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。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，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“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，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
与其它类型的生物识别比较人脸识别特点
中国报告网发布的《2017-2022年中国人脸识别市场竞争态势及十三五发展趋势前瞻报告》内容严谨、数据翔实，更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展动向、市场前景、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
第一章 人脸识别的基本概况
1.1 人脸识别行业总述
1.1.1 基本概念
1.1.2 技术流程
1.1.3 识别算法
1.1.4 识别数据
1.1.5 配合程度
1.2 人脸识别发展特性
1.2.1 相似性
1.2.2 易变性
第二章 人脸识别行业发展环境分析
2.1 国际环境
2.1.1 全球经济形势
2.1.2 市场发展现状
2.1.3 人脸识别解锁
2.1.4 机场入关应用
2.2 政策环境
2.2.1 行业标准制定
2.2.2 系统技术要求
2.2.3 金融远程服务
2.2.4 科技创新规划
2.3 经济环境
2.3.1 经济发展概况
2.3.2 高新技术产业
2.3.3 人工智能发展
2.3.4 “十三五”趋势
2.4 产业环境
2.4.1 产业形势分析
2.4.2 市场发展现状
2.4.3 竞争格局分析
2.4.4 市场面临挑战
第三章 2014-2016年中国人脸识别行业发展分析
3.1 中国人脸识别行业发展综述
3.1.1 产业发展历程
3.1.2 人脸识别特点
3.1.3 行业发展优势
3.1.4 市场产品分类
3.2 2014-2016年人脸识别市场发展形势
3.2.1 市场发展规模
3.2.2 市场竞争激烈
3.2.3 技术研发加速
3.2.4 央行政策支持
3.3 2014-2016年人脸识别产业技术分析
3.3.1 技术原理分析
3.3.2 技术发展特点
3.3.3 关键技术分析
3.3.4 技术发展影响
3.4 中国人脸识别行业发展问题
3.4.1 行业发展问题
3.4.2 发展面临瓶颈
3.4.3 隐私保护问题
3.5 中国人脸识别市场应对措施
3.5.1 产业发展建议
3.5.2 市场应对策略
3.5.3 隐私保护对策
第四章 2014-2016年中国人脸识别应用领域分析
4.1 2014-2016年人脸识别技术应用现状总况
4.1.1 主要识别产品
4.1.2 主要用途分析
4.1.3 重点应用领域
4.1.4 应用发展现状
4.2 2014-2016年人脸识别技术在金融领域的应用
4.2.1 金融领域应用
4.2.2 助推行业改革
4.2.3 未来发展前景
4.3 2014-2016年人脸识别技术在安检领域的应用
4.3.1 机场安检识别
4.3.2 出入境人脸识别
4.3.3 未来发展前景
4.4 2014-2016年人脸识别技术在高校管理的应用
4.4.1 课堂考勤管理
4.4.2 高校安全管理
4.4.3 防作弊生物技术
4.4.4 考场防作弊监控
4.4.5 高考人脸识别系统
第五章 2014-2016年其他生物识别市场发展分析
5.1 指纹识别
5.1.1 指纹识别优势
5.1.2 市场竞争形势
5.1.3 市场发展动态
5.1.4 行业发展瓶颈
5.1.5 未来发展前景
5.2 虹膜识别
5.2.1 识别技术原理
5.2.2 比较优势分析
5.2.3 企业市场竞争
5.2.4 虹膜识别产业链
5.2.5 市场发展前景
5.3 语音识别
5.3.1 全球市场规模
5.3.2 企业竞争形势
5.3.3 产业发展策略
5.3.4 技术发展趋势
5.4 指静脉识别
5.4.1 指静脉识别特点
5.4.2 技术专利分析
5.4.3 技术应用分析
5.4.4 未来发展前景
第六章 2014-2016年中国物联网行业发展分析
6.1 2014-2016年中国物联网行业总况
6.1.1 层次架构分析
6.1.2 技术体系分析
6.1.3 技术应用场景
6.1.4 隐私安全分析
6.1.5 市场发展潜力
6.2 物联网产业发展驱动因素分析
6.2.1 政策推动
6.2.2 巨头发展
6.2.3 技术演进
6.3 物联网行业产业链结构分析
6.3.1 产业链结构
6.3.2 产业链的优势
6.3.3 产业生态环境
6.4 2014-2016年中国物联网应用领域分析
6.4.1 车联网
6.4.2 公共事业
6.4.3 智能家居
6.4.2 公共事业
6.4.3 智能家居
6.4.4 智慧医疗
6.4.5 工业物联网
6.5 中国物联网行业发展问题剖析
6.5.1 行业面临挑战
6.5.2 行业安全问题
6.5.3 商业模式问题
6.6 中国物联网行业发展建议分析
6.6.1 行业发展对策
6.6.2 安全措施分析
6.6.3 商业模式战略
第七章 2014-2016年人脸识别市场重点企业运营分析
7.1 四川川大智胜软件股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
7.2 佳都新太科技股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
7.3 科大讯飞股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
7.4 汉王科技股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
7.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
7.6 北京旷视科技有限公司
（1）企业概况
（2）主营产品概况
（3）公司运营情况
（4）公司优劣势分析
第八章 中国人脸识别行业发展前景分析
8.1 生物识别市场发展前景
8.1.1 市场规模预测
8.1.2 市场发展潜力
8.1.3 技术发展趋势
8.2 人脸识别市场发展前景
8.2.1 未来发展前景
8.2.2 应用发展方向
8.2.3 市场发展趋势
8.2.4 智慧城市推动
图表目录：
图表 2017-2022年全球生物识别技术行业细分市场规模
图表 2015-2019年人脸识别区域市场产值预估
图表 人脸识别应用领域
图表 2015年人脸识别最新相关政策和行业标准
图表 安防视频监控系统的基本结构和功能要求
图表 安全防范食品监控人脸识别系统基本构成
图表 安防视频监控各漏报率对应系统性能级别
图表 监视名单长度及照片质量
图表 2014-2016年国内生产总值及其增长速度
图表 2015年年末人口数及其构成
图表 2014-2016年城镇新增就业人数
图表 2014-2016年全员劳动生产率
图表 2015年居民消费价格月度涨跌幅度
图表 2015年居民消费价格比2014年涨跌幅度
图表 2015年新建商品住宅月同比价格上涨、持平、下降城市个数变化情况
图表 2014-2016年全国一般公共预算收入
图表 2014-2016年年末国家外汇储备
图表 2006-2015年人工智能领域全球投资总额
图表 2010-2014年人工智能领域全球风险投资总额
图表 人工智能各细分行业公司数量（家）
图表 人工智能发展历程
图表 大数据的五大特征
图表 大数据主要技术
图表 大数据挖掘步骤
图表 三种图像类生物识别技术比较
图表 2007-2020年全球生物识别行业市场规模预测
图表 2017-2022年全球生物识别行业细分市场规模
图表 人脸识别过程
图表 人脸识别技术的优势
图表 人脸识别应用领域
图表 机器视觉的应用方向
图表 典型的工业用机器视觉系统
图表 2014-2018年全球机器视觉市场规模预测
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图表详见正文••••••
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