生物识别技术行业研究

金融科技行业发展趋势分析 金融服务与用户场景紧密结合全球金融科技投融资规模2017全年，以金融科技公司上市潮为背景，全球金融科技发展指数(GFI)屡创新高，在11月达到了全年最高值193，并在12月收于次高点192。百度搜索指数更是一路大涨到405，较基准值涨幅达305%。2017年全球金融科技领域至少发生649笔融资事件，同比增加8%;涉及资金总额约1397亿元，同比增加19%。其中，中国有328笔融资事件，美国和印度各有101笔和63笔。最高融资金额97亿元由中国互联网保险平台众安在线获得。网贷和支付的热度贯穿全年，前者有134笔融资，总额在344亿元左右;后者93笔融资，总额约265亿元。汽车金融热度攀升，全年虽仅有23笔融资，但涉及资金总额达到217亿元。 中国金融科技营收规模分析预测据前瞻产业研究院发布的《科技金融服务深度调研与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2016年我国金融科技营收规模为4213.8亿元，同比增长了42.0%。到了2017年我国金融科技营收规模达到惹6541.4亿元，同比增长55.2%。预计2018年中国金融科技营收规模将达到9645亿元，未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为32.26%，预计到2022年中国金融科技营收规模将达到29513亿元。中国网络资管市场规模分析预测网络资管领域，2016年网络资管市场规模增速超过50%。中国网络资管规模超过2.7万亿元，预计2020年，中国网络资管将超过6万亿元。中国金融科技发展趋势分析1、金融科技顺应金融业的发展趋势2016年以来，我国网民数量增速趋缓，互联网行业的人口红利逐渐消失，互联网金融依赖用户规模快速增长的时代已经进入尾声。而当互联网金融企业从一味追求用户数量到重新寻找行业发展的促进要素时，科技的重要性被的金融从业者发现。并且，随着金融科技对我国金融改造的深入，我国传统金融机构的生产体系正从一个封闭的体系走向一个开放的体系，金融的边界被不断拓宽，于是许多的金融科技企业，以其专业化、垂直性及对客户和市场的了解，开始介入传统金融机构的金融体系，成为金融领域的主要参与者。2、金融科技基础设施建设日趋完善金融科技基础设施的完善，促进线上信贷从只以互联网为获客手段的1.0阶段上升为互联网全流程管理的2.0阶段。这些基础设施包括：一是支付，移动支付的普及和发展将金融服务渗透到各个消费场景中，并且安全便捷地实现线上放款;二是征信，多年来大数据的积累和反欺诈模型的不断迭代使得线上大数据风控精准度提高;三是区块链，区块链技术有助于打破数据孤岛，使不同金融机构的数据信息共通;四是生物识别，生物识别技术的成熟与发展使得线上用户识别得以实现。3、促进金融服务与用户场景紧密结合金融科技就其本质而言是新技术驱动的金融创新，它以前沿信息技术的巨大进步为前提，使得金融服务突破了时间和空间的限制，让金融功能更具场景化，大幅降低了金融服务的交易成本，弥补了传统金融体系中包容水平不足的弱势。随着金融链条的打通，金融科技会将链条的各个环节纳入其优化的范围，所以不可避免地会向非金融领域衍生，如电商金融、医美分期等场景。在金融科技的推动下，金融与消费的界限逐渐模糊。金融科技企业通过生物识别、云计算等技术将金融服务与用户生活场景紧密结合起来，并通过收集和分析用户消费产生的行为数据来不断优化自身的金融产品，促进消费。4、金融科技的用户群体广阔2016年，中国金融科技所服务的目标客群中，电子支付用户渗透率最高，其次是网络资管，二者渗透率都在60%以上。由于网络信贷的门槛问题，使得目前网络信贷网民渗透率只有22.8%。但实际上，渗透率指标仅统计真实发生过网络借贷行为的用户。除此之外还存在大量准网络信贷用户，各大网络金融巨头均会对旗下所有用户做提前授信的工作，所以这部分准信贷用户也是金融科技在服务网络信贷行业时的目标客群，甚至于说，电子支付和网络资管用在很多层面上都是金融科技在网络信贷领域的用户。综上所述，不同于互联网金融，金融科技的行业地位更加靠前，所以它能够覆盖的用户客群更加广阔。

近几年来，我国生物识别技术行业市场主体数量呈迅速增长的趋势，截至目前，行业企业数量超4000家。据统计，2013-2018年，我国生物识别技术行业新增企业数量呈逐年增长的趋势。2018年，行业新增企业数量达558家，同比上年微增3.14%。截至2019年8月底，我国生物识别技术行业新增企业数量达428家。研发是各家企业重点随着生物识别技术行业的竞争越来越激烈，很多公司都加大了新产品的研发，力求获得独有自主知识产权，从而提高自身竞争实力，提高行业的地位。从研发投入资金的角度来看，2018年，欧菲光、浙江大华股份和科大讯飞三家研发投入资金最高；从研发占比的角度来看，旷视科技和海鑫科金表现最为优异。行业毛利率水平高从盈利能力来看，生物识别技术行业企业的产品毛利率均处于较高的水准，营收也呈逐渐转好的趋势，但由于产品研发投入资金较多，目前行业大部分企业净利润情况不佳。据不完全统计，2018年海鑫科金的毛利率最高，为73.31%，其次是旷视科技，毛利率为65.2%。行业企业布局逐渐深入生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术。由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。此外，生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。正是由于生物识别技术的诸多优点，使其成为近年发展最快的新技术之一。 前瞻汇总了部分生物识别技术企业的布局情况，发现，目前，大部分企业的布局主要集中在银行、移动智能终端领域，其次在智慧园区、智慧社区等方面也有所涉及。——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》。

这个应用在一些解锁开锁设备上，你是做编程还是开发还是维修呢

2019年中国金融科技行业市场现状及发展前景分析 未来十大发展趋势分析2019年中国金融科技行业发展概况分析《经济参考报》3月26日刊发题为《机构加速抢滩布局金融科技》的报道。文章称，随着金融与科技的深度融合，金融科技正跃上新风口。一方面，银行等传统金融机构不断加注金融科技砝码。邮储银行、农业银行等多家金融机构近日召开了金融科技专场校园招聘，2019年将在金融科技领域加大研发投入。另一方面，互联网系的金融科技公司快速崛起，腾讯、360金融、乐信等多家巨头近日发布的业绩报告显示，2018年金融科技收入增长迅猛，其中360金融2018年净收入同比增长464%。同时，传统金融机构与科技公司的“跨界合作”也愈加紧密，金融科技发展生态正在形成。业内专家表示，金融科技的发展将提高金融运行效率，为民企融资、金融防风险带来新的环境，但同时也为金融监管带来了新的挑战。根据监管层近期密集释放的信号，金融科技将获更大力度政策支持，金融科技监管也将同步趋严。未来中国金融科技营收规模将接近2万亿据前瞻产业研究院发布的《中国科技金融服务深度调研与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2013年中国金融科技营收规模仅仅达695.1亿元。之后呈现高速增长状态，2016年以来，我国互联网金融正逐渐从用户流量驱动向金融科技驱动转型。虽然目前我国金融科技仍处于发展初期，但是我国尚未成熟的金融市场给予了金融科技快速发展的土壤。截止至2017年我国金融科技企业的营收总规模达到6541亿元左右，同比增速55.2%。根据前瞻产业研究院测算：2018年，我国金融科技企业的营收总规模达到9698.8亿元，同比增速48.3%。前瞻认为，目前金融科技服务于金融机构，更偏向实际金融业务的后端，并不是金融产业链中利润最丰厚的一环，因此短时间内金融科技营收规模很难迎来爆发式增长，或将继续保持这样的增速稳定增长。并预测在2020年中国金融科技营收规模将达19704.9亿元。2013-2020年中国金融科技营收规模统计及增长情况预测数据来源：前瞻产业研究院整理未来中国金融科技十大发展趋势分析云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术与金融业务不断融合，科技对于金融的作用被不断强化，在政策的大力支持下，金融机构、科技企业对金融科技的投入力度持续加大，数据价值持续不断的体现并释放出来，金融业务环节的应用场景更加丰富，金融解决方案创新推陈出新。开发银行、无人银行、资产证券化、数字票据、不良资产处置等方面业务在科技的赋能下由概念逐步变为现实，随着第五代移动通信技术(5G)、量子计算等前沿技术由概念阶段到实际应用，金融作为最先拥抱技术的领域，也会摩擦出新的火花。未来，金融科技发展趋势体现在十个方面：1、开放银行开放银行是银行通过开放应用编程接口(API)对外开放服务。即指银行把自己的金融服务，通过开放平台(OpenAPI)等技术方式开放给外部客户(企业或个人)，客户可以通过调用API来使用银行的服务，而不需要直接面向银行。银行通过API的开放开展跨界融合，实现银行与银行、银行与非银金融机构、银行与跨界企业间的数据共享与场景融合，极大拓展了银行服务的生态。开放银行成为近年来国内外银行转型的新浪潮。“开放银行”概念起源于英国，2018年1月英国9家银行共享数据，首次落地开放银行理念。2018年7月，浦发银行在北京率先发布“APIBank”无界开放银行，标志着国内“开放银行”的首家落地。随后，工商银行、建设银行、招商银行、兴业银行、光大银行等纷纷展开探索，通过开放API, 实现金融和生活场景的链接。以API Bank为代表的开放银行4.0时代即将到来。未来，银行的商业模式将从B2C变为B2B2C，服务标准也将从标准NPS升级为整合型NPS。随着金融服务嵌入生活与生产的方方面面，“场景在前，金融在后”的跨界生态圈将成为主流。虽然目前开放银行应用仍处于早期阶段，但未来，银行的账户功能、支付功能、理财产品、贷款产品等将势必形成标准化的API集中输出，成为打通跨界生态的接口。2、无人银行无人银行是指通过科技手段减免传统银行的人力使用。通过运用生物识别、语音识别、数据挖掘、人工智能、VR、AR、全息投影等科技手段，替代传统银行的柜员、大堂经理、引导员等岗位，为客户提供全自助式的智能银行服务。银行人力减少是目前大势所趋。目前大部分银行都实现了人力的部分替代，少数银行试点几乎实现了厅店全替代。至2018年5月28日，我国银行物理网点共退出4591家，从2017年下半年开始银行退出网点数目同比增速平均是55%。截至2018年6月底，四大行员工数与2017年底相比，减少已超过3.2万人。短期内无人银行将仍处在试点阶段。目前建设银行已经开启了无人银行试点，通过更高效率的智能柜员机替代柜员、保安、大堂经理，刷脸刷身份证替代人工验证的方式，覆盖90%以上现金及非现金业务。尽管无人银行为银行网点转型打开探索新路径，但目前银行业务还难以实现百分之百无人化，例如需要安排保安值班;客户在智能终端上开卡、汇款时，出于安全风险考虑，也会安排工作人员现场服务。因此未来的一段时间内，无人银行仍将作为探索性的试点存在。3、量子计算与金融量子计算是一种遵循量子力学规律的新型计算模式。普通计算机使用比特(bit) 中0与1的两种状态存储数据，而量子计算机的存储单位量子比特，除0和1外， 同时还可以实现多个状态的相干叠加态。 所以， 基于量子计算的量子计算机就可以通过控制原子或小分子的状态，记录和运算信息，其存储和运算速度都能远远超越传统通用计算机。例如使用超级计算机分解一个400位的数字，需要60万年，而用量子计算机只需要几小时甚至几十分钟。量子计算的应用能极大提升金融服务效率。量子计算由于其超强大的计算能力，可应用于在金融业多个方面。例如金融高频交易，利用算法根据预先设定好的交易策略自动执行股票交易，在达到相同结果的前提下，量子计算比传统计算机的速度要快得多。再比如诈骗检测，利用量子计算机的快速学习的特点，能大大加速神经网络学习速度，迅速打击新兴的诈骗方式。量子计算也可能会为金融业带来巨大风险。量子计算在计算速度上的飞跃式提升，也可能会对现有金融体系带来威胁。例如目前正在使用的许多公钥密码系统，在量子计算极大的计算性能下，很有可能会遭到破解，这些将严重影响互联网及各地数字通信的保密性和完整性，对现有的安全系统和管理机制造成大范围和系统性的破坏。因此，在量子计算机瓦解当前密码体系并实现商业化之前，必须建立量子安全解决方案形成安全的过渡。4、5G与金融5G是第五代移动通信技术，是4G之后的延伸。5G概念由标志性能力指标“Gbps用户体验速率”和一组关键技术组成。5G技术创新主要来源于无线技术和网络技术两方面。在无线技术领域，大规模天线阵列、超密集组网、新型多址和全频谱接入等技术已成为业界关注的焦点;在网络技术领域，基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的新型网络架构已取得广泛共识。5G将进一步优化金融服务，实现金融场景的再造，为金融行业注入新的生机。5G技术的热点高容量场景，将为用户提供极高的数据传输速率，满足网络极高的流量密度需求，该技术场景将有效提升移动端金融服务的速率，减少因网络延迟造成的支付卡顿等情况，同时速率的提升也有助于通过AR/VR技术进一步丰富支付模式，提供更加真实的场景体验;5G技术的连续广域覆盖场景还可有助于银行无人网点的部署，通过AR/VR技术将金融服务带到此前网点无法覆盖的偏远地区，实现普惠金融服务。此外，5G面向物联网业务的低功耗大连接和低时延高可靠场景还将通过实现万物互联，获取海量、多维度、相关联的人、物、企业数据，进一步优化供应链金融、信用评估、资产管理等相关金融服务，实现丰富场景的探索。5G及相关产业的发展带来广阔投资空间，引发金融高度关注。5G一方面提供更快的速率和更高的带宽，促进移动互联网进一步的蓬勃发展和人机交互新模式的创新，另一方面还将实现机器通信，千亿量级的设备将接入5G网络。5G还将与云计算、人工智能、AR/VR、无人驾驶等技术相结合在车联网、物联网、工业互联网、移动医疗、金融等领域带来更加丰富的应用场景，此外，5G网络还将是能力开放的网络，通过与行业的结合，运营商将构建以其为核心的开放业务生态，拓展新的业务收入模式，目前中国移动已经联合战略伙伴打造了百亿级规模的5G投资基金，国内外险资、券商、阳光私募、风投等众多机构，也早在2017年成立了数十支5G产业专项投资基金，未来5G及相关产业将持续引发金融高度关注。5、移动金融安全移动金融指的是使用移动智能终端及无线互联技术处理金融企业内部管理及对外产品服务的解决方案的总称，移动金融安全指的是移动金融业务开展过程中的安全。当前移动智能终端的普及加速了金融信息化建设，越来越多的金融服务向移动化逐步转型。移动金融丰富了金融服务的渠道，为金融产品和服务模式的创新、普惠金融的发展提供了有效途径。央行印发《关于推动移动金融技术创新健康发展的指导意见》将“安全可控”作为移动金融的健康发展的重要原则之一，强调了移动金融安全的对于移动金融技术创新发展的保驾护航的地位。移动金融在创新与安全的博弈中发展，安全问题愈发引起重视。随着金融产业的发展，金融行业移动应用日渐成为金融服务及产品的重要支撑手段，移动金融未来将继续在规模和创新上发展。金融科技快速发展给移动金融带来了无限生机，但同时也滋生了诸多风险。移动金融应用中频发木马病毒、支付安全、敏感信息泄露、身份认证绕过、仿冒等安全问题，引发了监管部门乃至社会的广泛关注，移动金融安全成为金融创新发展中至关重要的保障。个人信息安全是移动金融安全的重中之重。近年来，移动互联网应用程序(APP)越界获取用户隐私权限、超范围收集个人信息的现象频发。移动金融应用中隐私窃取类恶意应用占比最高，用户个人信息受到极大威胁。为保障个人信息安全，维护网民合法权益，中央网信办、工业和信息化部、公安部、市场监管总局开展“App违法违规收集使用个人信息专项治理”，加强个人信息保护，推动移动信息安全建设。生物特征识别兼顾安全与便捷，成为移动金融安全关注的热点。目前，生物特征识别技术已经基本成为移动智能终端的标准配置，逐渐成为了金融业务中新型用户身份核实和认证的发展方向。中国人民银行于2018年10月颁布金融行业首个生物识别技术标准《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范》，将安全性和个人隐私保护摆到了突出位置，规范如声纹等生物特征识别的安全应用。6、数字票据数字票据是一种将区块链技术与电子票据进行融合，实现自动安全交易的新型票据。数字票据借助区块链具有分布式账本、去中心化、集体维护、信息不可篡改等特点，使数字票据更具安全性和信息公开性，更加智能交易，更加便捷使用。数字票据可以实现全程高效真实的信息传递，全程自动化交易，以及交易过程全程追踪，提高用户隐私保护。区块链具有点对点传输，采用去中心化的信任机制的优势，保证数字票据的数据安全性、完整性和不可篡改性。数字票据利用区块链提供可编程的智能合约，实现票据的自动抵押、清付和偿还，避免交易风险。并且，所有交易都被记录在完整的“时间链”上，一旦有违约行为发生，可以追溯其责任，并且通过隐私保护算法保护参与者隐私，可实现参与者在区块链上的匿名性。上海票据交易所数字票据实验性生产系统成功上线，工行中行浦发等银行参与其中。数字票据交易平台实验性生产系统已在2018年1月25日成功上线试运行，工商银行、中国银行、浦发银行和杭州银行在数字票据交易平台实验性生产系统顺利完成基于区块链技术的数字票据签发、承兑、贴现和转贴现业务。数字票据交易平台实验性生产系统结合区块链技术和票据业务实际情况，对前期数字票据交易平台原型系统进行了全方位的改造和完善，使结算方式更加创新，业务功能更加完善，系统性能不断提高，安全防护不断加强，隐私保护更加优化，实现实时监控管理。7、数字资产证券化数字资产证券化是将数字资产转化为证券的过程。将域名、商标、品牌、数字货币、游戏装备、账户号码等相关缺乏市场流动性的数字资产，转换为在金融市场上可以自由买卖的证券的行为。数字资产证券化目的在于获取融资，以最大化提高资产的流动性。数字资产是文化产业的创新蓝海，是互联网+文化产业的新业态，是“文化互联网+”的文化大产业下的商业模式创新。域名、商标等数字资产缺乏市场流动性，通过数字资产证券化，有效打破刚性兑付，有效盘活巨大的金融资产和社会的存量资产，能把缺乏流动性但有收益性的数字资产设计成证券化产品卖出去，收回现金，提高流动性，进而获得融资。数字资产证券化是区块链的最佳实践场景。我国央行货币研究所也在不断探索数字资产证券化区块链平台，借助区块链的分布式数据储存、去中心化的特点，保证了以及底层数字资产数据真实性，且不可纂改，降低了信息不对称性，增强了信息的透明及可靠程度，有效解决了机构间费时费力的对账清算问题，降低数字资产的融资成本，提高融资效率。8、消费金融消费金融是为满足消费者具体消费需求的现代金融服务方式。是金融机构向消费者提供用于购买装修、旅游、电子产品、教育、婚庆等具体的消费需求的个人消费贷款服务。除银行提供的贷款服务外，接触较多的消费金融服务有京东金融的“京东白条”、蚂蚁金服的“花呗”、苏宁的“任性付”等以及被大众接受的P2P小额理财服务。根据银监会发布的《消费金融公司试点管理办法》中定义，消费贷款是指消费金融公司向借款人发放的以消费(不包括购买房屋和汽车)为目的的贷款。未来中国消费金融行业迎来巨大发展空间。2018 年，国家出台了多项鼓励消费金融发展的政策。特别提到“加快消费信贷管理模式和产品创新、不断提升消费金融服务的质量和效率。“作为消费主体的80、90后，更愿意通过借贷的方式满足产品购买需求。同时，随着消费金融规模的不断扩大，消费金融会向二三线城市下沉，各类金融应用场景需求增多。金融科技助力消费金融产品创新和风控体系建设。目前， 我国消费金融存在监管机制有待完善、企业产品创新不足、风险防控体系不健全等问题。金融科技的发展为消费金融开发的产品应用场景，提升消费者体验，激活和拓展市场空间;同时，利用金融科技建立构建完善的风控运营体系，解决消费金融面临的征信记录缺失、运营经验缺乏，降本增效。在科技的驱动下，消费金融将不断提升风险防控能力，不断提升运营能力与科技创新能力，科技驱动下的产品创新和风控体系的建立将为消费金融迎来更大的发展空间。9、智能客服智能客服可以显著提高金融服务效率。智能客服系统是利用机器学习、语音识别和自然语言处理等人工智能技术，处理金融客户服务中重复率高、难度较低且对服务效率要求较高的事务，如服务引导、业务查询、业务办理以及客户投诉等业务。目前应用的智能客服场景有智能客服机器人、智能语音导航、智能营销催收机器人、智能辅助和智能质检等。金融机构及互联网企业都在加大智能客服的探索和应用。金融机构在线上线下对智能客服系统应用广泛，网站、App客户端等线上智能客服服务系统能够实现自动理解客户问题并进行解答和办理简单业务。在线下网点的智能化进程加速，逐步推广无人银行，智能机器人、智慧柜员机、VTM机、外汇兑换机等大量智能自主终端，大幅减少人工服务成本，使客户获得更满意和周到的服务体验。同时，互联网企业在智能机器人方面的研发投入力度不断加大，为这些金融客户提供个性化的智能客户服务。智能客服系统逐渐渗透到金融业务的售前、售中、售后全流程。目前，智能客服系统已经能够代替人工客服为客户解决许多简单、重复的问题，为金融机构节约了大量的人工成本。随着社会的发展，客户对服务的及时性、移动性、多渠道性提出的要求，智能客服的应用为金融机构留住客户，提供全天候及时、便捷的服务，增强客户粘性。在智能客服的应用过程中，大量用户数据通过智能客服积累和沉淀下来，为精准营销和业务流程优化提供参考。同时，智能客服系统利用大量完备的用户数据，逐渐承担起售前、售中、售后全流程的金融业务。10、不良资产处置的科技运用科技带来不良资产处置方式创新发展。不良资产可分为股权类资产、债券类资产和实物类资产。不良资产处置有破产清算、拍卖、招标、协议转让、折扣变现，以及债转股、债务重组、资产证券化、资产重组、实物资产出租、实物资产投资等方式。近年来，随着云计算、大数据、人工智能、区块链技术的发展应用，出现了以互联网为基础的创新处置模式，如不良资产综合处置平台，众筹投资、撮合催收等。经济新常态背景下对不良资产处置任务艰巨。不良资产率的持续攀升，政府鼓励不良资产处置的市场化。据银保监会称，2018年中国商业银行的不良贷款率为1.89%，为10年新高，截至12月底，商业银行不良贷款总额为2万亿元。 在经济新常态下，风险和各种不确定因素增多，对不良资产处置的效率和处置效益提出更高的要求。近年来，银行机构、资产管理公司等纷纷与互联网企业合作，通过网络平台模式进行不良资产的拍卖，涉及股权、债权和各种实物抵押物，取得良好效果。金融科技已经在多个环节开发实际应用场景。科技运用可以快速发现资产价值，减少错配情况的发生，同时，可以显著提高信息互通，提升效率，提高不良资产处置回收率。目前金融科技已经在多个环节开发应用场景。如在运用自然语言处理和机器学习技术优化催收策略，同时，实现催收业务流程自动化，缩短处置的时间周期;通过大数据分析实现信用风险的精准定价;区块链分布式记账解决信用机制、信息不对称等问题，优化不良资产证券化流程，缩短处置周期，保证信息的真实有效性。

　　目前市场上存在的设备种类多样，主要分为嵌入式3332643261视频分析产品与纯软件视频分析产品两大类。嵌入式视频分析产品的主要表现形式有智能摄像机、智能DVR等，其一般应用在监控系统的前端，分布式的处理方式具有占用带宽小，不受传输影响的优点，缺陷是往往只能针对特定的一路或者几路进行分析，对视频分析技术的算法与前端设备性能有较大的依赖。这一类的产品主要应用在一些重点的行业，例如军队、金融、教育、小区等，企业在销售模式上主要以产品形式为主导。纯软件视频分析产品主要运行于普通PC或服务器上，形成智能视频分析服务器，相比嵌入式，这种方式能处理路数的视频和实现更为强大的功能，却也不可避免的存在占用带宽大的缺点，对服务器性能要求较高。这一类的产品应用相对广泛，平安城市是其应用的重要体现，企业在销售模式上主要以分析模块与解决方案为主导。　　当前智能视频分析技术主要包括：行为分析、视频识别技术、生物识别领域的视频分析应用、机器视觉方面应用。目前，这几种技术都比较常用，尤其是行为分析和生物识别技术已经得到了广泛的应用。　　按照算法层面的差异性，智能视频分析相关技术可分为周界防范、行为识别、面部识别、车牌识别、技术统计、密度分析、画质分析等等。相关设备主要以三种形态为主，第一种，也是最常用的嵌入式前端分析设备；第二种，PC式后端分析设备；第三种，以灵动处理器为核心开发的PC式前端分析设备。

现今已经出现了许多生物识别技术，如指纹识别、手掌几何学识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别等，但其中一部分技术含量高的生物识别手段还处于实验阶段。我们相信随着科学技术的飞速进步，将有越来越多的生物识别技术应用到实际生活中。指纹识别实现指纹识别有多种方法。其中有些是仿效传统的公安部门使用的方法，比较指纹的局部细节；有些直接通过全部特征进行识别；还有一些使用更独特的方法，如指纹的波纹边缘模式和超声波。有些设备能即时测量手指指纹，有些则不能。在所有生物识别技术中，指纹识别是当前应用最为广泛的一种。指纹识别对于室内安全系统来说更为适合，因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训，而且系统运行环境也是可控的。由于其相对低廉的价格、较小的体积（可以很轻松地集成到键盘中）以及容易整合，所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。手掌几何学识别手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整生物识别技术性能以适应相当广泛的使用要求。手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许多生物识别项目中的首选技术。声音识别声音识别就是通过分析使用者的声音的物理特性来进行识别的技术。现今，虽然已经有一些声音识别产品进入市场，但使用起来还不太方便，这主要是因为传感器和人的声音可变性都很大。另外，比起其他的生物识别技术，它使用的步骤也比较复杂，在某些场合显得不方便。很多研究工作正在进行中，我们相信声音识别技术将取得重大进展。视网膜识别视网膜识别使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点。这对于戴眼镜的人来说很不方便，而且与接受器的距离很近，也让人不太舒服。所以尽管视网膜识别技术本身很好，但用户的接受程度很低。因此，该类产品虽在20世纪90年代经过重新设计，加强了连通性，改进了用户界面，但仍然是一种非主流的生物识别产品。虹膜识别虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。以前，虹膜扫描设备在操作的简便性和系统集成方面没有优势，我们希望新产品能在这些方面有所改进。签名识别签名识别在应用中具有其他生物识别所没有的优势，人们已经习惯将签名作为一种在交易中确认身份的方法，它的进一步的发展也不会让人们觉得有太大不同。实践证明，签名识别是相当准确的，因此签名很容易成为一种可以被接受的识别符。但与其他生物识别产品相比，这类产品现今数量很少。面部识别这是一种相当引人注意的技术，它的性能也经常被误解。关于面部识别，经常有一些夸张的言论，但实际是很难实现的。比较两个静态图象是一回事，在人群中发现和确认某个人的身份而不引起别人的注意，就是完全不同的另一回事了。有些系统宣称能做到后一点，但它们实际上做的是前一种事，这实际并不是生物识别。从用户的角度很容易理解面部识别的吸引力，但人们对这种技术的期望应该比较现实。面部识别在实际应用中还很少成功。但一旦克服了技术障碍，它将成为一种重要的生物识别方法。2012年，武汉公安正构建一套高精准人像识别系统，建成后能在1秒钟内比对1亿次图像，瞬间可辨认嫌疑人。这套系统主要通过安装在城市道路路口、两侧以及公交车上的25万个视频探头进行图像采集。视频监控将捕捉到的人像，与后台数据中犯罪嫌疑人面部特征进行精确比对，可在几秒内锁定犯罪嫌疑人。这套系统将在2013年3月投入实战应用。面部识别技术应用在很多领域1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。2、电子护照及身份证。3、公安、司法和刑侦。4、自助服务。5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。基因识别随着人类基因组计划的开展，人们对基因的结构和功能的认识不断深化，并将其应用到个人身份识别中。因为在全世界60亿人中，与你同时出生或姓名一致、长相酷似、声音相同的人都可能存在，指纹也有可能消失，但只有基因才是代表你本人遗传特性的、独一无二、永不改变的指征。据报道，采用智能卡的形式，储存着个人基因信息的基因身份证已经在中国四川、湖北和香港出现。制作这种基因身份证，首先是取得有关的基因，并进行化验，选取特征位点（DNA指纹），然后载入中心的电脑储存库内，这样，基因身份证就制作出来了。如果人们喜欢加上个人病历并进行基因化验的话，也是可以的。发出基因身份证后，医生及有关的医疗机构等，可利用智能卡阅读器，阅读有关人的病历。基因识别是一种高级的生物识别技术，但由于技术上的原因，还不能做到实时取样和迅速鉴定，这在某种程度上限制了它的广泛应用。除了上面提到的生物识别技术以外，还有通过气味、耳垂和其他特征进行识别的技术。但它们现今还不能走进日常生活。静脉识别静脉识别，使用近红外线读取静脉模式，与存储的静脉模式进行比较，进行本人识别的识别技术。工作原理，是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线，而使用特定波长光线对手指进行照射，可得到手指静脉的清晰图像。利用这一固有的科学特征，将实现对获取的影像进行分析、处理，从而得到手指静脉的生物特征，再将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对，从而确认登录者的身份。静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。在巨大的市场发展形势面前，将静脉识别产品嵌入到门禁控制系统中的新一代门禁控制产品正随着前些年的铺垫而日趋成熟。为了谋求门禁系统的智能化发展和赶上门禁市场飞速发展的列车，国内拥有静脉识别技术的企业整装待发，谋求爆破式发展。在此基础上开发适合中国市场的系列产品，并成功应用到监狱、计划生育、煤矿、信息安全、金融、教育、社保等行业或部门。而与此同时，众多门禁企业也正以引入“静脉”为门禁市场开辟蓝海。步态识别步态识别，使用摄像头采集人体行走过程的图像序列，进行处理后同存储的数据进行比较，来达到身份识别的目的。中科院自动化所已经进行一定研究。 步态识别作为一种生物识别技术,具有其它生物识别技术所不具有的独特优势,即在远距离或低视频质量情况下的识别潜力,且步态难以隐藏或伪装等。 步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,通常包括运动检测、特征提取与处理和识别分类三个阶段。但是制约其发展还存在很多问题，比如拍摄角度发生改变，被识别人的衣着不同，携带有不同的东西，所拍摄的图像进行轮廓提取的时候会发生改变影响识别效果。但是该识别技术却可以实现远距离的身份识别在主动防御上有突出的性能。如果能突破现有的制约因素，在实际应用中必定有用武之地。人物识别人物识别，又叫人脸识别，或称人像识别，运用人工智能领域内先进的生物识别技术，特指利用分析比较人物视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人物识别概述 广义的人物识别实际包括构建人物识别系统的一系列相关技术，包括人物图像采集、人物定位、人物识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人物识别特指通过人物进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

深圳市明天生物识别科技有限公司是2017-06-06在广东省深圳市南山区注册成立的有限责任公内司(自然人投资或控股的法人容独资)，注册地址位于深圳市南山区招商街道蛇口工业五路5号万维大厦305A房。深圳市明天生物识别科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91440300MA5EK0FDX4，企业法人吴燕燕，目前企业处于开业状态。深圳市明天生物识别科技有限公司的经营范围是：生物识别技术硬件及计算机软硬件的技术开发、销售及相关技术咨询、技术转让、技术服务；计算机信息系统研发与集成；通讯产品及相关软硬件的设计、研究与开发、销售；数码产品、通讯器材、仪器仪表、电子产品的技术开发和销售；国内贸易；经营进出口业务。（以上法律、行政法规、国务院决定规定在登记前须经批准的项目除外，限制的项目须取得许可后方可经营）^无。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。深圳市明天生物识别科技有限公司对外投资1家公司，具有0处分支机构。通过百度企业信用查看深圳市明天生物识别科技有限公司信息和资讯。

(1)指纹3264663666指纹在我国古代就被用来代替签字画押，证明身份。大致可分为“弓”、“箕”、“斗”三种基本类型，具有各人不同，终身不变的特性。指纹识别是目前最成熟、最方便、可靠、无损伤和价格便宜的生物识别技术解决方案，已经在许多行业领域中得到了广泛的应用。优点：第一是专一性强，复杂程度高：指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。第二是可靠性高：如果我们想要增加可靠性，我们只需登记的指纹，鉴别的手指，最多可以多达十个，而每一个指纹都是独一无二的，并且用户将手指与指纹采集头直接接触是读取人体生物特征最可靠的方法。第三是速度快、使用方便：扫描指纹的速度很快，使用非常方便；第四是设备小、价格低：指纹采集头更加小型化，可以很容易的与其他设备相结合，并且随着电子传感芯片的快速发展，其价格也会更加低廉。 缺点：某些人或某些群体的指纹因为指纹特征很少，故而很难成像。此外，由于现在的指纹鉴别技术都可不存储任何含有指纹图像的数据，而只是存储从指纹中得到的加密的指纹特征数据；每一次的使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性。（2）掌纹手掌几何学是基于这样一个事实：几乎每个人的手的形状都是不同的，而且这个手的形状在人达到一定年龄之后就不再发生显著变化。当用户把他的手放在手形读取器上时，一个手的三维图像就被捕捉下来。接下来，对手指和指关节的形状和长度进行测量。根据用来识别人的数据的不同，手形读取技术可划分为下列三种范畴：手掌的应用，手中血管的模式，以及手指的几何分析。映射出手的不同特征是相当简单的，不会产生大量数据集。但是，即使有了相当数量的记录，手掌几何学不一定能够将人区分开来，这是因为手的特征是很相似的。与其他生物识别方法相比较，手掌几何学不能获得最高程度的准确度。当数据库持续增大时，也就需要在数量上增加手的明显特征来清楚地将人与模板进行辨认和比较。（3）眼睛分析眼睛的复杂和独特特征的生物识别技术主要包括了虹膜识别技术、视网膜识别技术和角膜识别技术。虹膜是环绕着瞳孔的一层有色的细胞组织。每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。虹膜扫描安全系统包括一个全自动照相机来寻找你的眼睛并在发现虹膜时，就开始聚焦，捕捉到虹膜样本后由软件来对所得数据与储存的模板进行比较。想通过眨眼睛来欺骗系统是不行的。虹膜识别比较便于用户使用；可靠性好，用户与设备之间也无需物理的接触； 但其设备尺寸较大，并且因聚焦的需要而采用的摄像头很昂贵，黑眼睛极难读取，此外还需要一个比较好的光源。 视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。某些人认为视网膜是比虹膜更为唯一的生物特征。视网膜识别的优点就在于它是一种极其固定的生物特征，因为它是“隐藏”的，故而不可能受到磨损，老化等影响；使用者也无需和设备进行直接的接触；同时它是一个最难欺骗的系统，因为视网膜是不可见的，故而不会被伪造。另一方面，视网膜识别也有一些不完善的，如：视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏，这需要进一步的研究；设备投入较为昂贵，识别过程的要求也高，因此角膜扫描识别在普遍推广应用上具有一定的难度。（4）面部面部识别系统是通过分析面部特征的唯一形状、模式和位置来辩识人。其采集处理的方法主要是标准视频和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一系列图像，在面部被捕捉之后，一些核心点被记录，例如，眼睛，鼻子和嘴的位置以及它们之间的相对位置被记录下来然后形成模板；热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液产生的热线来产生面部图像，与视频摄像头不同，热成像技术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。面部这项生物识别技术的吸引力在于它能够人机交互，用户不需要和设备直接的接触。但相对来说，这套系统是可靠较差，使用者面部的位置与周围的光环境都可能影响系统的精确性，并且设备十分昂贵，只有比较高级的摄像头才可以有效高速的扑捉面部图像，设备的小型化也比较困难；此外，面部识别系统对于因人体面部的如头发，饰物，变老以及其他的变化需要通过人工智能来得到补偿，机器知识学习系统必须不断地将以前得到的图像和现在的得到的进行比对；以改进核心数据和弥补微小的差别。鉴于以上各种因素，此项技术在推广应用上还存在着一定的困难。（5）语音语音识别主要包括了两个方面：语言和声音。声音识别是对基于生理学和行为特征的说话者嗓音和语言学模式的运用，它与语言识别不同在于不对说出的词语本身进行辩识。而是通过分析语音的唯一特性，例如发音的频率，来识别出说话的人。声音辩识技术使得人们可以通过说话的嗓音来控制能否出入限制性的区域。举例来说，通过电话拨入银行、数据库服务、购物或语音邮件，以及进入保密的装置。语言识别则要对说话的内容进行识别，主要可用于信息输入、数据库检索、远程控制等方面。现在身份识别方面的是采用声音识别。声音识别也是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受，使用方便。但由于非人性化的风险、远程控制和低准确度，它并不可靠；并且声音的变化范围大（如音量、速度和音质等方面）直接会影响采集与比对的精确度，一个患上感冒的人有可能被错误的拒认从而无法使用该声音识别系统。同时随着数字化技术的发展，音频数字处理技术很可能欺骗声音识别系统，其安全性受到了挑战。（6）签名签名识别，也被称为签名力学辩识，它是建立在签名时的力度上的。它分析的是笔的移动，例如加速度、压力、方向以及笔划的长度，而非签名的图像本身。签名识别和声音识别一样，是一种行为测定学。签名力学的关键在于区分出不同的签名部分，有些是习惯性的，而另一些在每次签名时都不同。 签名作为身份认证的手段已经用了几百年了，应用范围从独立宣言到信用卡都可见到，是一种能很容易被大众接受而且是一种公认的较为成熟的身份识别技术。然而，签名辩识的问题仍然存在于获取辩识过程中使用的度量方式以及签名的重复性。签名系统已被控制在某种方式上去接受变量。但是，如果不降低接受率，它就无法持续地衡量签名的力度。因为签名的速度不快，我们也无法在Internet上方便使用它。(7) DNA 人体内的DNA在整个人类范围内具有唯一性（除了双胞胎可能具有同样结构的DNA外）和永久性。因此，除了对双胞胎个体的鉴别可能失去它应有的功能外，这种方法具有绝对的权威性和准确性。DNA鉴别方法主要根据人体细胞中DNA分子的结构因人而异的特点进行身份鉴别。这种方法的准确性优于其它任何身份鉴别方法，同时有较好的防伪性。然而，DNA的获取和鉴别方法（DNA鉴别必须在一定的化学环境下进行）限制了DNA鉴别技术的实时性；另外，某些特殊疾病可能改变人体DNA的结构组成，系统无法正确的对这类人群进行鉴别。（8）其它除了以上介绍的几种生物识别技术以外，现在开发和研究中的还有通过静脉、耳朵形状、按键节奏、身体气味、行走步态等的识别技术。眼睛的是生物识别技术的 声音是语音识别 血液是DNA

人脸识别发展趋势及应用领域分析人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒的生物识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业和部门存在着广泛的需求。一、人脸识别何以瞬间爆发？ 其实对于整个生物识别领域来说，由于指纹识别应用时间早，价格低廉，而且使用便利，因此早早地便占据了国内的大部分市场，在顶峰时期，甚至可以达到90%左右。但是，又是什么力量，使人脸识别在短短五六年的时间里，就实现了如此迅猛的腾飞呢？（一）政策因素：抛开技术因素，国家政策的支持可以说是人脸识别崛起的重要因素之一。尤其随着近些年来，平安城市等技术的大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，各领域安保的等级也就随之实现明显的提升。甚至在部分地区的部分领域，人脸识别已经开始被列为使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。因此，虽然政策的角色只是一种诱导的作用，但是这种诱导对于人脸识别的爆发，却又是不可或缺的。（二）社会需求：在我国，随着城镇化的进程加快，流动人口比例大大增加，面临的突发事件和异常事件越来越复杂。因此这也就给城市的安保工作，以及视频监控带来了更大的压力。传统依靠人工来“盯”的方式难免会因疲劳或精神不集中等原因影响监视效果，难以胜任对庞大数据库的分析与理解，从而影响事后查找证据，更难以满足时代的需求，于是，人们对于具有智能分析的视频监控应用的呼声越来越高。二、人脸识别发展趋势 （一）与视频监控相结合：随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术将实现与数字监控系统的进一步融合，将成为人脸识别技术的另外一大应用领域。据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。 （二）逐步取代指纹考勤：人脸识别考勤，通过对人脸一些独一无二的特征识别对验进行考勤，目前技术层面已突破昼夜光的影响，能在自然状态下达到快速识别。目前，人脸识别考勤产品在市场上尚处于一种起步发展的状态，但人脸识别考勤技术的优势尚无其他同类产品超过。人脸识别考勤彻底杜绝了代打卡考勤的发生，消除了指纹考勤接触使用的尴尬情况，非接触，直观，友好，适用性非常广泛。如今随着技术的不断成熟和成本的降低，人脸考勤逐步展露出了取代指纹考勤的趋势。（三）应用领域突破：在生物识别市场上，人脸识别的应用已经慢慢超出了安防领域。比如：利用人脸识别进行手机解锁及电脑登陆认证；一些广告公司把人脸识别技术应用在户外广告上进行人流量统计；社保系统纷纷启用人脸识别技术，规范领取人资格，机场利用人脸识别技术进行安检等等。三、人脸识别应用领域 （一）人脸验证驾照、签证、身份证、护照、投票选举等。（二）接入控制设备存取、车辆访问、智能ATM、电脑接入、程序接入、网络接入等。（三）安全反恐报警、登机、体育场观众扫描、计算机安全、网络安全等。（四）监控公园监控、街道监控、电网监控、入口监控等。（五）智能卡用户验证等。（六）执法嫌疑犯识别、欺骗识别等。（七）人脸数据库人脸检索、人脸标记、人脸分类等。（八）多媒体管理人脸搜索、人脸视频分割和拼接等。（九）人机交互交互式游戏、主动计算等。（十）其他人脸重建、低比特率图片和视频传输等。此问题由colorreco回答。