2025-2031年中国人脸识别行业研究与投资可行性报告
- 【报告名称】2025-2031年中国人脸识别行业研究与投资可行性报告
- 【关 键 字】人脸识别 人脸识别市场分析
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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。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的一系列计算和分别判断的相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
在市场规模方面，数据显示，2024年中国人脸识别行业市场规模达到45亿元。随着人脸识别技术在各行业应用渗透的不断深入，预计2024年中国人脸识别市场规模将达到68亿元。在企业数量方面，企查查数据显示，2020-2024年中国人脸识别相关企业注册量持续增加，2024年达近年新增企业峰值，2024年开始出现下降，新增企业降至1748家，同比下降25.4%。截至2024年年底，我国新增人脸识别相关企业1111家，同比下降36.4%。在技术研发方面，数据显示，我国人脸识别相关专利由2024年的4280项增至2024年的1183项，年均复合增长率高达37.7%。最新数据显示，2024年我国人脸识别相关专利申请量7044项。
标准建设方面，2024年11月，国家标准GB/T41772-2024《信息技术生物特征识别人脸识别系统技术要求》发布。该标准适用于人脸识别系统的设计和开发,对促进人脸识别技术在各行业的健康快速发展，以及行业应用标准的编制具有重要的指导意义。
人工智能（AI）被世界各国所重视，AI领域的研发和推广被许多国家上升至国家级战略规划。人脸识别作为其中的一个子类，目前已经逐渐在各领域得到应用，其对人精准并且便利的辨别特性使得各领域逐渐加大对人脸识别的重视和应用推广。尤其是安防、金融等领域。近年来相关政策的频频出台，也为人脸识别技术的发展提供了政策保障，未来人脸识别将会有更大的发展空间和应用市场。
产业研究报告网发布的《2025-2031年中国人脸识别行业研究与投资可行性报告》共十一章。首先介绍了人脸识别的概念、技术流程、行业特性等，并分析了人脸识别产业的发展环境。接着，报告详细剖析了人脸识别行业的整体发展，然后，具体分析了人脸识别技术及主要应用领域的发展。随后，报告分析了人脸识别产业竞争格局。最后，报告深入剖析了人脸识别重点企业运营情况，并对其未来发展机遇、前景及趋势做出了科学的预测。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、科技部、商务部、工信部、产业研究报告网、产业研究报告网市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人脸识别行业有个系统深入的了解、或者想投资人脸识别相关行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
报告目录：
第一章 人脸识别的基本概况
1.1 人脸识别技术总述
1.1.1 基本概念
1.1.2 识别流程
1.1.3 人脸特征
1.1.4 识别算法
1.1.5 识别数据
1.1.6 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
1.3 人脸识别发展优势
1.3.1 技术特点
1.3.2 技术优势
1.3.3 应用优势
第二章 人脸识别行业发展环境分析
2.1 国际环境
2.1.1 国际经济环境
2.1.2 市场发展规模
2.1.3 行业发展趋势
2.2 政策环境
2.2.1 行业标准发布
2.2.2 标准内容分析
2.2.3 央行支持文件
2.2.4 科技创新规划
2.3 经济环境
2.3.1 宏观经济概况
2.3.2 工业运行情况
2.3.3 固定资产投资
2.3.4 宏观经济展望
2.4 社会环境
2.4.1 互联网普及情况
2.4.2 居民收入情况
2.4.3 国家科研实力
2.5 产业环境
2.5.1 市场规模机构
2.5.2 市场机构分析
2.5.3 产业发展挑战
第三章 2020-2024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动因
3.1.1 识别效率提升
3.1.2 应用需求上升
3.1.3 接受程度较高
3.1.4 相关政策利好
3.2 中国人脸识别产业链分析
3.2.1 产业链结构分析
3.2.2 上下游布局企业
3.2.3 上游发展特点分析
3.2.4 中游技术发展进展
3.2.5 下游未来发展趋势
3.3 2020-2024年中国人脸识别市场发展状况
3.3.1 市场发展阶段
3.3.2 市场产品分类
3.3.3 市场发展特点
3.3.4 市场发展规模
3.3.5 商业模式分析
3.3.6 盈利模式分析
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 技术发展瓶颈
3.4.3 隐私保护问题
3.4.4 技术安全问题
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 技术发展对策
3.5.3 技术安全防范
第四章 2020-2024年人脸识别技术发展分析
4.1 人脸识别技术综况
4.1.1 技术发展历程
4.1.2 技术原理分析
4.1.3 技术发展特点
4.1.4 关键技术分析
4.1.5 技术影响生活
4.2 人脸识别系统分析
4.2.1 系统构成分析
4.2.2 系统设计流程
4.2.3 重点模块构建
4.2.4 系统细分模块
4.3 3D人脸识别技术分析
4.3.1 3D人脸识别方案
4.3.2 3D人脸识别原理
4.3.3 3D人脸识别优势
4.3.4 3D人脸识别应用
4.3.5 手机应用状况分析
4.3.6 3D人脸识别前景
4.4 人脸识别与相关技术的融合
4.4.1 人脸识别+大数据
4.4.2 人脸识别+虚拟现实
4.5 其他生物识别技术分析
4.5.1 指纹识别技术
4.5.2 虹膜识别技术
4.5.3 语音识别技术
4.5.4 指静脉识别技术
第五章 2020-2024年中国人脸识别应用状况及模式
5.1 人脸识别技术应用综况
5.1.1 应用阶段分析
5.1.2 主要识别产品
5.1.3 主要用途分析
5.1.4 重点应用领域
5.1.5 商业化发展分析
5.2 人脸识别应用模式分析
5.2.1 人脸识别的1：1模式
5.2.2 人脸识别的1：N模式
5.2.3 人脸识别的M：N模式
5.2.4 三种应用模式的对比
第六章 2020-2024年中国人脸识别重点应用领域分析
6.1 智慧金融领域
6.1.1 人脸识别应用背景
6.1.2 人脸识别应用场景
6.1.3 金融应用前景展望
6.1.4 银行应用规模预测
6.2 智能手机领域
6.2.1 智能手机产量规模
6.2.2 手机人脸识别技术
6.2.3 人脸识别手机产品
6.2.4 人脸识别应用问题
6.2.5 技术应用趋势预测
6.2.6 技术应用规模预测
6.3 电子支付领域
6.3.1 电子支付市场规模
6.3.2 电子支付用户规模
6.3.3 生物支付成为主流
6.3.4 人脸识别保障安全
6.3.5 电商支付领域应用
6.3.6 人脸识别支付案例
6.4 交通客运领域
6.4.1 交通运输业状况
6.4.2 轨交信息化需求
6.4.3 高铁检票应用
6.4.4 机场应用详析
6.4.5 轮渡票务应用
6.4.6 出入境人脸识别
6.4.7 公交安全驾驶应用
6.5 监控安防领域
6.5.1 安防市场规模分析
6.5.2 视频监控应用需求
6.5.3 人脸识别应用进程
6.5.4 人脸识别应用意义
6.5.5 人脸识别应用场景
6.5.6 应用布局企业分类
6.5.7 应用需求空间预测
6.6 智能门禁领域
6.6.1 门禁行业发展状况
6.6.2 门禁智能发展趋势
6.6.3 人脸识别应用优势
6.6.4 技术应用于智慧社区
6.6.5 地区应用动态分析
6.7 高校管理领域
6.7.1 课堂考勤管理
6.7.2 高校安全管理
6.7.3 防作弊生物技术
6.7.4 考场防作弊监控
6.7.5 高考人脸识别系统
6.8 其他应用领域
6.8.1 医疗健康领域
6.8.2 电子政务领域
6.8.3 公安系统应用
6.8.4 保险业务领域
6.8.5 新零售业务领域
6.8.6 智能迎宾系统
6.8.7 其他部分应用
第七章 2020-2024年中国人脸识别行业竞争格局
7.1 整体竞争格局
7.1.1 品牌竞争格局
7.1.2 技术竞争格局
7.1.3 企业竞争格局
7.1.4 五力竞争分析
7.2 初创公司阵营
7.2.1 阵营主体构成
7.2.2 商业模式分析
7.2.3 市场份额占比
7.2.4 竞争焦点分析
7.3 上市公司阵营
7.3.1 阵营主体构成
7.3.2 运营状况对比
7.3.3 企业布局方向
7.4 互联网公司阵营
7.4.1 国际企业布局
7.4.2 百度布局动态
7.4.3 腾讯布局动态
7.4.4 阿里布局动态
第八章 2020-2024年人脸识别市场重点企业运营分析
8.1 四川川大智胜软件股份有限公司
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 人脸识别布局
8.1.3 经营效益分析
8.1.4 业务经营分析
8.1.5 财务状况分析
8.1.6 核心竞争力分析
8.1.7 未来前景展望
8.2 佳都新太科技股份有限公司
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 人脸识别布局
8.2.3 经营效益分析
8.2.4 业务经营分析
8.2.5 财务状况分析
8.2.6 核心竞争力分析
8.2.7 公司发展战略
8.2.8 未来前景展望
8.3 汉王科技股份有限公司
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 人脸识别布局
8.3.3 经营效益分析
8.3.4 业务经营分析
8.3.5 财务状况分析
8.3.6 核心竞争力分析
8.3.7 公司发展战略
8.3.8 未来前景展望
8.4 神思电子技术股份有限公司
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 人脸识别布局
8.4.3 经营效益分析
8.4.4 业务经营分析
8.4.5 财务状况分析
8.4.6 核心竞争力分析
8.4.7 公司发展战略
8.4.8 未来前景展望
8.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 人脸识别业务
8.5.3 经营效益分析
8.5.4 业务经营分析
8.5.5 财务状况分析
8.5.6 核心竞争力分析
8.5.7 公司发展战略
8.5.8 未来前景展望
8.6 北京旷视科技有限公司
8.6.1 企业发展概况
8.6.2 竞争实力分析
8.6.3 Face++动态
8.6.4 技术研发动态
8.6.5 融资布局分析
8.6.6 业务发展展望
8.7 广州云从信息科技有限公司
8.7.1 企业发展概况
8.7.2 竞争实力分析
8.7.3 业务板块分析
8.7.4 融资布局加快
8.7.5 技术产品研发
第九章 人脸识别投资合作项目案例分析
9.1 人脸识别高精度仪器开发及应用项目
9.1.1 项目基本情况
9.1.2 项目完成情况
9.1.3 项目技术突破
9.1.4 项目验收意义
9.2 人脸识别模块及系统软件销售项目
9.2.1 项目基本情况
9.2.2 项目产品范围
9.2.3 项目影响分析
9.3 智慧社区智能人脸识别门禁布控系统项目
9.3.1 项目基本情况
9.3.2 项目影响分析
9.3.3 项目风险分析
第十章 中国人脸识别行业发展机遇分析
10.1 生物识别市场发展前景向好
10.1.1 市场需求空间
10.1.2 应用趋势明朗
10.1.3 产业发展方向
10.1.4 技术发展趋势
10.2 人脸识别企业投融资布局加快
10.2.1 依图科技融资动态
10.2.2 商汤科技融资动态
10.2.3 中科视拓融资布局
10.2.4 深醒科技融资布局
10.2.5 唯思科技融资动态
10.3 人脸识别市场投资态势良好
10.3.1 驱动因素分析
10.3.2 市场融资加快
10.3.3 技术研发推进
10.3.4 技术要求提高
第十一章 中国人脸识别行业发展前景及趋势分析
11.1 人脸识别市场发展前景展望
11.1.1 智慧城市推动
11.1.2 行业发展展望
11.1.3 发展潜力分析
11.1.4 市场规模预测
11.1.5 国际市场布局
11.2 人脸识别行业未来发展趋势
11.2.1 行业整体发展趋势
11.2.2 多模态融合趋势
11.2.3 行业规范化趋势
11.2.4 技术精准化趋势
图表目录
图表 人脸识别过程
图表 人脸特征点提取向量化
图表 人脸识别算法流程
图表 五种生物识别技术性能对比
图表 人脸识别的优势
图表 全球主要经济体PMI指标
图表 全球主要经济体贸易进出口额
图表 全球主要经济体汇率
图表 全球人脸识别行业市场规模发展趋势
图表 系统的基本结构和功能要求
图表 系统基本构成框图
图表 系统的性能级别在误报率
图表 系统的监测类别
图表 测试识别区域实景图（一）
图表 测试识别区域实景图（二）
图表 监视名单长度及照片质量描述
图表 2020-2024年国内生产总值增长速度（季度同比）
图表 2020-2024年规模以上工业增加值增速（月度同比）
图表 2024年按领域分固定资产投资（不含农户）及其占比
图表 2024年分行业固定资产投资（不含农户）及其增长速度
图表 2024年固定资产投资新增主要生产与运营能力
图表 2020-2024年固定资产投资（不含农户）增速（同比累计）
图表 中国网民规模和互联网普及率
图表 中国手机网民规模及其占网民比例
图表 2024年与2024年居民人均可支配收入平均数与中位数对比
图表 生物识别技术的类别
图表 2020-2024年全球生物市场规模与预测
图表 全球生物识别技术市场结构
图表 生物识别系统工作示意图
图表 云端发源的CV技术与传统生物识别技术的对比
在市场规模方面，数据显示，2024年中国人脸识别行业市场规模达到45亿元。随着人脸识别技术在各行业应用渗透的不断深入，预计2024年中国人脸识别市场规模将达到68亿元。在企业数量方面，企查查数据显示，2020-2024年中国人脸识别相关企业注册量持续增加，2024年达近年新增企业峰值，2024年开始出现下降，新增企业降至1748家，同比下降25.4%。截至2024年年底，我国新增人脸识别相关企业1111家，同比下降36.4%。在技术研发方面，数据显示，我国人脸识别相关专利由2024年的4280项增至2024年的1183项，年均复合增长率高达37.7%。最新数据显示，2024年我国人脸识别相关专利申请量7044项。
标准建设方面，2024年11月，国家标准GB/T41772-2024《信息技术生物特征识别人脸识别系统技术要求》发布。该标准适用于人脸识别系统的设计和开发,对促进人脸识别技术在各行业的健康快速发展，以及行业应用标准的编制具有重要的指导意义。
人工智能（AI）被世界各国所重视，AI领域的研发和推广被许多国家上升至国家级战略规划。人脸识别作为其中的一个子类，目前已经逐渐在各领域得到应用，其对人精准并且便利的辨别特性使得各领域逐渐加大对人脸识别的重视和应用推广。尤其是安防、金融等领域。近年来相关政策的频频出台，也为人脸识别技术的发展提供了政策保障，未来人脸识别将会有更大的发展空间和应用市场。
产业研究报告网发布的《2025-2031年中国人脸识别行业研究与投资可行性报告》共十一章。首先介绍了人脸识别的概念、技术流程、行业特性等，并分析了人脸识别产业的发展环境。接着，报告详细剖析了人脸识别行业的整体发展，然后，具体分析了人脸识别技术及主要应用领域的发展。随后，报告分析了人脸识别产业竞争格局。最后，报告深入剖析了人脸识别重点企业运营情况，并对其未来发展机遇、前景及趋势做出了科学的预测。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、科技部、商务部、工信部、产业研究报告网、产业研究报告网市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人脸识别行业有个系统深入的了解、或者想投资人脸识别相关行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
报告目录：
第一章 人脸识别的基本概况
1.1 人脸识别技术总述
1.1.1 基本概念
1.1.2 识别流程
1.1.3 人脸特征
1.1.4 识别算法
1.1.5 识别数据
1.1.6 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
1.3 人脸识别发展优势
1.3.1 技术特点
1.3.2 技术优势
1.3.3 应用优势
第二章 人脸识别行业发展环境分析
2.1 国际环境
2.1.1 国际经济环境
2.1.2 市场发展规模
2.1.3 行业发展趋势
2.2 政策环境
2.2.1 行业标准发布
2.2.2 标准内容分析
2.2.3 央行支持文件
2.2.4 科技创新规划
2.3 经济环境
2.3.1 宏观经济概况
2.3.2 工业运行情况
2.3.3 固定资产投资
2.3.4 宏观经济展望
2.4 社会环境
2.4.1 互联网普及情况
2.4.2 居民收入情况
2.4.3 国家科研实力
2.5 产业环境
2.5.1 市场规模机构
2.5.2 市场机构分析
2.5.3 产业发展挑战
第三章 2020-2024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动因
3.1.1 识别效率提升
3.1.2 应用需求上升
3.1.3 接受程度较高
3.1.4 相关政策利好
3.2 中国人脸识别产业链分析
3.2.1 产业链结构分析
3.2.2 上下游布局企业
3.2.3 上游发展特点分析
3.2.4 中游技术发展进展
3.2.5 下游未来发展趋势
3.3 2020-2024年中国人脸识别市场发展状况
3.3.1 市场发展阶段
3.3.2 市场产品分类
3.3.3 市场发展特点
3.3.4 市场发展规模
3.3.5 商业模式分析
3.3.6 盈利模式分析
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 技术发展瓶颈
3.4.3 隐私保护问题
3.4.4 技术安全问题
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 技术发展对策
3.5.3 技术安全防范
第四章 2020-2024年人脸识别技术发展分析
4.1 人脸识别技术综况
4.1.1 技术发展历程
4.1.2 技术原理分析
4.1.3 技术发展特点
4.1.4 关键技术分析
4.1.5 技术影响生活
4.2 人脸识别系统分析
4.2.1 系统构成分析
4.2.2 系统设计流程
4.2.3 重点模块构建
4.2.4 系统细分模块
4.3 3D人脸识别技术分析
4.3.1 3D人脸识别方案
4.3.2 3D人脸识别原理
4.3.3 3D人脸识别优势
4.3.4 3D人脸识别应用
4.3.5 手机应用状况分析
4.3.6 3D人脸识别前景
4.4 人脸识别与相关技术的融合
4.4.1 人脸识别+大数据
4.4.2 人脸识别+虚拟现实
4.5 其他生物识别技术分析
4.5.1 指纹识别技术
4.5.2 虹膜识别技术
4.5.3 语音识别技术
4.5.4 指静脉识别技术
第五章 2020-2024年中国人脸识别应用状况及模式
5.1 人脸识别技术应用综况
5.1.1 应用阶段分析
5.1.2 主要识别产品
5.1.3 主要用途分析
5.1.4 重点应用领域
5.1.5 商业化发展分析
5.2 人脸识别应用模式分析
5.2.1 人脸识别的1：1模式
5.2.2 人脸识别的1：N模式
5.2.3 人脸识别的M：N模式
5.2.4 三种应用模式的对比
第六章 2020-2024年中国人脸识别重点应用领域分析
6.1 智慧金融领域
6.1.1 人脸识别应用背景
6.1.2 人脸识别应用场景
6.1.3 金融应用前景展望
6.1.4 银行应用规模预测
6.2 智能手机领域
6.2.1 智能手机产量规模
6.2.2 手机人脸识别技术
6.2.3 人脸识别手机产品
6.2.4 人脸识别应用问题
6.2.5 技术应用趋势预测
6.2.6 技术应用规模预测
6.3 电子支付领域
6.3.1 电子支付市场规模
6.3.2 电子支付用户规模
6.3.3 生物支付成为主流
6.3.4 人脸识别保障安全
6.3.5 电商支付领域应用
6.3.6 人脸识别支付案例
6.4 交通客运领域
6.4.1 交通运输业状况
6.4.2 轨交信息化需求
6.4.3 高铁检票应用
6.4.4 机场应用详析
6.4.5 轮渡票务应用
6.4.6 出入境人脸识别
6.4.7 公交安全驾驶应用
6.5 监控安防领域
6.5.1 安防市场规模分析
6.5.2 视频监控应用需求
6.5.3 人脸识别应用进程
6.5.4 人脸识别应用意义
6.5.5 人脸识别应用场景
6.5.6 应用布局企业分类
6.5.7 应用需求空间预测
6.6 智能门禁领域
6.6.1 门禁行业发展状况
6.6.2 门禁智能发展趋势
6.6.3 人脸识别应用优势
6.6.4 技术应用于智慧社区
6.6.5 地区应用动态分析
6.7 高校管理领域
6.7.1 课堂考勤管理
6.7.2 高校安全管理
6.7.3 防作弊生物技术
6.7.4 考场防作弊监控
6.7.5 高考人脸识别系统
6.8 其他应用领域
6.8.1 医疗健康领域
6.8.2 电子政务领域
6.8.3 公安系统应用
6.8.4 保险业务领域
6.8.5 新零售业务领域
6.8.6 智能迎宾系统
6.8.7 其他部分应用
第七章 2020-2024年中国人脸识别行业竞争格局
7.1 整体竞争格局
7.1.1 品牌竞争格局
7.1.2 技术竞争格局
7.1.3 企业竞争格局
7.1.4 五力竞争分析
7.2 初创公司阵营
7.2.1 阵营主体构成
7.2.2 商业模式分析
7.2.3 市场份额占比
7.2.4 竞争焦点分析
7.3 上市公司阵营
7.3.1 阵营主体构成
7.3.2 运营状况对比
7.3.3 企业布局方向
7.4 互联网公司阵营
7.4.1 国际企业布局
7.4.2 百度布局动态
7.4.3 腾讯布局动态
7.4.4 阿里布局动态
第八章 2020-2024年人脸识别市场重点企业运营分析
8.1 四川川大智胜软件股份有限公司
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 人脸识别布局
8.1.3 经营效益分析
8.1.4 业务经营分析
8.1.5 财务状况分析
8.1.6 核心竞争力分析
8.1.7 未来前景展望
8.2 佳都新太科技股份有限公司
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 人脸识别布局
8.2.3 经营效益分析
8.2.4 业务经营分析
8.2.5 财务状况分析
8.2.6 核心竞争力分析
8.2.7 公司发展战略
8.2.8 未来前景展望
8.3 汉王科技股份有限公司
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 人脸识别布局
8.3.3 经营效益分析
8.3.4 业务经营分析
8.3.5 财务状况分析
8.3.6 核心竞争力分析
8.3.7 公司发展战略
8.3.8 未来前景展望
8.4 神思电子技术股份有限公司
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 人脸识别布局
8.4.3 经营效益分析
8.4.4 业务经营分析
8.4.5 财务状况分析
8.4.6 核心竞争力分析
8.4.7 公司发展战略
8.4.8 未来前景展望
8.5 北京海鑫科金高科技股份有限公司
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 人脸识别业务
8.5.3 经营效益分析
8.5.4 业务经营分析
8.5.5 财务状况分析
8.5.6 核心竞争力分析
8.5.7 公司发展战略
8.5.8 未来前景展望
8.6 北京旷视科技有限公司
8.6.1 企业发展概况
8.6.2 竞争实力分析
8.6.3 Face++动态
8.6.4 技术研发动态
8.6.5 融资布局分析
8.6.6 业务发展展望
8.7 广州云从信息科技有限公司
8.7.1 企业发展概况
8.7.2 竞争实力分析
8.7.3 业务板块分析
8.7.4 融资布局加快
8.7.5 技术产品研发
第九章 人脸识别投资合作项目案例分析
9.1 人脸识别高精度仪器开发及应用项目
9.1.1 项目基本情况
9.1.2 项目完成情况
9.1.3 项目技术突破
9.1.4 项目验收意义
9.2 人脸识别模块及系统软件销售项目
9.2.1 项目基本情况
9.2.2 项目产品范围
9.2.3 项目影响分析
9.3 智慧社区智能人脸识别门禁布控系统项目
9.3.1 项目基本情况
9.3.2 项目影响分析
9.3.3 项目风险分析
第十章 中国人脸识别行业发展机遇分析
10.1 生物识别市场发展前景向好
10.1.1 市场需求空间
10.1.2 应用趋势明朗
10.1.3 产业发展方向
10.1.4 技术发展趋势
10.2 人脸识别企业投融资布局加快
10.2.1 依图科技融资动态
10.2.2 商汤科技融资动态
10.2.3 中科视拓融资布局
10.2.4 深醒科技融资布局
10.2.5 唯思科技融资动态
10.3 人脸识别市场投资态势良好
10.3.1 驱动因素分析
10.3.2 市场融资加快
10.3.3 技术研发推进
10.3.4 技术要求提高
第十一章 中国人脸识别行业发展前景及趋势分析
11.1 人脸识别市场发展前景展望
11.1.1 智慧城市推动
11.1.2 行业发展展望
11.1.3 发展潜力分析
11.1.4 市场规模预测
11.1.5 国际市场布局
11.2 人脸识别行业未来发展趋势
11.2.1 行业整体发展趋势
11.2.2 多模态融合趋势
11.2.3 行业规范化趋势
11.2.4 技术精准化趋势
图表目录
图表 人脸识别过程
图表 人脸特征点提取向量化
图表 人脸识别算法流程
图表 五种生物识别技术性能对比
图表 人脸识别的优势
图表 全球主要经济体PMI指标
图表 全球主要经济体贸易进出口额
图表 全球主要经济体汇率
图表 全球人脸识别行业市场规模发展趋势
图表 系统的基本结构和功能要求
图表 系统基本构成框图
图表 系统的性能级别在误报率
图表 系统的监测类别
图表 测试识别区域实景图（一）
图表 测试识别区域实景图（二）
图表 监视名单长度及照片质量描述
图表 2020-2024年国内生产总值增长速度（季度同比）
图表 2020-2024年规模以上工业增加值增速（月度同比）
图表 2024年按领域分固定资产投资（不含农户）及其占比
图表 2024年分行业固定资产投资（不含农户）及其增长速度
图表 2024年固定资产投资新增主要生产与运营能力
图表 2020-2024年固定资产投资（不含农户）增速（同比累计）
图表 中国网民规模和互联网普及率
图表 中国手机网民规模及其占网民比例
图表 2024年与2024年居民人均可支配收入平均数与中位数对比
图表 生物识别技术的类别
图表 2020-2024年全球生物市场规模与预测
图表 全球生物识别技术市场结构
图表 生物识别系统工作示意图
图表 云端发源的CV技术与传统生物识别技术的对比
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