隨著計算機、光學成像等相關技術的高速發(fā)展，人臉識別技術得到越來越多的應用，市場規(guī)模持續(xù)提升。分析指出，人臉識別作為人工智能模式識別中應用領域最為廣泛的細分行業(yè)，伴隨支付等市場的打開，整體市場規(guī)模有望呈現爆發(fā)式增長。

人臉識別進入爆發(fā)式增長點

　　自馬云2015年在德國漢諾威IT博覽會(CeBIT)上展示“刷臉支付”以來，人臉識別技術在大眾中的認知度快速提升，在各行業(yè)應用滲透持續(xù)加速。分析認為，互聯網發(fā)展日新月異，人臉識別技術在這兩年里已經逐步走向成熟。

　　其實，自誕生之初，人臉識別技術就受到人們的普遍關注，隨著計算機、光學成像等相關技術的高速發(fā)展，人臉識別技術得到越來越多的應用，市場規(guī)模持續(xù)提升。云從科技創(chuàng)始人周曦預測，“未來五年之內，國內人臉識別的市場規(guī)?？赡軐⑦_到1000億元。”

　　據了解，人臉識別技術屬于生物識別的一種，生物識別其實就是我們常見的識別辦法，指紋、臉相、虹膜或者筆跡、聲音、步態(tài)等都屬于生物識別的鑒別項目。而人臉識別以提取面部特征值進行信息比對，應用人工智能模式識別和計算機視覺技術鑒別個體身份。

　　在進行人臉驗證前，平臺需要對目標對象進行人像數據采集，通過算法提取圖像中的人臉特征值，建立個人特有的生物數據庫。假設數據庫中儲存了你的特征值，那么在你的支付過程中，系統會將你的人臉信息放到數據庫中進行云端比對，從而達到識別身份、完成支付的目的。

　　中信建投指出，隨著人臉識別技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別應用領域勢必會突破原有安防識別范圍，將走向更廣泛的市場領域。據統計數據顯示，僅在中國地區(qū)未來三年內就有望形成年銷售額過百億元，并在未來十年內有望形成年銷售額過千億元的市場規(guī)模。

　　國海證券則認為，根據前瞻產業(yè)研究院預測，到2020年全球人臉識別市場規(guī)模將達到300億元以上。同時伴隨識別準確率及識別速度提升，人臉識別應用場景不斷拓展，在閘道、安防等方面有望打開增量市場。當前結合深度學習，人臉識別在復雜場景下的人臉識別率已達到99%，包括商湯科技、工大高新在內的眾多廠商也已推出相應產品。在鐵路、金融、教育等多領域應用案例逐步涌現。2017年有望成為人臉識別產品快速普及的元年。

　　而據集邦咨詢預估，全球人臉識別產值在未來5年將快速增長，從2015年的1.6億美元增長為2019年4.3億美元，復合年均增長率高達28.04%。而亞太地區(qū)將成為最主要的增長市場，在全球占比近60%。

布局概念股正當時

　　隨著相關技術的不斷發(fā)展，全球人臉識別的應用正逐漸擴大，行業(yè)發(fā)展也進入細分化階段。據了解，人臉識別技術已廣泛應用于刑偵破案、門禁系統、攝像監(jiān)視、網絡應用、身份辨識、信息安全及娛樂應用等，而最新興起的市場是人臉識別應用于刷臉支付系統。

　　相對于其他生物識別技術，人臉識別有著自身的優(yōu)勢。首先，人臉識別具有可見性。這非常符合人臉識別的思路，只需要看到某個人的人臉，就可以知道這人是誰，進而可以作為后續(xù)證據。而指紋、虹膜以及其他的生物識別，無法做到這一點。其次，人臉識別不需要或者極少需要人配合。指紋和虹膜基本需要人主動配合才能夠完成，而人臉識別則不需要，這就決定了人臉識別的應用場景更為廣泛。再次，人臉識別不需要專門的設備支持?，F在的鏡頭無處不在，滿街的高清攝像機，人手一臺智能手機都可以進行人臉的抓拍或者捕捉，這就決定了人臉識別應用可以無限普及。

　　正是由于有上述優(yōu)勢，人臉識別應用快速提高。據國際生物識別集團(IBG)發(fā)布的《生物識別市場與產業(yè)報告2009-2014》顯示，在各種生物特征識別技術中，人臉識別己占到11.4%。而據了解，目前中國國內人臉識別占比達18%，相對而言，指紋識別占比由之前的98%下降到82%。

　　券商研報指出，橫向對比來看，人臉識別在眾多模式識別方式中優(yōu)勢明顯，應用場景更加廣闊?？v向分析，2016 年已經有眾多落地案例，行業(yè)內龍頭創(chuàng)業(yè)公司于2016年底至2017年初均完成大筆新一輪融資，上市公司2017年也推出大量商業(yè)化人臉識別產品，百度也將人臉識別作為2017年重點發(fā)力方向，人臉識別2017年的爆發(fā)在產業(yè)內基本已成共識。

　　分析人士指出，人臉識別作為人工智能模式識別中應用領域最為廣泛的細分行業(yè)，伴隨支付等市場的打開，整體市場規(guī)模有望呈現爆發(fā)式增長。目前正是趁A股市場表現欠佳，布局相關個股的好時機。