术发展概况
二、技术发展趋势分析
第二部分市场深度分析
第三章全球人脸识别行业发展分析
第一节 世界人脸识别行业发展分析
一、2015年世界人脸识别行业发展分析
二、2016年世界人脸识别行业发展分析
第二节 全球人脸识别行业市场分析
一、2016年全球人脸识别行业需求分析
二、2016年欧美人脸识别行业需求分析
三、2016年中外人脸识别行业市场对比
第三节 2015-2017年主要国家或地区人脸识别行业发展分析
一、2015-2017年美国人脸识别行业分析
二、2015-2017年日本人脸识别行业分析
三、2015-2017年欧洲人脸识别行业分析
第四章中国人脸识别行业相关行业发展分析
第一节 指纹识别行业发展现状
第二节 语音识别行业发展现状
第三节 虹膜识别行业发展现状
第五章我国人脸识别行业行业发展分析
第一节 中国人脸识别行业发展状况
一、2015-2017年人脸识别行业发展状况分析
二、2015-2017年中国人脸识别行业发展动态
三、2015-2017年我国人脸识别行业发展热点
第二节 中国人脸识别行业市场供需状况
一、2016年中国人脸识别行业市场供给分析
二、2016年中国人脸识别行业市场需求分析
三、2016年中国人脸识别行业市场供需平衡分析
第三节 我国人脸识别行业市场分析
一、2015-2017年人脸识别行业市场回顾
二、2017-2022年人脸识别行业市场趋势
第六章人脸识别行业经济运行分析
第一节 2015-2017年中国人脸识别行业市场销售收入分析
一、2015-2017年中国人脸识别行业市场总销售收入分析
二、不同规模企业总销售收入分析
三、不同所有制企业总销售收入比较
第二节 2015-2017年中国人脸识别行业产品成本费用分析
一、2015-2017年中国人脸识别行业成本费用总额分析
二、不同规模企业销售成本比较分析
三、不同所有制企业销售成本比较分析
第三节 2015-2017年中国人脸识别行业利润总额分析
一、2015-2017年中国人脸识别行业利润总额分析
二、不同规模企业利润总额比较分析
三、不同所有制企业利润总额比较分析
第三部分行业企业竞争格局
第七章人脸识别行业竞争格局分析
第一节 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
第二节 行业集中度分析
一、市场集中度分析
二、企业集中度分析
三、区域集中度分析
第三节 行业国际竞争力比较
一、供给要素
二、需求条件
三、支援与相关产业
四、企业战略、结构与竞争状态
五、政府的作用
第四节 2015-2017年人脸识别行业竞争格局分析
一、2015-2017年人脸识别行业竞争分析
二、2015-2017年我国人脸识别行业市场竞争分析
三、2015-2017年我国人脸识别行业市场集中度分析
四、2015-2017年国内主要人脸识别行业企业动向
第八章主要人脸识别行业企业竞争分析
第一节 科大讯飞
一、企业发展概况分析
二、企业财务情况分析
三、企业主营业务分析
四、企业竞争优势分析
五、企业发展战略分析
第二节 汉王科技
一、企业发展概况分析
二、企业财务情况分析
三、企业主营业务分析
四、企业竞争优势分析
五、企业发展战略分析
第三节 欧比特
一、企业发展概况分析
二、企业财务情况分析
三、企业主营业务分析
四、企业竞争优势分析
五、企业发展战略分析
第四节 川大智胜
一、企业发展概况分析
二、企业财务情况分析
三、企业主营业务分析
四、企业竞争优势分析
五、企业发展战略分析
第五节 航天信息
一、企业发展概况分析
二、企业财务情况分析
三、企业主营业务分析
四、企业竞争优势分析
五、企业发展战略分析
第六节 高新兴
一、企业发展概况分析
二、企业财务情况分析
三、企业主营业务分析
四、企业竞争优势分析
五、企业发展战略分析
第七节 赛为智能
一、企业发展概况分析
二、企业财务情况分析
三、企业主营业务分析
四、企业竞争优势分析
五、企业发展战略分析
第八节 汉鼎股份
一、企业发展概况分析
二、企业财务情况分析
三、企业主营业务分析
四、企业竞争优势分析
五、企业发展战略分析
第九节 上海普天
一、企业发展概况分析
二、企业财务情况分析
三、企业主营业务分析
四、企业竞争优势分析
五、企业发展战略分析
第十节 佳都科技
一、企业发展概况分析
二、企业财务情况分析
三、企业主营业务分析
四、企业竞争优势分析
五、企业发展战略分析
第九章人脸识别行业企业竞争策略分析
第一节 人脸识别行业市场竞争策略分析
一、2017年人脸识别行业市场增长潜力分析
二、2017年人脸识别行业主要潜力品种分析
三、现有人脸识别行业产品竞争策略分析
四、潜力人脸识别行业品种竞争策略选择
五、典型企业产品竞争策略分析
第二节 人脸识别行业企业竞争策略分析
一、2017-2022年我国人脸识别行业市场竞争趋势
二、2017-2022年人脸识别行业行业竞争格局展望
三、2017-2022年人脸识别行业行业竞争策略分析
四、2017-2022年人脸识别行业企业竞争策略分析
第四部分市场发展前景预测
第十章未来人脸识别行业行业发展预测
第一节 未来人脸识别行业需求与消费预测
一、2017-2022年人脸识别行业产品消费预测
二、2017-2022年人脸识别行业市场规模预测
三、2017-2022年人脸识别行业总产值预测
第二节 2017-2022年中国人脸识别行业供需预测
一、2017-2022年中国人脸识别行业供给预测
二、2017-2022年中国人脸识别行业产量预测
三、2017-2022年中国人脸识别行业需求预测
四、2017-2022年中国人脸识别行业产品价格预测
第十一章人脸识别行业行业投资环境分析
第一节 经济发展环境分析
一、2015-2017年我国宏观经济运行情况
二、2017-2022年我国宏观经济形势分析
三、2017-2022年投资趋势及其影响预测
第二节 政策法规环境分析
一、2016年人脸识别行业政策环境
二、2016年国内宏观政策对其影响
三、2016年行业产业政策对其影响
第三节 社会发展环境分析
一、国内社会环境发展现状
二、2016年社会环境发展分析
三、2017-2022年社会环境对行业的影响
第四节 技术发展环境分析
一、人脸识别行业相关技术现状分析
二、人脸识别行业技术发展趋势分析
三、2017-2022年技术环境对行业的影响
第五部分企业发展规划
第十二章人脸识别行业投资机会与风险
第一节 人脸识别行业投资效益分析
一、2015-2017年人脸识别行业投资状况分析
二、2017-2022年人脸识别行业投资效益分析
三、2017-2022年人脸识别行业的投资方向
四、2017-2022年人脸识别行业投资的建议
五、新进入者应注意的障碍因素分析
第二节 影响人脸识别行业发展的主要因素
一、2017-2022年影响人脸识别行业运行的有利因素分析
二、2017-2022年影响人脸识别行业运行的不利因素分析
三、2017-2022年我国人脸识别行业发展面临的挑战分析
四、2017-2022年我国人脸识别行业发展面临的机遇分析
第三节 人脸识别行业行业投资风险及控制策略分析
一、2017-2022年人脸识别行业市场风险及控制策略
二、2017-2022年人脸识别行业政策风险及控制策略
三、2017-2022年人脸识别行业经营风险及控制策略
四、2017-2022年人脸识别行业技术风险及控制策略
五、2017-2022年人脸识别行业竞争风险及控制策略
六、2017-2022年人脸识别行业其他风险及控制策略
第十三章人脸识别行业投资战略研究
第一节 人脸识别行业发展战略研究
一、战略综合规划
二、技术开发战略
三、业务组合战略
四、区域战略规划
五、产业战略规划
六、营销品牌战略
七、竞争战略规划
第二节 对我国人脸识别行业品牌的战略思考
一、企业品牌的重要性
二、人脸识别行业实施品牌战略的意义
三、人脸识别行业企业品牌的现状分析
四、我国人脸识别行业企业的品牌战略
五、人脸识别行业品牌战略管理的策略
第三节 人脸识别行业投资战略研究
一、2015-2017年人脸识别行业投资战略研究
二、2017-2022年人脸识别行业投资战略研究(ZYYZ）
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