人臉識別行業基本概況分析

人臉識別技術在中國的發展起步于上世紀九十年代末，經歷了技術引進-專業市場導入-技術完善-技術應用-各行業領域使用等五個階段。目前，國內的人臉識別技術已經相對發展成熟，該技術越來越多的被推廣到安防領域，延伸出考勤機、門禁機等多種產品，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務及安全防務等領域，人臉識別的全面應用時代已經到來。

1、人臉識別技術介紹

(1)人臉識別技術流程分析

人臉識別的技術原理主要包括三大步驟：首先是建立人臉圖像數據庫，其次是通過各種方式來獲得當前要進行識別的目標人臉圖像，最后是將目標人臉圖像與數據庫中既有的人臉圖像進行比對和篩選，其技術流程如下：

(2)人臉識別主要方法分析

人臉識別技術是一個跨越多個學科領域知識的高端技術研究工作，涉及圖像處理、生理學、心理學、模式識別等知識，目前比較常見的人臉識別方法包括基于特征臉的方法、基于幾何特征的方法、基于深度學習的方法、基于支持向量機的方法以及其他綜合方法。

(3)常用人臉數據庫分析

目前世界較為常用的人臉數據庫包括：ERET人臉數據庫、CMU Multi-PIE人臉數據庫、YALE人臉數據庫、YALE人臉數據庫B、MIT人臉數據庫、ORL人臉數據庫、BioID人臉數據庫、年齡識別數據集IMDB-WIKI等。

2、人臉識別技術具有非侵犯性

人臉識別是生物特征識別技術的一個重要方向，不同的生物識別技術在細分技術上各具優勢，人臉識別技術是非接觸和不需要主動接受的，具有非侵犯性。此外，人們對這種技術的排斥心理最小，因此人臉識別技術是一種最友好的生物特征識別技術，并且圖像采集可以由安防中的攝像頭完成，不需要重新再布置新的采集設備。

3、中國人臉識別行業技術環境十分活躍

截至2019年底，在soopat專利搜索引擎上以“人臉識別”為關鍵詞檢索得到20208項專利申請記錄，行業技術環境十分活躍。

從申請年來看，2010-2018年，我國專利申請數逐年增長，2018年增加至5618項，為近年來最高，2019年我國人臉識別相關專利申請數達3024項。

從公開年來看，我國最早于2002年有人臉識別相關專利公開，當年公開數量為1項，隨后專利公開量保持快速增長態勢，2019年我國人臉識別相關專利公開數量為6700項。

4、中國人臉識別技術發明專利申請量超六成

在超2萬項的人臉識別技術專利中，發明專利的申請量最多，達12407項，占比為61.40%;其次為實用新型專利，占比為24.76%。

5、G06K專利申請量過萬

從我國人臉識別相關熱門專利技術申請分布領域來看，G06K(數據識別、數據表示、記錄載體、記錄載體的處理)申請量最多，達10134項;其次為G07C(時間登記器或出勤登記器、登記或指示機器的運行、產生隨機數、投票或彩票設備、未列入其他類目的核算裝置)，申請數量為1302項。

6、人臉識別錯誤率逐年降低

經過了40多年的發展，人臉識別技術取得了長足進步，根據LFW測試成績顯示，目前最優的系統在千萬分之一的誤報下達到識別準確率準確率已經超過99.8%，甚至超過了人類的識別程度，錯誤驗證率也控制在0.2%以下。

即使是采用評測標準最嚴格的FRVT測試，根據2019年7月3日NIST公布的FRVT最新報告顯示了全球人臉識別算法的最高水平可以做到在千萬分之一誤報率下，漏報率降低于0.3%，這意味著千萬分位誤報下的識別準確率已經超過99%，人臉識別技術的不斷進步無疑會促進其在更廣泛范圍內的應用。

7、人臉識別應用場景廣泛，安防和考勤門禁占比較高

目前，人臉識別在考勤/門禁領域的應用最為成熟，約占行業市場的40%左右;安防作為人臉識別最早應用的領域之一，其市場份額占比在30%左右;金融作為人臉識別未來重要的應用領域之一，其市場規模在逐步擴大，目前約占行業的20%。

8、三維人臉識別技術將是未來發展主流

從人臉識別技術發展過程來看，未來三維人臉識別是人臉識別主要技術手段，二維人臉識別只是人臉識別發展的過度階段。實驗結果顯示，二維人臉識別系統在人臉左右偏轉達到40度識別率迅速下降到50%以下;而采用三維人臉識別后，識別率可以提高至少10-20個百分點。