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2019年生物识别行业市场前景研究报告

在互联网时代,网络安全受到前所未有的关注,生物识别技术凭着安全、可靠、便捷等优势,一举成为网络安全的“守护神”。指纹识别、人脸识别、虹膜识别等逐渐融入人们生活,生物识别行业发展渐入佳境,市场规模日益壮大。据数据显示,全球生物识别市场规模将于2020年增长至233亿美元,复合年...

上传时间:2019年06月 下载次数:
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报告内容

生物识别是指通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特征来进行个人身份鉴定的技术。生物识别技术主要有指纹识别、语音识别、人脸识别、虹膜识别等。

在互联网时代,网络安全受到前所未有的关注,生物识别技术凭着安全、可靠、便捷等优势,一举成为网络安全的“守护神”。指纹识别、人脸识别、虹膜识别等逐渐融入人们生活,生物识别行业发展渐入佳境,市场规模日益壮大。据数据显示,全球生物识别市场规模将于2020年增长至233亿美元,复合年均增速达到15.7%;在国内,据预测,2020年我国生物识别技术行业市场规模将突破300亿元,生物识别市场正处在快速增长中,其市场前景十分广阔。

为了更好地了解生物识别行业在我国的发展,中商产业研究院特推出《2019年生物识别行业市场前景研究报告》。报告从生物识别行业概述、生物识别整体市场发展现状、四大生物识别细分市场现状(具体包括人脸识别、语音识别、指纹识别、声纹识别)、生物识别行业典型应用案例以及生物识别行业未来发展趋势八大章节剖析我国生物识别市场,为生物识别行业从业人员和爱好者提供了宝贵的信息。以下是报告详情:

PART1生物识别行业相关概述

所谓的生物识别技术就是: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密切结合,利用人体固有的生理特性,(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。

对于不同的生物识别技术,其各自的优点也不尽相同。其中,人脸识别技术的易用性/便利性是所有生物识别类型中最高的,设备成本中等;但其会受到光线、遮挡等因素的干扰。

PART2生物识别行业整体市场分析

随着人工智能的加速发展,生物识别应用领域不断扩大。2019年,生物识别技术将进入大规模应用阶段。根据美国咨询机构TransparencyMarketResearch的统计,全球生物识别市场规模将于2020年增长至233亿美元,复合年均增速为15.7%,生物识别市场正处在快速增长中。

PART3生物识别细分市场分析——人脸识别

近年来,人工智能在国内狂飙突进,科技巨头扎堆布局,越来越多的产业资本也开始关注人脸识别,人脸识别等自动识别技术渐成趋势。人脸识别技术逐渐在智慧城市、公共安全、轨道交通、政府治理及交通等行业的应用。2015年以来,国家持续出台利好政策,推动了人脸识别在金融、安防、医疗等领域的应用,为中国人脸识别行业奠定坚实的基础。

据测算,2018年我国人脸识别行业市场规模突破100亿元大关。随着人脸识别技术在各行业应用渗透的不断深入,预计2019年中国人脸识别市场规模在120亿元左右。

PART4生物识别细分市场分析——指纹识别

随着人脸识别的新起,以往的传统的指纹识别市场已经被外资看淡。据有关数据分析,2019年指纹识别市场规模或萎缩15%,渗透率仅63%。

美系外资出具研究报告表示,指纹识别可兼顾安全性与使用便利性,仍是智能手机主要功能之一,但成长已放缓,推估2019年非苹手机的指纹识别渗透率仅63%,低于先前预期的75%,主因中国大陆以外的新兴市场消费者不认为指纹识别是必要功能。

PART5生物识别细分市场分析——语音识别

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术,也就是让机器听懂人类的语音。

语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。其实现需要经过语音输入、特征提取、模型匹配、模型库等过程的处理,最终得出识别结果。

PART6生物识别细分市场分析——声纹识别

声纹识别和语音识别是有区别的,其在原理上一样,都是通过对采集到的语音信号进行分析和处理,提取相应的特征或建立相应的模型,然后据此做出判断。但简而言之,语音识别(SpeechRecognition)关心说的什么(What),声纹识别(VoiceprintRecognition)关心谁说的(Who),声纹识别通常又称作说话人识别(SpeakerRecognition)。

PART7生物识别行业典型应用案例分析

“刷脸取款”获农行青睐,助力无卡取款业务。2017年,农行首台“刷脸取款”ATM在浙江分行成功试点上线,采用了依图自主研发的双目活体检测人脸认证系统,完成无卡取款业务的用户身份核验,能够在自助设备无人监控情况下,安全实现刷脸取款的功能。

PART8生物识别行业未来发展趋势预测

随着深度学习等人工智能技术不断成熟,生物识别技术准确率大幅上升,极大地拓展了其商业应用范围。目前,以深度学习算法为代表的人工智能技术发展,为生物识别提供了计算和分析支撑,海量的高质量生物特征数据也为训练深度神经网络提供了资源。相比传统算法,深度学习是在图像、语音领域大大提升了识别率,这促使了生物识别技术大大拓展了应用范围,如向移动APP、刷脸支付、新零售、新出行等领域拓展。

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