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，伴隨支付等市場的打開，整體市場規模有望呈現爆發式增長。

　　   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，在各行業應用滲透持續加速。分析認為，互聯網發展日新月異，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展，人臉識別技術得到越來越多的應用，市場規模持續提升。云從科技創始人周曦預測，“未來五年之內，國內人臉識別的市場規模可能將達到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模。

　　 國海證券則認為，根據前瞻產業研究院預測，到2020年全球人臉識別市場規模將達到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。

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