随着计算机、刷脸光学成像等相关技术的技术进入局正高速发展，人脸识别技术得到越来越多的式增应用，市场规模持续提升。长点分析指出，概念股布人脸识别作为人工智能模式识别中应用领域最为广泛的刷脸细分行业，伴随支付等市场的技术进入局正打开，整体市场规模有望呈现爆发式增长。式增

人脸识别进入爆发式增长点

　　自马云2015年在德国汉诺威IT博览会(CeBIT)上展示“刷脸支付”以来，长点人脸识别技术在大众中的概念股布认知度快速提升，在各行业应用渗透持续加速。刷脸分析认为，技术进入局正互联网发展日新月异，式增人脸识别技术在这两年里已经逐步走向成熟。长点

　　其实，概念股布自诞生之初，人脸识别技术就受到人们的普遍关注，随着计算机、光学成像等相关技术的高速发展，人脸识别技术得到越来越多的应用，市场规模持续提升。云从科技创始人周曦预测，“未来五年之内，国内人脸识别的市场规模可能将达到1000亿元。”

　　据了解，人脸识别技术属于生物识别的一种，生物识别其实就是我们常见的识别办法，指纹、脸相、虹膜或者笔迹、声音、步态等都属于生物识别的鉴别项目。而人脸识别以提取面部特征值进行信息比对，应用人工智能模式识别和计算机视觉技术鉴别个体身份。

　　在进行人脸验证前，平台需要对目标对象进行人像数据采集，通过算法提取图像中的人脸特征值，建立个人特有的生物数据库。假设数据库中储存了你的特征值，那么在你的支付过程中，系统会将你的人脸信息放到数据库中进行云端比对，从而达到识别身份、完成支付的目的。

　　中信建投指出，随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别应用领域势必会突破原有安防识别范围，将走向更广泛的市场领域。据统计数据显示，仅在中国地区未来三年内就有望形成年销售额过百亿元，并在未来十年内有望形成年销售额过千亿元的市场规模。

　　国海证券则认为，根据前瞻产业研究院预测，到2020年全球人脸识别市场规模将达到300亿元以上。同时伴随识别准确率及识别速度提升，人脸识别应用场景不断拓展，在闸道、安防等方面有望打开增量市场。当前结合深度学习，人脸识别在复杂场景下的人脸识别率已达到99%，包括商汤科技、工大高新在内的众多厂商也已推出相应产品。在铁路、金融、教育等多领域应用案例逐步涌现。2017年有望成为人脸识别产品快速普及的元年。

　　而据集邦咨询预估，全球人脸识别产值在未来5年将快速增长，从2015年的1.6亿美元增长为2019年4.3亿美元，复合年均增长率高达28.04%。而亚太地区将成为最主要的增长市场，在全球占比近60%。

布局概念股正当时

　　随着相关技术的不断发展，全球人脸识别的应用正逐渐扩大，行业发展也进入细分化阶段。据了解，人脸识别技术已广泛应用于刑侦破案、门禁系统、摄像监视、网络应用、身份辨识、信息安全及娱乐应用等，而最新兴起的市场是人脸识别应用于刷脸支付系统。

　　相对于其他生物识别技术，人脸识别有着自身的优势。首先，人脸识别具有可见性。这非常符合人脸识别的思路，只需要看到某个人的人脸，就可以知道这人是谁，进而可以作为后续证据。而指纹、虹膜以及其他的生物识别，无法做到这一点。其次，人脸识别不需要或者极少需要人配合。指纹和虹膜基本需要人主动配合才能够完成，而人脸识别则不需要，这就决定了人脸识别的应用场景更为广泛。再次，人脸识别不需要专门的设备支持。现在的镜头无处不在，满街的高清摄像机，人手一台智能手机都可以进行人脸的抓拍或者捕捉，这就决定了人脸识别应用可以无限普及。

　　正是由于有上述优势，人脸识别应用快速提高。据国际生物识别集团(IBG)发布的《生物识别市场与产业报告2009-2014》显示，在各种生物特征识别技术中，人脸识别己占到11.4%。而据了解，目前中国国内人脸识别占比达18%，相对而言，指纹识别占比由之前的98%下降到82%。

　　券商研报指出，横向对比来看，人脸识别在众多模式识别方式中优势明显，应用场景更加广阔。纵向分析，2016 年已经有众多落地案例，行业内龙头创业公司于2016年底至2017年初均完成大笔新一轮融资，上市公司2017年也推出大量商业化人脸识别产品，百度也将人脸识别作为2017年重点发力方向，人脸识别2017年的爆发在产业内基本已成共识。

　　分析人士指出，人脸识别作为人工智能模式识别中应用领域最为广泛的细分行业，伴随支付等市场的打开，整体市场规模有望呈现爆发式增长。目前正是趁A股市场表现欠佳，布局相关个股的好时机。

(责任编辑：焦点)