中國3D人臉識別行業發展現狀分析及未來投資戰略規劃報告

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。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臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。

人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監控正在快速普及，眾多的視頻監控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態下的快速身份識別技術，以求遠距離快速確認人員身份，實現智能預警。人臉識別技術無疑是最佳的選擇，采用快速人臉檢測技術可以從監控視頻圖象中實時查找人臉，并與人臉數據庫進行實時比對，從而實現快速身份識別。

3D人臉識別則是通過3D攝像頭立體成像，能夠識別視野內空間每個點位的三維坐標信息，從而使得計算機得到空間的3D數據并能夠復原完整的三維世界，并實現各種智能的三維定位。簡單的說就是機器獲取的信息多了，分析判斷的準確性有了極大的提升，人臉識別功能可以分辨出平面圖像/視頻/化妝/皮面具/雙胞胎等狀態，適合金融領域和智能門禁等安全級別要求高的應用場景。

人臉識別行業

目前我國排名前列的人臉識別企業主要有曠視科技、商湯科技等專門成立從事人臉識別技術研發應用的創業型公司，老牌的安防及上市企業如海康威視、大華股份、川大智勝、歐比特等，同時還有互聯網巨頭騰訊、阿里、百度以投資或自有研發團隊的形式進入人臉識別領域。

2021年11月14日，國家網信辦公布《網絡數據安全管理條例(征求意見稿)》，并向社會公開征求意見。征求意見稿提出，數據處理者利用生物特征進行個人身份認證的，應當對必要性、安全性進行風險評估，不得將人臉、步態、指紋、虹膜、聲紋等生物特征作為唯一的個人身份認證方式，以強制個人同意收集其個人生物特征信息。 [10]

2023年8月8日，為規范人臉識別技術應用，保護個人信息權益及其他人身和財產權益，維護社會秩序和公共安全，國家網信辦發布《人臉識別技術應用安全管理規定(試行)(征求意見稿)》，向社會公開征求意見。

日前，由全國信息技術標準化技術委員會(SAC/TC 28)提出并歸口管理的《信息技術 生物特征識別 人臉識別系統測試方法》(GB/T 42981-2023)國家標準發布，將于2024年4月1日正式實施。

本標準規定了人臉識別系統測試的一般要求，描述了人臉識別系統的功能測試方法、性能測試方法以及活體檢測測試方法。適用于第三方檢驗檢測機構開展人臉識別系統測試，開發和應用人臉識別系統的相關機構參照開展測試活動。

據中研產業研究院《2024-2029年中國3D人臉識別行業發展現狀分析及未來投資戰略規劃報告》分析：

在不同應用領域，人臉識別行業品牌的知名度不一樣。按照人臉識別技術的應用維度分析，可以分為政府、企業和個人消費者，其中政府部門一般希望人臉識別技術應用在智能安防領域，應用場景復雜，對準確性的要求較高 ; 個人消費者應用場景復雜性低，但對消費體驗要求較高。按照人臉識別技術的供給維度分析，人臉識別技術能夠提供的產品主要劃分為工程項目、硬件及軟件技術。

由于人臉識別技術水平要求較高，其研究主要集中在北京市、上海市、廣東省、杭州市、重慶市等科技研發實力較強的地區。其中，北京市分布數量最多，其人臉識別研究實力也處于國內領先地位，

從人臉識別行業專利集中度來看，整體上呈現區域專利申請集中度較高而企業集中度較低的特點，專利申請排名前四的省份分別是廣東、北京、江蘇和浙江，CR4 達 70.99%; 企業專利申請數量前 10 名分別為 OPPO 廣東移動通信有限公司、騰訊科技 ( 深圳 ) 有限公司、平安科技 ( 深圳 ) 有限公司、北京百度網訊科技有限公司、國家電網有限公司、中國銀行股份有限公司、北京曠視科技有限公司、中國工商銀行股份有限公司、維沃移動通信有限公司和百度在線網絡技術 ( 北京 ) 有限公司，CR10 僅為 4.31%，前 10 代表企業分別屬于通信、互聯網、金融、能源等不同行業。

3D人臉識別行業發展前景

3D人臉識別則是通過3D攝像頭立體成像，能夠識別視野內空間每個點位的三維坐標信息，從而使得計算機得到空間的3D教據并能夠復原完整的三維世界，并實現各種智能的三維定位。簡單的說就是機器獲取的信息多了，分析判斷的準確性有了極大的提升，人臉識別功能可以分辨出平面圖像/視頻/化枚/皮面具/雙胞胎等狀態，適合金融領域和智能手機等安全級別要求高的應用場景。

由于目前人臉識別行業正在從2D轉向3D，從2D和3D的發展特征來看，3D的識別率遠高于2D，每個布局2D人臉識別的企業均會逐漸布局3D人臉識別。

與2D人臉識別技術比較，3D人臉識別的優點在于：(1)精準度高——3D人臉識別系統采集人體面部三維特征，識別精度高，錯誤拒絕率和錯誤接受率極低，大量面部特征和數據點足以區分雙胞胎;(2)環境穩定性強——3D人臉識別系統對光線、背景燈環境的實用性更強，系統更穩定;(3)防偽穩定性高——3D人臉識別系統更穩定，系統不易被輕易愚弄、欺騙，而冒充身份者能夠通過合法用戶的視頻圖像或相片騙過2D人臉識別系統;(4)實用性強——3D人臉識別系統不需要用戶配合，當人臉有姿態、角度、表情、面部遮擋物等時，其識別性能穩定，實用性強，而2D人臉識別系統識別性能下降劇烈。

2010年以來，隨著我國人工智能產業的快速發展，計算機視覺技術產業化進程在我國加速發展，商湯科技、曠視科技等計算機視覺相關企業相繼成立，進一步促進我國計算機視覺行業的健康發展。2017年，iPhone X問世，開啟了手機3D人臉識別元年，引發了眾多手機廠商紛紛效仿。

3D人臉識別模組在價格相對價格更高的同時，安全性優勢也更為明顯。在安防領域，3D人臉識別能在智能門鎖進行更準確地識別。目前智能門鎖市場正在不斷擴大，包括人臉、虹膜識別等生物識別方式也逐漸進入實際應用。在邊檢通關場景，3D人臉也有有效應用。通關場景中，如何讓人、車流通更為高效，是一個關鍵問題。逆光或側光情況對識別影響都會較大，所以很多通行關口，正午陽光直射時會關閉部分閘機以免誤識。3D人臉通過對光線的智能處理，就能更為有效的避免強光，保證識別的穩定性。

人臉識別行業前景廣闊，人臉識別市場熱度高漲，其應用場景得到跨越式發展的根本原因在于技術革新。深度學習將人臉識別的精確度提高到肉眼級別，極大豐富了人臉識別的應用場景。互聯網銀行遠程開戶的剛需將人臉識別帶進了金融級應用場景;巨頭頻繁布局人臉識別賦予其更大的應用場景想像空間，同時培養用戶“刷臉”習慣以及對技術的認可度，有利于產業進一步發展。多方的推動使得人臉識別應用得到爆發式發展。

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