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          百度熊掌号

          2018年全球生物识别技术行业市场规模与发展趋势分析 多生物特征融合技术受关注【组图】

          2019-03-27 11:35:26来源:前瞻产业研究院 李一凡 阅读量:17156

          导读:近年来,人脸识别得到快速普及,市场规模大幅增长。2017年,人脸识别技术规模为21.57亿美元,同比增长达19.83%。
            【中国智能制造网 技术前沿全球生物识别技术规模不断扩张
           
            全球生物特征识别技术最早运用于法庭科学的司法鉴定,多是对静态图像(指纹图像、脸形图像)的事后采集和识别。到20世纪90年代末和21世纪初,特别是9.11恐怖事件之后,由于国际反恐斗争的需要,对静态、动态图像的事前事后采集和实时鉴别,已成为防范安全风险的主要技术手段。
           
            此后,生物识别技术不再局限于安全防?#35835;?#22495;,逐渐在机场、银行和各?#20540;?#23376;器具上进行了更多?#23548;?#24212;用,国外许多高新技术公司试图用眼睛虹膜、指纹、面貌特征等取代人们手中的信用卡或密码。
           
            由于具备显著优势,生物识别技术开始在金融、电信、信息安全、电子政务等领域普及,全球生物识别技术行业市场规模不断扩张。根据IBG数据,2017年,全球生物识别市场的规模已达到约131.5亿美元,预计2018年市场规模在160.8亿美元左右。
          图表1:2010-2018年全球生物识别技术行业市场规模及增长(单位:亿美元)
            在各类生物识别技术中,指纹识别仍占据最高份额,但整体呈下降趋势,占比已从2007年的66.9%降至2017年的56.7%。指纹识别技术行业市场规模增长也逐渐放缓,2013年?#38498;螅?#21516;比增速回落至两位数以内。2017年,全球指纹识别技术(包括AFIS和非AFIS的指纹应用)规模约74.56亿美元,同比增长7.71%。
          图表2:2010-2018年全球指纹识别技术市场规模及增长(单位:亿美元,%)
            语音识别尽管研发热度较高,但受制于技术成熟?#21462;?#29992;户使用习惯等,?#24418;?#33021;充分打开市场空间。2017年,全球语音识别技术规模约6.58亿美元,市场份额约5%,从2010-2017年语音识别技术的规模走势来看,其规模及比重都在逐年下降。
          图表3:2010-2018年全球语音识别技术市场规模及增长(单位:亿美元,%)
            相比之下,人脸识别技术更为成熟,国内已有众多厂商做到了超过99%的准确率。同?#20445;?#20154;脸识别更符合用户使用习惯。因此,近年来,人脸识别得到快速普及,市场规模大幅增长。2017年,人脸识别技术规模为21.57亿美元,同比增长达19.83%;在全球生物识别市场中所占份额约16.4%,仅次于指纹识别技术。
          图表4:2010-2018年全球人脸识别技术市场规模及增长(单位:亿美元,%)
            虹膜识别方面,虹膜识别作为生物特征识别的一个重要分支,是指利用人眼虹膜区域进行身份鉴别的技术,具有高稳定性、高可靠性和高防伪性等优点。但由于应用场景不多,当前发展不尽人意。2017年,全球虹膜识别技术规模还不到7亿美元。
          图表5:2010-2018年全球虹膜识别技术市场规模及增长(单位:亿美元,%)
                 多生物特征融合技术将广泛应用
           
            全球生物识别技术发展主要呈现出三大趋势,首先是技术多元化。指纹识别技术由于其技术的稳定性,一直是生物特征识别领域的应用热点,但由于其易被复制的缺陷,已无法满足生物特征识别的应用需求。近年来,随着人?#22330;?#34425;膜和静脉等识别技术取得重大突破,其产品得到了广泛的应用。未来,生物特征识别技术也将继续多元化发展。
           
            其次,多生物特征融合技术广泛应用。由于客观条件变化的不可估计性,单生物特征识别技术往往会遇到难以克服的特例。而且在安全性要求极高的应用领域,单生物特征识别的性能很难达到预期的效果。因此,多生物特征识别技术越来越受到人们的关注。多生物特征识别技术利用了多个生物特征,结合数据融合技术,不仅提高了识别的准确性,而且扩大了多生物特征识别系统的应用范围,降低了多生物特征识别系统风险,是未来生物特征识别应用领域的必然趋势。
           
            最后,深度学习技术成熟应用。与传统的机器学习算法相比,深度学习算法有更强的大数据拟合能力,目前被广泛应用于人脸识别、语音识别?#22270;?#31639;机视觉等方面。不过,深度学习算法需要大量数据来保证在测试集上得到比较好的推广性,如何解决这一问题将成接下来研究重点。
           
            以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告》。
           
            (原标题:2018年全球生物识别技术行业市场规模与发展趋势分析 多生物特征融合技术受关注【组图】)

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