近日，2017年苹果新品手机iPhone X采用Face ID人脸解锁，此前小米Note3手机、Vivo V7+手机也推出具备人脸识别功能的智能手机。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】这标志着人脸识别技术加速迈入消费级领域。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）
人脸识别大致分为两种应用模式四步流程。两种模式包括1：1比对和1：N识别，1：1是比对两个人脸的相似度，只需要确定是否授权人；1：N是识别对象是否在人脸数据库中。四部流程依次是人脸检测、活体检测、人脸特征提取和人脸匹配识别。
技术、应用范围和价格问题逐渐解决，深度学习和3D技术助推人脸识别走出实验室。长久以来技术不足、应用范围局限、价格高企制约人脸识别发展。尽管实验室条件中人脸识别技术精准度可达到99%以上，有些公司在ImageNet、LFW也名列前茅，但落地到实际应用中受到光照姿态、表情等条件干扰，精准度始终不尽如人意。近几年技术问题得到逐步解决，近红外和可见光结合解决光线问题、3D感应和摄像头解决姿态和表情问题，深度学习算法提高现实场景识别效率和精确度
刷脸时代来临，人脸识别市场广阔，盈利模式多变，消费级领域产业化将爆发。人脸识别技术可以运用到政府、安防、公安刑侦等政府级别，也可以运用到金融、汽车电子、新零售等工业级别，目前智能手机、支付、互联网+等消费级应用也即将迎来爆发，应用场景日趋多元，市场仍然处于加速扩张期。盈利模式从传统的硬件销售、软件按量或按时收费（SaaS模式/PaaS模式）、软件技术支持、软硬件一体化解决方案再到未来可能会实现的大数据变现，变现模式多样。我们认为未来人脸识别有巨大的市场需求和广阔的应用前景，有望维持高速增长。
硬件巨头、互联网巨头和创业公司都在相继布局。Google、Facebook、百度等互联网巨头都在人脸识别产业链不同领域都在布局，传统垂直领域厂商如苹果、海康、大华、华为都在研发技术巩固自身原有业务。巨头发展的方式为外延和内生并行，例如Facebook收购Face.com，苹果收购PrimeSense。同时也可以看到有旷视、商汤、依图、云从等创业公司已经发展壮大成独角兽。
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