杭州智能人脸识别设备项目可行性研究报告
规划设计/投资分析/产业运营
报告摘要说明
视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。根据中国信通
院数据，2017年中国人工智能市场中视觉人工智能的占比超过37%。在视
觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，2017年占比约67.9%。其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。
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。通常采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。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、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
该人脸识别设备项目计划总投资15924.88万元，其中：固定资产
投资13612.81万元，占项目总投资的85.48%；流动资金2312.07万元，占项目总投资的14.52%。
本期项目达产年营业收入19340.00万元，总成本费用15081.21
万元，税金及附加255.17万元，利润总额4258.79万元，利税总额5101.38万元，税后净利润3194.09万元，达产年纳税总额1907.29万元；达产年投资利润率26.74%，投资利税率32.03%，投资回报率
20.06%，全部投资回收期6.49年，提供就业职位333个。
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，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。主要方法有基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）和基于代数特征或统计学习的表征方法。
生物识别，是指依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等四类。
杭州智能人脸识别设备项目可行性研究报告目录
第一章项目总论
第二章项目市场分析
第三章主要建设内容与建设方案
第五章土建工程
第六章公用工程
第七章原辅材料供应
第八章工艺技术方案
第九章项目平面布置
第十章环境保护
第十一章项目安全规范管理
第十二章风险应对说明
第十三章节能评估
第十四章进度说明
第十五章项目投资估算
第十六章项目经济评价分析
第十七章项目招投标方案
附表1：主要经济指标一览表
附表2：土建工程投资一览表
附表3：节能分析一览表
附表4：项目建设进度一览表
附表5：人力资源配置一览表
附表6：固定资产投资估算表
附表7：流动资金投资估算表
附表8：总投资构成估算表
附表9：营业收入税金及附加和增值税估算表附表10：折旧及摊销一览表
附表11：总成本费用估算一览表
附表12：利润及利润分配表
附表13：盈利能力分析一览表
第一章项目总论
一、项目建设背景
生物识别，是指依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音
识别等四类。
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。通常采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。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、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以
及匹配与识别。
人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，
人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集
成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其
相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有
可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。
根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下
四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、
人脸识别和活体鉴别。
人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导入和人
脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识
别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像
机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集
工作。
人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像
特征提取的标准要求。
目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像
尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量
差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。
在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑
出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。
2018年11月16日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了
全球权威人脸识别比赛（FRVT）最新报告，从前十名企业在千分之一
的误报率下的识别准确率来看，其平均能达到99.69%，在千万分之一
误报下的识别准确率超过99%。
意味着机器几乎可以做到在1000万人的规模下准确识别每一个人，而人脑记忆并辨别100个人的身份都很有可能犯错，相比于去年同期，全球人脸识别性能提升了80%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水平，为人脸识别的技术落地提供技术面支撑。
从研究学者分布来看，中国占据世界第三的位置，人才储备居优
势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人
脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析。
从每年新增数量来看，2007年新增专利尚不足百例，至2015年迎
来了爆发，全年新增专利已达到1398例，至2017年，我国人脸识别
专利公开数量2698项，达到近年来最大值；截至2018年7月，专利
公开数量为2163项，技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速
普及打下了坚实的基础。
2015年以来，国家密集出台了《关于银行业金融机构远程开立人
民币账户的指导意见（征求意见稿）》，给人脸识别普及打开；其后，
《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规，为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。
同时，2017年人工智能首次写入国家政府报告，作为人工智能的重要细分领域，国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》则具体规划“到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”。
二、报告编制依据
1、《产业结构调整指导目录》。
2、《建设项目经济评价方法与参数》（第三版）。
3、《建设项目经济评价细则》（2010年本）。
4、国家现行和有关政策、法规和标准等。
5、项目承办单位现场勘察及市场调查收集的有关资料。
6、其他有关资料。
三、项目名称
杭州智能人脸识别设备项目
四、项目承办单位
xxx实业发展公司
五、项目选址及用地综述
（一）项目选址方案
项目选址位于某某经济开发区,地理位置优越，交通便利，规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，建设条件良好。
杭州，简称杭，古称临安、钱塘，是浙江省省会、副省级市、杭州都
市圈核心城市，国务院批复确定的中国浙江省省会和全省经济、文化、科
教中心、长江三角洲中心城市之一。截至2019年，全市下辖10个区、2个县、代管1个县级市，总面积16853.57平方千米，建成区面积559.2平方
千米，常住人口1036万人，城镇人口813.26万人，城镇化率78.5%。杭州地处中国华东地区、钱塘江下游、东南沿海、浙江北部、京杭大运河南端，是环杭州湾大湾区核心城市、沪嘉杭G60科创走廊中心城市、国际重要的
电子商务中心。杭州人文古迹众多，西湖及其周边有大量的自然及人文景
观遗迹，具代表性的有西湖文化、良渚文化、丝绸文化、茶文化，以及流
传下来的许多故事传说。杭州自秦朝设县治以来已有2200多年的历史，曾
是吴越国和南宋的都城。因风景秀丽，素有人间天堂的美誉。杭州得益于
京杭运河和通商口岸的便利，以及自身发达的丝绸和粮食产业，历史上曾
是重要的商业集散中心。后来依托沪杭铁路等铁路线路的通车以及上海在
进出口贸易方面的带动，轻工业发展迅速。新世纪以来，随着阿里巴巴等
高科技企业的带动，互联网经济成为杭州新的经济增长点。2018年世界短
池游泳锦标赛、2022年亚运会在杭州举办。2017年中国百强城市排行榜排
第7位。2019年6月未来网络试验设施开通运行。11月29日，杭州直飞
开罗航线正式开通。2019年12月，《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》将杭州定位为特大城市。
（二）项目用地规模
项目总用地面积46169.74平方米（折合约69.22亩），土地综合
利用率100.00%；项目建设遵循“合理和集约用地”的原则，按照人脸识别设备行业生产规范和要求进行科学设计、合理布局，符合规划建
设要求。
六、土建工程建设指标
项目净用地面积46169.74平方米，建筑物基底占地面积23966.71平方米，总建筑面积75256.68平方米，其中：规划建设主体工程49643.82平方米，项目规划绿化面积4726.85平方米。
七、产品规划方案
根据项目建设规划，达产年产品规划设计方案为：人脸识别设备
xxx单位/年。综合考xxx实业发展公司企业发展战略、产品市场定位、资金筹措能力、产能发展需要、技术条件、销售渠道和策略、管理经
验以及相应配套设备、人员素质以及项目所在地建设条件与运输条件、
xxx实业发展公司的投资能力和原辅材料的供应保障能力等诸多因素，项目按照规模化、流水线生产方式布局，本着“循序渐进、量入而出”原则提出产能发展目标。
八、投资估算及经济效益分析
（一）项目总投资及资金构成
项目预计总投资15924.88万元，其中：固定资产投资13612.81
万元，占项目总投资的85.48%；流动资金2312.07万元，占项目总投
资的14.52%。
（二）资金筹措
该项目现阶段投资均由企业自筹。
（三）项目预期经济效益规划目标
项目预期达产年营业收入19340.00万元，总成本费用15081.21
万元，税金及附加255.17万元，利润总额4258.79万元，利税总额5101.38万元，税后净利润3194.09万元，达产年纳税总额1907.29万元；达产年投资利润率26.74%，投资利税率32.03%，投资回报率
20.06%，全部投资回收期6.49年，提供就业职位333个。
九、项目建设单位基本情况
（一）公司概况
公司始终坚持“服务为先、品质为本、创新为魄、共赢为道”的
经营理念，遵循“以客户需求为中心，坚持高端精品战略，提高最高
的服务价值”的服务理念，奉行“唯才是用，唯德重用”的人才理念，致力于为客户量身定制出完美解决方案，满足高端市场高品质的需求。成立以来，公司秉承“诚实、信用、谨慎、有效”的信托理念，将
“诚信为本、合规经营”作为企业的核心理念，不断提升公司资产管
理能力和风险控制能力。
公司已拥有ISO/TS16949质量管理体系以及ISO14001环境管理体系，以及ERP生产管理系统，并具有国际先进的自动化生产线及实验
测试设备。企业“以客户为中心”的服务理念，基于特征对用户群进
行划分，从而有针对性地打造满足不同用户群多样化用能需求的客户
服务体系。公司秉承以市场的为导向，坚持自主创新、合作共赢。同时，以产业经营为主体，以技术研究和资本经营为两翼，形成“产业+
技术+资本”相生互动、良性循环的业务生态效应。
公司将继续坚持以客户需求为导向，以产品开发与服务创新为根本，以持续研发投入为保障，以规范管理为基础，继续在细分领域内
稳步发展，做大做强，不断推出符合客户需求的产品和服务，保持企
业行业领先地位和较快速发展势头。公司凭借完整的产品体系、较强
的技术研发创新能力、强大的订单承接能力、快速高效的资源整合能力，形成了为客户提供整体解决方案的业务经营模式。经过多年的发展，公司产品已覆盖全国各省市。公司与国内多家知名厂商的良好关系为公司带来了新的行业发展趋势，使公司研发产品能够与时俱进，为公司持续稳定盈利、巩固市场份额、推广创新产品奠定了坚实的基础。产品的研发效率和质量是产品创新的保障，公司将进一步加大研发基础建设。通过研发平台的建设，使产品研发管理更加规范化和信息化；通过产品监测中心的建设，不断完善产品标准，提高专业检测能力，提升产品可靠性。
（二）公司经济效益分析
上一年度，xxx集团实现营业收入10834.70万元，同比增长
26.71%（2284.14万元）。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为9736.46万元，占营业总收入的89.86%。
根据初步统计测算，公司实现利润总额2664.94万元，较去年同期相比增长355.88万元，增长率15.41%；实现净利润1998.70万元，较去年同期相比增长293.71万元，增长率17.23%。
十、主要经济指标
主要经济指标一览表
第二章项目市场分析
一、人脸识别设备行业发展概况
视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。根据中国
信通院数据，2017年中国人工智能市场中视觉人工智能的占比超过37%。在视觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，2017年占比约67.9%。其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。
最近三年，视觉人工智能技术不仅带来了生产效率的提升，而且
还催生了众多新产业、新商业模式与新应用场景，推动了多行业产业
链的重构。随着视觉人工智能技术的不断发展，市场规模的不断扩大
及行业应用解决方案的建立和完善，视觉人工智能行业的应用场景将
进一步渗透，助力各应用行业解决痛点，实现行业转型和升级，需求
前景广阔。
最近几年机器视觉行业实现快速发展的背景是：2015年基于深度
学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别准确率首次超过人类，同年Google在开源自己的深度学习算法。
这些带动中美两国的科学家把计算机视觉算法运用到安防、金融、互联网、物流、零售、医疗、制造业等不同垂直行业。但在实际的运
用当中，由于数据可得性，算法成熟度，服务的容错率等因素的影响，
落地的速度开始出现分化。移动互联网/安防领跑，零售/物流跟进，
医疗/无人驾驶发展较慢。
移动互联网应用的普及离不开深度摄像头的应用，如面部识别可
以使手机解锁及支付更加安全快捷，手势动作识别可以增强游戏体验，人形及物体建模可以使网络购物更加直观方便快捷。通过与人工智能、虚拟现实等技术有机结合，深度摄像可广泛应用在智能手机、智能汽车、智能安防、智能家居、金融等领域，给消费者带来全新的用户体验，提高生产和生活效率。
因此，深度摄像拥有广阔的市场空间，预计到2021年，全球范围
内深度摄像头市场规模有望达到78.9亿美元，较2017年的22亿美元
增长262.73%。
金融领域中的人脸识别，主要用途分为身份核验和场景规模化应用。身份核验，也称作1:1刷脸，广泛地被应用于互联网金融、银行
的远程开户、远程身份认证、远程支付，通过刷脸的方式进行校验。
场景规模化应用也称作1:N刷脸，多用在刷脸支付、取款等。
由于金融人群庞大，身份核验、场景应用等环节给人脸识别技术
发展提供助力，预计可提供亿级以上的市场体量。以银行为例，人脸
识别在银行领域的业务点主要有私有云部署、智慧网点改造、自助机
具改造、网点VIP。四大业务点市场体量都在百亿元级别，智慧网点改造更是达千亿元级别，人脸识别可发挥的空间巨大。
为满足当下人脸识别等人工智能的发展需求，行业也推出了各种
针对深度学习芯片，如TPU、NPU、DPU、BPU等，但因其受场景限制以
及性能不及GPU等，市场上仍以GPU等通用芯片占主导。
从上游芯片市场看，高端市场均被国外企业垄断。人脸识别芯片
目前均采用人工智能通用芯片，而根据市场研究顾问公司CompassIntelligence在2018年5月发布的关于AI芯片最新调研报告，排名靠前的均是国外企业——英伟达、英特尔、IBM与谷歌。
排行榜中共有七家中国人工智能芯片公司入围榜单Top24，华为排
名12，成中国大陆地区最强芯片厂商，其余六家中国公司分别为：联
发科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武纪、地平线。
二、人脸识别设备市场分析预测
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。通常采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。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、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以
及匹配与识别。
人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，
人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集
成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其
相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有
可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。
人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导入和人
脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识
别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像
机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集
工作。
人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像
特征提取的标准要求。
目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像
尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量
人脸识别解决方案 浙江大华技术股份 有限公司 解决方案部大华人脸识别解决方案
目录 1 人脸识别技术 (3) 2 人脸识别解决方案 (4) 3 第二章. 方案概述 (5) 3.1 项目概况 (5) —
1人脸识别技术 随着平安城市基础建设的不断完善和加强前端摄像机采集到的数据呈现一种爆炸式的增长。对于公安行业来说数据总量不断充实的情况下如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是平安城市建设的二期目标。另一方面公安行业对车辆的结构化信息采集已逐渐趋于成熟化、普遍化但对人员信息采集和认证技术一直使用传统技侦方式。人脸识别技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化信息到人员照片、身份信息等结构化的转变。人脸识别技术相对于其他生物识别技术如指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物识别技术具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点。但相较其他识别技术具有本质的区别 1.非强制性用户不需要专门配合人脸采集设备几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像这样的取样方式没有“强制性” 2. 非接触性用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像 3. 并发性在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别人脸识别技术流程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人脸特征数据匹配与识别。人脸图像采集及检测基于人的脸部特征对输入的人脸图像或视频流,首先判断是否存在人脸如果存在人脸则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息。人脸图像预处理 对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果通过人脸智能算
法对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的过程。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。 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。 1.1人脸识别解决方案 人脸特征比对识别通过采集到的人脸图片形成人脸特征数据与后端人脸库中的人脸特征数据模板进行搜索匹配通过设定一个阙值相似度超过这一阈值则把匹配得到的结果输出。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。
人脸识别发展趋势及应用领域分析 人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。 一、人脸识别何以瞬间爆发？ 其实对于整个生物识别领域来说，由于指纹识别应用时间早，价格低廉，而且使用便利，因此早早地便占据了国内的大部分市场，在顶峰时期，甚至可以达到90%左右。但是，又是什么力量，使人脸识别在短短五六年的时间里，就实现了如此迅猛的腾飞呢？ （一）政策因素：抛开技术因素，国家政策的支持可以说是人脸识别崛起的重要因素之一。尤其随着近些年来，平安城市等技术的大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，各领域安保的等级也就随之实现明显的提升。甚至在部分地区的部分领域，人脸识别已经开始被列为使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。因此，虽然政策的角色只是一种诱导的作用，但是这种诱导对于人脸识别的爆发，却又是不可或缺的。 （二）社会需求：在我国，随着城镇化的进程加快，流动人口比例大大增加，面临的突发事件和异常事件越来越复杂。因此这也就给城市的安保工作，以及视频监控带来了更大的压力。传统依靠人工来“盯”的方式难免会因疲劳或精神不集中等原因影响监视效果，难以胜任对庞大数据库的分析与理解，从而影响事后查找证据，更难以满足时代的需求，于是，人们对于具有智能分析的视频监控应用的呼声越来越高。 二、人脸识别发展趋势 （一）与视频监控相结合：随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术将实现与数字监控系统的进一步融合，将成为人脸识别技术的另外一大应用领域。据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。（二）逐步取代指纹考勤：人脸识别考勤，通过对人脸一些独一无二的特征识别对验进行考
现在人脸识别系统运用到很多的领域，不断地完善、改进，但不管如何，其主要的组成部分还是不变的。接下来，就讨论一下主要组成部分都有哪些吧。 一、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。 二、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。
三、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。 四、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。 以上就是主要的组成部分，感兴趣的可以寻找官网进行了解学习。 浙江大华技术股份有限公司，是全球先进的以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商，以技术创新为基础，提供端到端的视频监控解决方案、系统及服务，为城市运营、企业管理、个人消费者生活创造价值。
2019年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019年2月14日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。 用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为100%；虹膜识别为100%；指纹识别复合增长率为73%。
全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中，2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。
人脸识别与其他生物识别方式相比，优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。 2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比 目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利 保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。 中游人脸识别技术的进步，是推动下游场景应用拓展的关键所在。目前，人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案，但由于人的脸部并非 平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效 信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。
前后门人脸识别系统需求方案为进一步加强厂区人员管控，杜绝无关人员及违禁物品进入厂区，把好人员、物品入场安全第一关，辅助和提升管理人员工作效率，提高公司安全生产管理技术水平，现申请安装前后门人脸识别系统，需求如下: 一、公司人员出入管理存在问题 目前，公司合作单位人员通过办理出入证卡，由前门内勤员进行核对放行的方式进入厂区。但出入证件卡在实际使用过程中存在以下问题：1.卡面磨损程度严重，无法确认人员真实信息，一般情况下多为依靠内勤人员的印象辨别外来人员，如此一来需要耗费大量人力，无法保证厂区人员识别的准确性；2.人员离职后没有及时办理退卡，仍使用出入证逗留厂区；3.一卡多用、借给他人使用；4.合作单位常以未能及时取到证件卡为由，临时通行等。 二、系统实现功能 1.采用快速人脸检测技术，实行一人一脸录入，支持现场设备或者移动客户端录入。 2.系统验证方式需支持人脸识别及身份证均可认证。 3.可在系统管理设置限定时间内（如3-5天，具体时间由我司管理人员自定义），如人员未进行验证，系统会自动发出相关人员名单信息警报提示或停止其使用。 4.前后门验证设备数据要求放置前门值班室处进行统一管
理，同时实现网络远程管理。5.前后门人行道设置双通道区分进出道，进道只允许进入通行不允许出，出道只允许出通行，不允许进入；人员进厂需进行人脸认证，出口红外线感应开启（明确的通行指示功能）。 6.当断电时，闸门能自动打开，确保人员安全通行。 7.前后门各加装2个摄像头，1台监控主机设备，监控闸门位置，防止人员违规通行或设备破坏，有效调查录像取证。 8.单独配置管理电脑套装（主机加显示器等）。 9.在系统出现故障，或者非法闯入时，系统产生声光报警提示功能。 10.系统管理需考虑预留出口道闸后续可以实现增加人脸识别功能融合使用。 三、系统硬件要求
2019 年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019 年 2 月 14 日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计 2015-2020 年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为 100%；虹膜识别为 100%；指纹识别复合增长率为73%。
全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进 - 专业市场导入 - 技术完善 - 技术应用 - 各行业领域使用等五个阶段。其中， 2014 年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“ DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为 97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超 越人类的识别程度。
菲米尔人脸识别设备说明书
目录 第一部分使用概述 (1) 第一章前言 (1) 第二章安装说明 (2) 安装与连接 (2) 使用环境需求 (5) 使用流程 (6) 开机 (6) 第二部分管理员配置与操作 (8) 第一章配置管理员 (8) 进入管理员模块 (8) 配置管理员 (9) 管理员 (9) 人脸登记 (9) 登记完成 (9) 修改或删除管理员 (9) 编辑管理员 (10) 第二章管理员功能菜单 (11) 验证管理员 (11) 打开功能菜单 (11) 第三章管理员功能操作 (12) 用户管理 (12) 用户管理模块 (12) 用户登记参数 (12) 用户管理的操作 (13)
记录管理 (17) 记录管理模块 (17) 查询方式 (17) 清空记录 (17) U盘管理 (18) U盘的功能操作 (19) 系统设置 (21) 系统设置模块 (21) 系统设置 (21) 系统信息 (26) 系统信息界面 (26) 系统信息 (26) 第三部分普通用户使用 (27) 人脸识别 (27) 识别成功 (28) 刷卡人脸比对 (29) 工号人脸比对 (30) 附录 (31) 技术规格 (31) 注意事项 (32) 注意：使用的图片仅为参考，实际显示内容根据设备型号和使用状况，可能有所不同;说明中所列部分功能为选配功能，如刷卡、韦根等，请 以拿到的实物作为参考。本手册内容若有变更，恕不另行通知。 对于PC操作系统，建议使用XP专业版或WIN732位系统；OFFIC E版本建议使用2007如需要兼容2003，建议安装2003兼容包。
第一部分使用概述 第一章前言 人脸识别设备，以“人脸的唯一性”和为用户提供快捷，有效的用户管理服务为理念而设计，采用最新Face Image+ V4.0人脸识别技术，实现脱机使用，系统长期工作稳定。同时，通过专利设计的“多光源人脸识别”技术与低功耗处理器的完美结合，分析人脸特征作为身份识别的依据，提供准确的人员校验记录。 这款设备，使用3.5寸大屏幕触摸，更佳感官体验，不带机械键盘，结构精致，配合人性化的GUI界面、语音提示操作及WEB管理软件，操作简便，符合企事业单位用户的使用习惯。采用主动式辅助光源技术，光线适应能力强，24小时全天候工作，是首款“真正意义上的在室外环境下”工作的人脸识别设备。该产品还具备智能自学习、USB数据导入导出、网络远程管理等众多功能，支持多种识别模式，每个用户可单独选择识别模式，设置识别成功个人提示信息。
2018年人脸识别行业市场调研分析报告
目录 1、市场规模不断提升，政策支持力度加强 (5) 1.1、市场规模不断提升 (5) 1.2、政策支持力度不断加强 (7) 1.3、一级市场火热，国内专利不断攀升 (7) 2、 CNN 算法解决识别精度，人脸识别优势明显 (9) 2.1、发展历史悠久， CNN 算法助力识别率大幅提升 (9) 2.2、 2D 人脸识别为主， 3D 人脸识别还未成熟 (11) 2.3、生物识别技术中人脸识别优势明显 (12) 3、行业发展迅速， B 端百亿市场有望率先爆发 (13) 3.1、 B 端增量市场核心动力在于构建大安防体系 (14) 3.2、 C 端市场还未充分打开 (16) 4、多方逐鹿，综合能力至关重要 (18) 4.1、创业公司：基于技术优势切入市场 (19) 4.2、上市公司：技术+资金+渠道、综合实力强劲 (20) 4.3、互联网巨头：C 端影响力强大，探索 B 端落地 (22) 5、行业评级 (23) 6、企业分析 (24) 7、风险提示 (26)
图 1：生物识别领域未来五年复合增长率 (5) 图 2：全球生物识别市场规模（亿美元） (6) 图 3：2007-2015年人脸识别新增专利主要国家分布 (8) 图 4：人脸识别专利总量主要国家分布 (9) 图 5：人脸识别发展阶段 (9) 图 6：人脸识别算法流程 (11) 图 7：移动人脸识别系统 (15) 图 8：How-old-do-i-look (17) 图 9：ibaby婴儿监视器 (18) 图 10：云从科技部分金融案例 (20)
表 1：人脸识别相关政策 (7) 表 2：人脸识别部分企业融资情况 (8) 表 3：2D、3D人脸识别对比实验结果 (12) 表 4：模式识别对比 (13) 表 5：典型应用场景 (13) 表 6：人脸识别相关创业公司 (19) 表 7：人脸识别相关上市公司 (21) 表 8：互联网巨头人脸识别相关布局 (22)
人脸识别系统解决方案 深圳东南创通智能科技有限公司 2018年6月13日
目录
一、概述 1、背景分析 随着我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，人口流动性也大大增加，社会犯罪率呈逐年升高的趋势。在传统侦查工作方式中，多采用人工排查的方式，要排查重要场所人员身份，和限制外来人员进入固定区域，不仅费时费力，还可能造成遗漏等情况，排查效率大打折扣，同时给公共安全防范和社会维稳工作带来了极大的困难。 为切实解决重点复杂区域社会治理难题，夯实社会稳定和长治久安的基层基础，及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟，我司立足实际需求，针对复杂区域流动人口多、身份难以核查、人员来访不易管理的局面，推出人脸识别系统解决方案。 系统采用先进的人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行，访客人员人证比对登记，解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题，人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。 2、设计原则 系统设计遵循技术先进、深度学习算法、性能稳定、节约成本的原则；本系统设计内容是系统的、全面的、完整的、易用的以及符合人机交互的；方案设计具有科学性、合理性、可操作性。
二、系统介绍 1、系统组成 人脸识别系统由人证识别终端、通道闸、人脸识别管理客户端及平台组成。 人脸识别系统拓扑图 2、人脸识别特性 人脸识别系统核心组成部分主要包括人脸图像采集模块、动态人脸定位、人脸识别预处理、身份查找、身份比对、身份确认、执行机构和记录平台等，并通过一脸通平台判断人员身份及权限，开放相应的区域，保留人脸通行记录事件，并根据相应的权限命令各子系统作出响应，例如固定客户通道自动放行，访客只允许进入指定楼层等。 人脸识别一体化终端使用世界领先的人脸检测、识别算法（FDDB与LFW世界前三），将其运行在高性能嵌入式平台中，配合200W像素的摄像头，终端实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别，并可在屏幕上呈现相应的反馈。 本产品能够同时识别5个人，光线环境良好的情况下最远能识别5米远的人脸，人脸跟踪与检测耗时20ms左右，人脸特征提取耗时200ms左右，人脸比对耗时左右，对光
人脸识别系统解决方案 深圳xx智能科技有限公司 xx年6月13日
目录 一、概述 (3) 1、背景分析 (3) 2、设计原则 (3) 二、系统介绍 (4) 1、系统组成 (4) 2、人脸识别特性 (4) 3、主要功能 (6) 4、产品特点 (6) 三、主要设备介绍 (7) 四、公司简介 (9) 五、售后服务 (11) 1、维修技术人员情况 (11) 2、维护服务 (11) 3、维修服务及应及维修时间安排 (11) 4、售后服务流程 (12) 5、以下情况不属保修范围 (12) 6、更新改进服务 (12) 7、建立用户档案，完善产品质量 (12)
一、概述 1、背景分析 随着我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，人口流动性也大大增加，社会犯罪率呈逐年升高的趋势。在传统侦查工作方式中，多采用人工排查的方式，要排查重要场所人员身份，和限制外来人员进入固定区域，不仅费时费力，还可能造成遗漏等情况，排查效率大打折扣，同时给公共安全防范和社会维稳工作带来了极大的困难。 为切实解决重点复杂区域社会治理难题，夯实社会稳定和长治久安的基层基础，及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟，我司立足实际需求，针对复杂区域流动人口多、身份难以核查、人员来访不易管理的局面，推出人脸识别系统解决方案。 系统采用先进的人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行，访客人员人证比对登记，解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题，人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。 2、设计原则 系统设计遵循技术先进、深度学习算法、性能稳定、节约成本的原则；本系统设计内容是系统的、全面的、完整的、易用的以及符合人机交互的；方案设计具有科学性、合理性、可操作性。
鉴别人的身份是一个非常困难的问题，传统的身份鉴别方法把这个问题转化为鉴别一些标识个人身份的事物，这包括两个方面：①身份标识物品，比如钥匙、证件、ATM 卡等； ②身份标识知识，比如用户名和密码。在一些安全性要求严格的系统中，可以将这两者结合起来，比如ATM 机要求用户同时提供ATM 卡和密码。这些传统的身份鉴别方法存在明显的缺点：个人拥有的物品容易丢失或被伪造，个人的密码容易遗忘或记错。更为严重的是这些系统无法区分真正的拥有者和取得身份标识物的冒充者，一旦他人获得了这些身份标识事物，就可以拥有相同针对这一情况，我们可以采取两种措施加以解决。其一，研究新的适用于非完全正立人脸图像的特征检测方法并对人脸特征的提取作相应的调整,这种解决方法在文献[9]已有所尝试；其二，沿用现有的人脸识别系统，但在人脸图像送识别系统进行特征提取和识别之前（即在人脸检测和定位阶段），先进行人脸位置矫正的工作,这种方法在文献[10]中也已有所研究，并取得了较好的效果。与传统的身份鉴定手段相比，基于人脸生物特征信息的身份鉴定技术具有以下优点：● 用户易接受：简单易用，对用户无特殊要求。● 防伪性能好：不易伪造或被盗。● ―随身携带‖：不用担心遗漏或丢失，随时随地可用。除此之外，人脸识别技术还有主动性好，精确性高，性能/成本比高，自学习功能强等优点。河北工程大学毕业论文鉴于人脸识别技术在个人身份鉴定方面的众多优点，这项技术可以在很多领域得到应用：● 国家安全领域。协助公安，海关等国家安全机构加强对可疑人物、罪犯、恐怖分子的追踪、监控和识别。● 公众安全领域。加强交通管制；确认身份证、护照等证件的真伪；验证各类信用卡的持卡人身份。●计算机交互领域。根据计算机使用者人脸特征确定身份，提供个性化服务。Face Pose Adjustment, Facial Feature Extraction , Human Face Recognition , 人脸识别技术在这些领域的充分利用，对于有效地鉴定个人的身份，防止犯罪和诈骗、提高办公效率、节约资源有着重大的社会和经济意义。本章针对大部分人脸识别系统建模中存在的不足，将人脸位置矫正问题引入思考，并根据人脸图像特点设计实现了一种新的基于眼睛定位的人脸位置矫正算法。（为方便叙述起见，我们称人脸在竖直平面内的倾斜角度为平面旋转角度，而称人脸在水平面内的倾斜角度为深度旋转角度。本文中出现的人脸位置矫正说法都是针对平面旋转角度而言的。）Neural Networks , Gray-scale Static Image , Vertical-complexity of Image 作为人类智能的重要体现和个人身份鉴定的重要手段，人脸识别技术具有广泛的应用前景，已成为一项热门研究课题。人脸识别的关键技术之一就是人脸的检测定位。在一个完整的人脸识别系统中，能否对人脸进行正确的检测定位将对整个人脸识别系统的性能优劣产生极其重要的影响，而影响人脸检测定位的一个重要因素就是人脸在图像中的姿势。实际中，由于受到人的行为习惯，生理特征以及图像采集环境等诸多因素的影响，人脸在采集到的人脸图像中的姿势往往并不是完全正立的，而是在水平和竖直平面内都存在一定的倾斜角度（即深度旋转角度和平面旋转角度）。但是大部分的人脸识别系统都是针对正立的正面人脸图像而设计的，没有考虑到人脸图像可能存在的倾斜问题，致使这些人脸识别系统从人脸倾斜的图像中提取的特征数据在一定程度上失效，并有可能进一步导致人脸识别系统在最终识别结果中产生误判。1.2 国内外人脸识别系统的研究现状现在人脸识别技术已经应用在许多领域中，并起到了举足轻重的作用，人脸识别研究开始于1966 年PRI 的Bledsoe 的工作，经过三十多年的发展，人脸识别技术取得了长足的进步，现在就目前国内外的发展情况来进行展述。河北工程大学毕业论文1.2.1 国外的发展概况见诸文献的机器自动人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作，1990 年日本研制的人像识别机，可在1秒钟内中从3500人中识别到你要找的人。1993 年，美国国防部高级研究项目署(Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)成立了Feret(Face Recognition Technology) 项目组，建立了feret 人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。美国陆军实验室也是利用vc++开发，通过软件实现的，并
人脸识别行业竞品分析 2017年7月 目录 1. 北京海鑫科金高科技股份有限公司（1998） (1) 1.1.主要系统 (1)
1.2.案例 (1) 2.中科奥森科技有限公司（2011 ） (1) 2.1.主要系统： (1) 22 案例 (2) 3.广州像素数据技术开发有限公司（1998 ） (2) 3.1.主要系统： (2) 3.2.案例： (2) 4.深圳市飞瑞斯科技有限公司 (2) 4.1.主要系统： (2) 5.火眼臻睛（电子科技大学） (3) 5.1.主要系统： (3) 6.商汤科技 (3) 6.1.主要系统： (3) 7.Lin kface (3) 7.1.主要系统： (3) 8.川大智胜 (3) 9.Tencv (4) 10.颜鉴 (4) 11.飞搜科技 (4) 12.讯泊 (4)
.专业
1.北京海鑫科金高科技股份有限公司（1998） 1.1.主要系统 海鑫人脸识别系统、海鑫人脸识别监控比对引擎系统、海鑫人脸采集及活体 检测控件、海鑫人脸识别车牌监控系统 12案例 人脸识别用户：北京市公安局、河北省公安厅、内蒙古公安厅、上海市公安局、河南省公安厅、青海省公安厅、港澳旅客自助通关系统、中国2010 年上海世界博览会、第26届世界大学生夏季运动会 实验室信息化用户：公安部二所、北京市公安局法医中心、天津市公安局、上海市公安局、江苏省公安厅、浙江省公安厅、福建省公安厅、湖南省公安厅、广东省公安厅、重庆市公安局、贵州省公安厅、云南省公安厅、甘肃省公安厅、青海省公安厅、宁夏省公安厅、新疆建设兵团、石家庄市公安局、乌鲁木齐市公安局、赤峰市公安局、武汉市公安局、广州市公安局、东莞市公安局、广西钦州公安局、四川泸州公安局、保山市公安局、西宁市公安局、新疆库车、山东省青州县公安局 2.中科奥森科技有限公司（2011） 2.1.主要系统： 实铭通、人证合一、静态人脸对比、动态人脸监控、人脸数据库建设、移动人脸识别、人脸身份验证、人脸门禁系统、影像分析增强、视频浓缩快览、红外
玺瑞（SYRIS）人脸识别闸机解决方案一、人脸识别技术优势分析 人脸识别技术，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。人脸识别系统集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，该技术目前被广泛应用于公安系统、海关系统、安保系统、银行系统等。 1.1人脸识别技术拥有四大优势 ●非接触性 人脸验证的过程不需要和设备、终端接触，这与指纹、打卡方式完全不同。体验感强，设备应为不会被频繁触碰，稳定性高，故障率低。 ●自然性 人类识别物体特征第一感知就是通过眼睛的感官传递回大脑，人脸识别技术是利用计算机深度学习人类感官回传大脑的过程，所以人脸识别相较于其他的生物识别技术在使用和体验上更加的自然，且不需要其他物体特征，不会发生丢失、被复制等问题。 ●识别速度快精度高 由于计算机技术的发展，在固定样本库对比下，人脸识别速度已经可以提升至0.3秒/人次，且不同角度、佩戴眼镜、化妆等改变面貌的行为也可以通过调整人脸识别算法来修正比对数据。 ●人脸已经成为大数据时代重要数据源
通过大量区域内人脸识别、比对，利用大数据分析、挖掘等技术，可以完全掌握特定对象的行为轨迹或特定人群的活动范围，过程中不需要人工干预，完全交由云计算、大数据系统来处理。技术的发展和成熟，使得人脸识别成为了人工智能时代最热门的技术门类和方向，推动各行各业应用人脸识别技术，用机器替代人工，极大程度改善和推动社会化行为中的效率和安全性。 1.2人脸识别门禁应用的优势 采用人脸识别门禁，相较于其他识别方式，具有以下几点优势： ●无需接触识别设备 ●自然步态及速度 ●解放双手 ●无需特意配合 ●丢失、忘带识别卡的情况不再发生 ●最新的人脸识别门禁可采用3D防伪、近红外活体检测技术，从而实现验证 的安全性，杜绝了伪造、假冒、蓄意欺骗验证等安全漏洞。 二、SYRIS人脸安防系统设计 2.1公司介绍 玺瑞（SYRIS）股份有限公司（中国台湾）于1990年成立于中国台湾省台中市，专业研发及生产高科技保安系统产品，并以SYRIS自有品牌营销全球，更秉持着「生产品质最好的产品，满足客户最高的需求」的品质政策，使公司的产品与服务品质皆能满足客户的需求，进而成为保安及门禁系统的领导品牌。 2.2人脸系统概述 玺瑞（SYRIS）人脸门禁系统实际上是将传统孤岛式的刷卡门禁终端通过以太网数据链路进行连接，结合云计算平台，让每一个终端设备不再是孤岛，采用新的人脸识别技术代替刷卡，数据自由流动，数据可与OA、人力资源、行政等系统对接，从而创造出门禁系统新的服务价值。 智慧门禁系统可应用于多种场合，例如企事业单位办公场所、工业园区、居民小区等。 标准化原则
人脸识别技术市场发展现状 有这样一群人，一直在进行着各种各样的努力，攻破一个又一个技术难关。而他们的目的，却是为了以貌取人。 不是玩笑，更不是天方夜谭。因为这些人所从事的工作，正是人脸识别技术的研发与应用。从一指禅到面面观秋去冬来，瑟瑟寒风中，一双厚厚的手套让我们倍感温度。相信，没有谁愿意在零下几度的时候摘下它。但是，由于指纹打卡机的应用，使得我们每天不得不站在公司门口练习一指禅的功夫。试想，如果有一种产品，能够让我们这些君子既不动口也不动手，便能完成身份识别的工作，那将是事半功倍的。而人脸识别技术的发展及应用，恰好满足了我们的需求。 近年来，由于反恐、国土安全和社会安全的需要，世界各国都对安防领域加大了投入。而身份识别正是安防的一个核心问题。在这种大环境下，生物特征识别迎来了一个快速发展的时期，人脸识别技术在这样的环境下异军突起，犹如七八点钟的太阳冉冉升起。截止2007年，人脸识别的市场份额由原来的微不足道，迅速上升到12.9%，市场份额仅仅小于指纹识别，并且比重还在不断增加，彻底打破了国际生物识别市场上指纹一统天下的局面。 放眼国内人脸识别技术市场，从2007年便开始经历迅速的发展，而且发展的脚步越来越快。由于科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性，国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持，使得我国人脸识别技术取得了很大进展。而且，除了传统的考勤、门禁等应用外，各种新的应用需求的不断涌现，也极大地推动了这一市场的发展。例如，视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离上识别出特定人的身份，这显然是指纹识别的方法所不能满足的。而人脸识别却是一个极佳的选择。此外，人脸识别系统的市场大小，很大程度上是和人口的数量大小相关的。而我国有13亿人口，这就从本质上决定了我国是世界上规模最大的生物识别市场。 从一指禅到面面观，看起来只是个时间的问题。 掀起技术的盖头来指纹识别应该是目前应用最广泛、最普及的一种生物特征识别技术，在全球也是如此；人脸识别技术，目前在全球所占份额不小，但在国内，由于进口产品价格
人脸识别服务器 随着人脸识别技术的普及，应该范围越来越广，而大家都停留在算法层面的介绍，没有具体产品化，下面就来介绍一款产品化的人脸识别服务器 产品简介 人脸识别服务器是一款专门为人脸识别的广泛应用而设计，核心技术基于人脸识别算法，结合4K地图平台技术、报警联动业务逻辑，加上人脸布控功能而组合的一款专用软硬件产品，主要用于身份识别及结合行业应用，解决传统行业需要手写登记、刷卡通过、刷身份证识别及靠人工识别等来解决认人的问题。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种快速身份识别技术，以求快速确认人员身份，实现业务逻辑的处理、服务水平的提高及异常情况智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别，识别身份信息之后与业务系统数据进行关联，产生各种各样的应用。 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。 1.公司、住宅安全和管理。（智能人脸门禁系统） 2.企业、厂区、事业单位。（黑名单报警系统） 3.电子护照及身份证。（人证合一系统） 4.公安、司法和刑侦。（网上在逃人员比对系统） 5.自助服务。（刷脸取号系统） 6.信息安全。（在线人脸比对系统） 产品功能特性 1.1 人员管理 区域管理：用于区域的添加、修改、删除、查询； 模板管理：主要为区域内进行人员的增、改、删、查和添加模板等操作； 权限管理：用于增加、编辑、删除、查询系统的管理员。 1.2 设备管理 识别服务器管理：主要是对识别服务器的添加、编辑、删除、查询，能够在列表中看到识别服务器的连接状态。
中投顾问产业研究中心 中投顾问·让投资更安全 经营更稳健 中国人脸识别市场应用现状分析 中投顾问在《2016-2020年中国人脸识别行业投资分析及前景预测报告》中提到，继马云在德国汉诺威电脑展上亲自展示支付宝的人脸识别技术“SmiletoPay ”，完成“刷脸”支付后，阿里巴巴将与国内生物识别领域知名企业海鑫科金旗下的海鑫智圣合作共同建设“阿里巴巴人脸比对系统”，利用海鑫智圣人脸识别核心算法在淘宝开户认证过程中引入“人脸比对”及“真人检测”。上述技术的引入将帮助淘宝利用系统自动完成开户人员身份核验工作，通过视频画面截取用户脸部特征图像并与上传的身份证人像信息进行比对，同时系统会通过特殊技术引导用户配合完成“真人检测”。 而另一大国内巨头腾讯财付通表示已与中国公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心(以下简称“公民身份证查询中心”)达成人像比对服务的战略合作。财付通透露，腾讯与微众银行正在对金融、证券等业务进行人脸识别的应用尝试。 目前，一直坚持创新为先的民生银行率先将人脸识别引入客户身份认证环节，完成了人脸识别软件平台及客户化一期开发，实现多渠道的用户运营，目前已经在移动智能柜员系统、移动运营、客户化运营和柜台业务XBank 业务系统中采用人脸识别。 海外方面，比尔盖茨在博鳌演讲中指出“深度学习”和“计算机视觉”将是IT 界下一个大事件，同时Google 早于2014年收购了4家人工智能初创公司均涉及深度学习，其中3家涉及计算机视觉。 市场人士指出，互联网+巨头在该领域的频繁布局以及人工智能产业发展将进一步打开人脸识别应用前景。布局人脸识别符合当前线上身份认证以及金融服务的需求，更是踏入万亿人工智能产业的开始。
竞争对手分析 竞争公司产品简要 EMW（北京）飞越天地（北京）科技有限公司 3D人脸识不器 3D人脸注册器 机房监控环境监控人脸识不智能视频监控行为识不RCG宏霸数码科技 监控系统 门禁系统 人脸识不笔记本电脑 视频监控面部识不系统 北京海鑫科金高科技股份有限公司 海鑫人脸识不SDK 海鑫人脸监控系统（WATCHLIST） 海鑫人脸识不门禁系统 海鑫人脸网络视频服务器 海鑫人脸自动比对系统（DBSCAN） 北京数字奥森科技有限公司 数字奥森人脸识不系统 AuthenMetric-F1
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2014年人脸识别行业 分析报告 2014年11月
目录 一、人脸识别：非主动接受带来的主动管理能力 (3) 1、人脸识别技术带来主动管理能力 (4) 2、图像采集的设备的重复利用 (5) 3、人脸数据库建设时的数据容易采集 (5) 二、人脸识别技术及产业链介绍：人脸识别算法是核心 (5) 6 1、人脸检测........................................................................................................... 7 2、人脸特征点提取............................................................................................... 7 3、人脸比对........................................................................................................... 三、人脸识别应用将朝软件/系统集成双向拓展 (8) 四、大风起兮，谁将受益 (13) 1、汉王科技：国内模式识别领域的领导企业 (13) 2、欧比特：收购铂亚信息，进军人脸识别市场 (15) 3、海鑫科金：国内生物识别领域的综合服务商 (16) 4、北京旷视科技：牵手支付宝，发力移动支付和商业智能应用 (16) 18五、风险因素 ..........................................................................................
人脸识别行业投资分析文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
人脸识别行业投资分析 一、人脸识别行业背景 人脸识别是一种利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。与、掌纹识别、、识别等组成，是21世纪十大高科技之一，广泛应用于国家安全、军事安全、公共安全、企业安全和住宅安全管理领域。 国际上人脸识别技术研究历史不长，始于上世纪60年代，走过了面部特征、人机交互识别、自动识别三个阶段，逐步从系统集成到嵌入式，走向模块化、芯片化，美、日、欧取于领先地位。 我国的人脸识别技术始于上世纪80年代，得到863计划、国家科技支撑计划与自然科学基金的支持，清华、中科院计算所及自动化所的研究处于国际水平，浙大、交大、哈工大、复旦、南京理工等在国内领先。目前在学术领域正在克服人脸识别应用上的相似性、易变性、用户配合度、环境影响成像等问题，并向远距离、快速化方向发展。 二、人脸识别行业前景 我国的人脸识别行业才刚刚起步，90年代后期进入商业化阶段，以使用方便、直观性强、不易仿冒、识别精度高、设备通用性强等优势得以迅速推广应用，从2003年开始进入快速发展期，产品体系、技术标准逐渐完善；技术逐步获得市场认可，行业内企业数量持续增加；产品成本不断下降；各领域应用趋于普及，行业体系亦然成型。2007年上海颁布地方标准《重点单位重要部位安全技术防范技术要求》，在轨道交通、酒店、办公楼部分明确要求使用人脸识别装置。2009年8月北京《城市轨道交通安全防范技术要求》地方标准出台。 生物识别市场历史较短，但增速较快，每年达50%以上，2012年的市场规模约74亿。其中，人脸识别市场只短短的十多年的历史，处于产业化初始阶段和市场培育期，