人脸识别发展趋势及应用领域分析_人脸识别市场前景及新动态

人脸识别发展趋势及应用领域分析_人脸识别市场前景及新动态 2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。

从支付到美颜，全球互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhone X首次发布人脸解锁功能，抢购一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。

整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

2017年后市场爆发 目前主要用于支付转账2010年以来，随着我国人工智能产业的快速发展，计算机视觉技术产业化进程在我国加速发展，商汤科技、旷视科技等计算机视觉相关企业相继成立，进一步促进我国计算机视觉行业的健康发展。

2017年，iPhone X问世，开启了手机3D人脸识别元年，引发了众多手机厂商纷纷效仿。

其实早在2015年，苹果收购以色列著名3D传感器制造商PrimeSense，就让行业看到了三维人脸识别的更大潜力，也让更多初创企业纷纷“入海”。

根据南方都市报个人信息保护研究中心于2020年6月发布的《人脸识别应用公众调研报告》，在10大类场景中，最普及的场景是支付转账，67.2%受访者表示遇到过。

除此之外，解锁解密(54.1%)、交通安检(49.6%)、实名登记(47.68%)、开户销户(45.26%)、门禁考勤(43.33%)也较为普及，均有四成以上受访者在相关场景中遇到过人脸识别应用。

目前安卓市场中3D人脸识别传感器的OEM成本过高，要达到与IPhone X的Face ID相同效果，成本可能要200-300元。

另外，用户对面部识别的需求并非十分迫切。

在2018年的热度过后，三维人脸识别在手机上的应用又陷入沉寂。

而安防领域，3D人脸识别能在智能门锁进行更准确地识别。

目前智能门锁市场正在不断扩大，包括人脸、虹膜识别等生物识别方式也逐渐进入实际应用。

3D人脸识别模组在价格相对价格更高的同时，安全性优势也更为明显。

另外在边检通关场景，3D人脸也有有效应用。

通关场景中，如何让人、车流通更为高效，是一个关键问题。

逆光或侧光情况对识别影响都会较大，所以很多通行关口，正午阳光直射时会关闭部分闸机以免误识。

3D人脸通过对光线的智能处理，就能更为有效地避免强光，保证识别的稳定性。

信息安全和被滥用问题突出根据南方都市报个人信息保护研究中心于2020年6月发布的《人脸识别应用公众调研报告》，在便捷性感受方面，有9类场景的平均分超过4分，显示出受访者对便捷性的认可度。

其中，得分最高的是支付转账，平均分为4.33。

除了“其他”场景外，只有换脸娱乐场景的平均分不足4分，但也达到了3.66分。

在安全性感受方面，受访者给出的分数则明显偏低，体现出他们对安全风险的忧虑态度。

在各个场景中，仅有交通安检场景的平均分超过4分，为4.01分。

紧随其后的是支付转账(3.98分)、开户销户(3.96分)和校园/在线教育(3.88分)。

其他场景得分则在2到4分之间。

近年来，越来越多的人脸识别技术与应用现身公众视野，其中不少引发舆论争议：斯坦福大学研发的算法可通过面部照片识别性取向;部分学校利用人脸识别摄像头完成学生考勤，甚至“监控”教师和学生的上课状态;一些地方的交通管理部门通过人脸识别抓拍闯红灯的行人，被抓拍者的个人信息可实时显示在附近的电子屏幕上。

南方都市报个人信息保护研究中心在调研中，64.39%的受访者认为人脸识别技术有被滥用的趋势，20.13%的受访者认为没有，还有15.47%的受访者表示“不确定”。

中国3D人脸识别精确度达到国际领先水平根据2020年6月LFW更新的测试数据，我国企业在LFW中的识别率来看，在公布的人脸识别数据库LFW(Labeled Faces in the Wild)测试结果显示，云识图的LFW识别率达到99.87%，中国第一，世界第二;平安集团旗下平安科技的人脸识别技术和腾讯优图以99.80%的识别精度并列中国第二。

值得注意的是，飞搜科技的识别率从2019年的99.40%上升到99.67%，慧芯金服网络科技的识别率从2019年的99.17%提升到99.55%。

我国企业在LFW中的识别率如下如所示：注：该识别率为在LFW无约束、有标注的室外照片集上的照片人脸识别率结果。

目前，我国人脸识别领域主要有以商汤、依图、旷视、云从四大独角兽为首的初创公司，海康威视、佳都科技等上市公司和腾讯、阿里巴巴、百度为首的互联网巨头三个大阵营。

三方阵营不断加码布局人脸识别，推出了一系列针对不同应用场景的人脸识别产品，涵盖了安防、金融、商业等应用领域。

最新技术仍然集中在人脸识别和3D人脸重建CVPR，英文全称Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，中文全称是国际计算机视觉与模式识别会议。

这个会议是由IEEE主办的一年一度的全球学术性顶级会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术，每年CVPR都会有一个固定的研讨主题。

会议一般在每年六月举行，大部分情况下会议都在美国西部地区举办，也会在美国中部和东部地区之间循环举办。

2020年3月，CVPR收录人脸相关论文总计61篇，涵盖方向众多，传统方向比如人脸识别、检测等依旧是研究的重点，除此之外，人脸生成、编辑，人脸反欺骗等也持续火热。

从收录的人脸识别论文研究主体来看，中国内的研究机构和厂商众多，尤以香港中文大学、商汤科技、中科院、百度、浙大等为代表有多篇工作颇为显眼，而国外的伦敦帝国理工学院在人脸领域也有多个不同方向的工作。

从CVPR的2020年人脸识别收录论文分析，其中人脸识别类和3D人脸重建类仍然是论文研究热点，其中CVPR在2020年人脸识别类的论文中共收录12个，3D人脸识别为5个。

市场规模近百亿2018年8月，国际调研机构Gen Market Insights发布《全球人脸识别设备市场研究报告》称，2017年，中国面部识别产值占全世界29.29%的市场份额，2023年预计将达到44.59%。

结合前文对全球人脸识别的分析，在2017年苹果X问世前，中国3D人脸识别的应用渗透率较低，随后由于技术的不断更迭而上升。

通过下文对3D人脸识别应用场景的分析，目前3D人脸识别主要应用于安防，而其中门禁考勤和智能锁的渗透率不足10%。

同时考虑到2020年“非接触经济”的崛起，前瞻初步估计2020年中国3D人脸识别的渗透率达到15%，2020年中国3D人脸识别的市场规模为17亿元左右。

2018年8月，国际调研机构Gen Market Insights发布《全球人脸识别设备市场研究报告》称，2017年，中国面部识别产值占全世界29.29%的市场份额，2023年预计将达到44.59%。

结合前文全球人脸识别市场规模15%的年均复合增速，初步假设到2026年我国人脸识别占比全球47%，同时考虑到人民币长期升值的趋势。

未来随着我国智慧交通、智慧金融和智慧政务的布局，作为主要采购方的政府和国企对价格敏感性较低，3D人脸识别技术对2D人脸识别技术的替换率将持续提升，前瞻初步估算到2026年我国3D人脸识别的市场渗透率将约到33%，市场规模超过98亿元人民币。