项目名称:人脸和步态多模态人员身份鉴别系统创业计划书
客户名称:
项目概况:
1项目背景
随着算法的完善、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。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,“刷脸认证”渐成潮流,已广泛应用于消费电子、汽车电子、安防、互联网支付、金融、智能家居等行业,随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展,城市监控的高清化进一步得到普及,摄像机数量大规模增长,使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小,提升了人脸识别的质量与应用领域。预计未来五年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度,整体市场规模有望呈现爆发式增长达到千亿级别,人脸识别产业已站上风口,成为未来10年最具投资价值行业之一。
目前,生物识别技术正日趋成熟,并在经济社会各领域取得良好的应用,在解决安全问题和提高工作效率方面具有显著优势。未来,随着个人安全需求及公共安全需求增加、多重生物识别技术的融合与多元化应用,将助推我国多重生物识别技术相关的产品与解决方案得以普及,并积极拉动市场需求增长,形成跨生物技术、安防、IT等领域的新兴产业,加上智能时代的发展,个人安全领域,产品形态要求微型化、便携式甚至可穿戴,用户体验要求很高。移动智能终端等消费电子的爆发式增长,加之未来生物识别技术进步和成本下降,必将掀起生物识别技术的又一波浪潮。
山东泓科信息技术有限公司针对目前基于单一生物特征身份识别的识别率不高的问题,本项目拟利用摄像机采集人脸图像和步态序列,提取如行走人的位置、方向、速度等信息来指导基于图像、视频的人脸图像和步态识别算法,采用非线性维数约简和特征提取算法对人脸图像和步态序列进行维数约简和特征提取,利用集成分类器实现多模态的特征融合,得到快速、高效的身份识别率,是目前国内生物识别跨领域融合身份识别首创企业,填补市场空白。
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。《2015 全球安防设备市场报告》显示,我国人脸识别市场规模从 2012 年的 16.7亿元,上升至 2015 年的 75 亿元。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。” 同时根据我们测算,人脸识别主要应用领域市场规模,公安领域 16 亿以上、交通领域 50 亿以上、金融领域百亿级别、教育领域百亿级别,在不考虑大安防硬件存量市场的前提下,整体市场规模就达到数百亿。
马云在 2015 年的 Cebit 展会展示“刷脸支付”后,人脸识别技术在大众中的认知度快速提升,在各行业应用渗透持续加速。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,伴随安防、交通等新增市场的打开,预计整体市场规模有望呈现爆发式增长。
应用场景逐渐增多,布局人脸识别的生 态从而也更丰富。从消费电子领域,到汽车电子、安防、互联网支付、金融等领 域逐步引入指纹识别,随着消费者用户习惯的养成,未来市场渗透快速攀升。2009年,全球生物识别市场为34.22亿美元,其中,人脸识别占比11.4%,市场规模约3.90亿美元;到2015年,全球生物识别市场规模在110.55亿美元左右,其中人脸识别规模约22.11亿美元,占比在20%左右。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。
《人脸和步态多模态人员身份鉴别系统创业计划书目录》
目录
1项目摘要5
1.1项目背景5
1.2市场进入机会6
1.2.1市场规模不断提升,行业处于爆发式增长前夕6
1.2.2人脸识别政策持续加码,为项目保驾护航7
1.2.3一级市场火热,国内专利不断攀升8
1.2.4人脸识别应用场景丰富,未来市场空间广阔9
1.2.5人脸识别技术成熟,优势明显10
1.3项目规划10
1.3.1产业规划10
1.3.2规划目标11
2公司概要12
2.1公司概况及发展目标12
2.1.1公司概况12
2.1.2公司文化及资质荣誉12
2.1.3公司股权结构及资本构成12
2.1.4管理团队13
2.2 投资价值:高成长性及规模经济15
2.2.1成长性企业的定义15
2.2.2山东泓科信息技术有限公司符合成长性企业的四大特征15
2.2.3规模经济优势:边际成本递减、边际效益递增16
3公司产业体系17
3.1发展战略分析17
3.1.1行业宏观战略17
3.1.2人脸识别优劣势分析18
3.1.3技术核心原理18
3.1.4技术产业化进程19
3.2核心产品体系20
3.2.1专注计算机人脸识别20
3.2.2产品研发体系21
3.3应用领域23
3.3.1智能安防23
3.3.2智慧金融23
3.3.3智能楼宇24
3.3.4智慧交通24
3.3.5智慧医疗25
3.3.6智慧小区26
3.3.7智慧教育26
4项目市场前景28
4.1人脸识别市场分析28
4.1.1发展历史悠久,CNN算法助力识别率大幅提升28
4.1.22D 人脸识别为主,3D 人脸识别还未成熟29
4.1.3生物识别技术中人脸识别优势明显30
4.2行业发展迅速,B端百亿市场有望率先爆发31
4.2.1B端增量市场核心动力在于构建大安防体系32
4.2.2C 端市场还未充分打开34
5行业竞争分析36
5.1创业公司:基于技术优势切入市场36
5.1.1人脸识别创业公司概况36
5.1.2典型公司分析37
5.2上市公司:技术+资金+渠道、综合实力强劲38
5.3互联网巨头:C 端影响力强大, 探索 B 端落地39
5.4综合评价41
6项目运作42
6.1总体发展策略42
6.1.1项目运作42
6.1.2项目具体开发策略42
6.2 具体发展战略43
6.2.1 技术与渠道激发协同效应43
6.2.2外延扩张布局,助力公司发展战略快速落地43
6.2.3营销组合描述44
6.2.4服务理念44
6.2.5危机公关46
7资金使用方案47
7.1财政补助资金使用和管理47
7.1.1财政补助资金主要支持的环节47
7.1.2财政补助资金的管理47
7.2自筹资金的使用和管理47
8财务预测49
8.1财务预测的假设前提49
8.2财务效益与费用估算49
8.2.1营业收入及其税费计算49
8.2.2总成本及利润分析51
8.3财务评价53
8.3.1财务盈利能力分析53
8.3.2财务评价54
9风险分析与对策55
9.1政策风险55
9.2市场风险56
9.3管理风险56
9.4财务风险57
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