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              人臉識別產業鏈深度解析

              來源:未知  瀏覽數:  發表日期:
                目前在生物識別技術中,市場較為主流的技術主要有人臉識別、指紋識別、虹膜識別以及語言識別四類。
                其中,人臉識別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,是將靜態圖像或視頻圖像中檢測出來的人臉圖像,同數據庫中的人臉圖像進行比較,仍中找到匹配的人臉的過程,因此可以用來進行身份識別與鑒定。
                由于其采集成本低、識別效率高,在市場中占據重要位置。
                人臉識別技術在我國起步于上世紀90年代末?,F階段,從技術完善程度上看,人臉識別錯誤率已經從1993年的79%降至目前的小于0.2%,技術已經相對完善,行業正進入成熟期,開始廣泛應用于各個領域。
                根據羅思咨詢數據,2024年我國人臉識別市場規模將突破100億元,四年年均復合增速達23.3%。
                
                人臉識別產業鏈
                人臉識別主要包括圖像采集、預處理、人臉檢測、人臉特征點提取和對比等一系列環節。
                人臉識別的產業鏈可以分成三個層次。
                產業鏈上游為基礎層,包括人工智能芯片、算法技術和數據集。
                中游由視頻人臉識別、人臉識別和數據庫對比檢驗等技術層構成,大體包括人臉檢測、活體檢測、人臉識別、視頻對象提取與分析等技術。
                下游則是具體的場景應用,即應用方案、消費類終端或服務等。
                下游以攝像頭為主的硬件采集端和應用端采集人臉數據,為數據集豐富數據,對于基礎層算法的更新迭代形成正反饋。
                全產業鏈模式類似微笑曲線,越往兩端附加值越高,左端的人臉識別算法技術和右端的大數據是未來產業的制高點。
                
                上游基礎支撐層:芯片和初級算法提供商
                人臉識別產業鏈上游產業趨于成熟,帶動人臉識別技術快速爆發。
                數據量、計算力和算法模型成為影響人臉識別基礎層發展的三大要素。
                此外,云計算技術、服務器和人工智能芯片等相關硬件性能的提升,對于處理數據的計算力有很強的助力作用。
                在人臉識別產業鏈芯片領域,國際領先的計算機視覺開發商已形成優勢。
                芯片主要包括CPU和GPU,主要由英偉達一類的芯片公司提供運行算法、模型的運算能力。
                英偉達在人工智能可通用GPU領域占據統治地位。此外,谷歌、微軟、IBM等也都自行研發了AI芯片。
                Intel收購的Movidius是主要的圖像芯片提供商。大疆無人機、??低暫痛笕A股份的智能監控攝像頭均使用了Movidius的Myriad系列芯片。
                國內創業公司從事核心技術的不多。商湯科技、Face++、云從、依圖等獨角獸隨著其自身計算機視覺技術的積累漸深,部分公司向上游延伸去做圖像芯片(CV芯片)研發。
                ??低?、大華股份、佳都科技和漢王科技等在人臉識別領域已基本擁有全產業鏈,但大多也缺少人工智能芯片核心技術。
                人臉識別算法是產業鏈的核心環節,也是技術壁壘最高的環節。
                初級算法提供商主要有Google、Meta、百度這種擁有深度學習算法的公司,這些企業把自己的深度學習框架和算法庫開源供人工智能和視覺識別的公司使用。
                
                中游技術提供層:人臉識別平臺和視覺軟件
                中技術提供層包含人臉識別平臺和視覺軟件兩類。
                人臉識別平臺直接提供人臉識別應用服務,視覺軟件需要和硬件進行系統集成后在終端產品中使用。
                目前人臉識別市場的解決方案主要包括:2D識別和3D識別技術。
                市場上主流的識別方案是采用攝像頭的2D方案。2D臉部識別是基于平面圖像的識別方法,但由于人的臉部并非平坦,因此2D識別在將3D人臉信息平面化投影的過程中存在特征信息損失。
                3D識別使用三維人臉立體建模方法,可最大程度保留有效信息,因此3D人臉識別技術的算法比2D算法更合理并擁有更高精度。
                目前主要由互聯網巨頭以及??低?、大華股份為主擁有數據采集終端的大型廠商和以銀行、公安為主的大型國有機構等擁有大規模的人臉數據。
                
                下游場景應用層
                
                下游以攝像頭為主的硬件采集端和應用端采集人臉數據,為數據集豐富數據,對于基礎層算法的更新迭代形成正反饋。
                產品的形態包括應用系統,或者是軟硬件一體化終端。
                目前,國外巨頭公司大多呈現全產業布局的特征,即上中下游均有布局。
                國內人臉識別創業公司基本缺席上游的芯片和算法開發環節,除了少量在中游有技術突破外,大多數集中于下游場景應用層,這很大程度上得益于國內龐大的應用場景支持。
                國內人臉識別產品和解決方案應用主要分布在以??低?、大華股份等擁有軟硬件結合和多年場景應用的企業。
                創業公司多是為應用場景等提供技術服務,不斷積累該領域經驗、布局全產業鏈或與擁有相關應用經驗的企業進行合作。
                
                從人臉識別市場格局來看,國內目前主要有以云從、商湯等四大獨角獸為首的初創公司,??低?、佳都科技等上市公司和騰訊、阿里巴巴、百度為首的互聯網巨頭三個大陣營。
                三大陣營不斷加碼布局人臉識別,推出了一系列針對不同應用場景的人臉識別產品,涵蓋了安防、金融、商業等應用領域。
                相比指紋識別、虹膜識別等傳統的生物識別方式,人臉識別的優點主要集中在四點:非接觸性、非侵擾性、硬件基礎完善和采集快捷便利,可拓展性好。
                在復雜環境下,人臉識別精度問題得到解決后,有望成為市場上大規模應用最主流的識別技術。
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