一、刷脸时代已经到来？ ............................................................................. - 4 -
1.1、消费级人脸识别产业化爆发 .............................................................. - 4 -
1.2、概念辨析：机器人脸识别VS 肉眼识别.............................................. - 5 -
1.3、人脸识别分为两种模式四步流程 ....................................................... - 7 -
二、核心技术：深度学习和3D 视觉是助推器 ..............................................- 11 -
2.1、从实验室到落地应用，人脸识别商业化道阻且长 ..............................- 11 -
2.2、驱动因素之一政策推动 ................................................................... - 13 -
2.3、驱动因素之二技术升级 ................................................................... - 14 -
2.4、驱动因素之三算法改善 ................................................................... - 15 -
2.5、iPhone X 3D 人脸解锁带来下一个技术风口 ...................................... - 18 -
三：技术取得突破，人脸识别遍地开花已是大势所趋 ................................. - 23 -
3.1、政府安防和公安刑侦率先应用 ......................................................... - 24 -
3.2、商业级别初具规模，正在加速落地 .................................................. - 25 -
3.3、消费级应用即将爆发，应用场景日趋多元 ....................................... - 27 -
四、群雄逐鹿，巨头和创业公司谁能问鼎？ ............................................... - 29 -
4.1、未雨绸缪，国内外科技巨头已提前布局 ........................................... - 29 -
4.2、融资、技术、应用领域、 客户四个角度剖析创业公司佼佼者.......... - 30 -
五、产业链和商业模式探讨 ........................................................................ - 34 -
5.1、产业链分析：大量创业公司集中在技术提供层 ................................ - 34 -
5.2、商业模式分析：面向B 端收取项目费用变现仍是主流 ..................... - 35 -
六、A 股相关标的 ...................................................................................... - 37 -
图1、vivo 和Face++合作推出搭载完整人脸解锁功能的手机......................... - 4 -
图2、农业银行上线刷脸取款功能 ................................................................ - 5 -
图3、招商银行上线刷脸取款功能 ................................................................ - 5 -
图4、人脸识别技术示意图........................................................................... - 5 -
图5、人脸识别比肉眼更精准 ....................................................................... - 6 -
图6、1：1 人脸认证计算两个人脸的相似度完成识别 ................................... - 7 -
图7、动态视频流中分离人像和背景............................................................. - 8 -
图8、Face++动态采集人脸并且分割............................................................. - 8 -
图9、百度金融活体识别技术用于账户找回功能 ........................................... - 9 -
图10、支付宝使用Face++技术完成人脸活体检测......................................... - 9 -
图11、旷视科技通过云、硬件级解决方案实现在线/离线活体检测 ................ - 9 -
图12、难度在于光照条件改变、不同角度、遮挡 ....................................... - 10 -
图13、人脸相似度达到阈值则输出匹配结果 .............................................. - 10 -
图14、人脸识别技术难点 ...........................................................................- 11 -
图15、FDDB 人脸检测非公开方法评测结果（最后更新日期为2016.3.30） - 12 -
图16、主动近红外成像设备 ....................................................................... - 14 -
图17、3D 人脸校正解决姿态和表情问题 .................................................... - 15 -
图18、商汤科技高性能异构分布式平台 ..................................................... - 17 -
图19、高性能异构基础算法库 ................................................................... - 17 -
图20、Face++深度引擎MegBrain ............................................................... - 17 -
图21、iPhone X 原深感摄像头系统 ............................................................ - 19 -
图22、点阵投影器将无数个红外光侦测点投影在脸部形成3D 模型 ............ - 19 -
图23、PrimeSense 被收购前发展历程 ......................................................... - 21 -
图24、苹果PrimeSense 3D 结构光原理示意图 ............................................ - 21 -
图25、一个场景出现多人时根据距离不同识别面部 .................................... - 22 -
图26、TOF 飞行时间工作原理示意图......................................................... - 23 -
图27、TOF 成像示意图.............................................................................. - 23 -
图28、人脸识别应用领域广阔 ................................................................... - 23 -
图29、人脸识别和图像识别应用于安防交管领域 ....................................... - 24 -
图30、人脸识别用于辅助机场登机环节 ..................................................... - 25 -
图31、人脸识别应用到智能柜员机开户中 .................................................. - 26 -
图32、KFC 升级店内消费者微笑就可通过人脸识别系统完成支付 .............. - 28 -
图33、商汤科技人脸聚类功能 ................................................................... - 28 -
图34、百度科技园人脸闸机 ....................................................................... - 30 -
图35、四家独角兽公司应用重点领域布局 .................................................. - 32 -
图36、依图科技人像大平台系统架构图 ..................................................... - 33 -
图37、四家独角兽公司核心客户 ................................................................ - 34 -
图38、人脸识别产业链全景图 ................................................................... - 34 -
图39、大华股份IVS-F7300 系列智能视频分析服务器 ................................ - 35 -
图40、大华股份人脸识别客户端 ................................................................ - 35 -
图41、Face++ Web API 服务和移动端 SDK 价目表.................................... - 36 -
图42、人工智能数据源将会是争夺热点 ..................................................... - 37 -
表1、人脸识别应用领域 .............................................................................. - 6 -
表2、人脸识别技术优缺点........................................................................... - 7 -
表3、两种应用模式对比 .............................................................................. - 8 -
表4、国家政府部门的政策支持.................................................................. - 13 -
表5、各大IT 巨头纷纷开源人工智能产品 .................................................. - 16 -
表6、2D 解锁和3D 解锁对比..................................................................... - 18 -
表7、三种3D 成像技术对比 ...................................................................... - 20 -
表8、国内部分机场上线人脸识别技术情况一览 ......................................... - 25 -
表9、国内人脸识别代表企业在金融领域典型案例...................................... - 27 -
表10、近几年在人脸识别领域及其上下游发生的外延并购 ......................... - 29 -
表11、四大独角兽公司融资一览 ................................................................ - 30 -
表12、云从科技核心技术团队 ................................................................... - 31 -
表13、依图科技核心技术团队 ................................................................... - 32 -