考勤機行業發展現狀

　　人臉識別是生物特徵識別技術的一個重要方向，我國人臉識別市場規模約占全球市場的10%左右。產品全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障等領域，以下是考勤機行業發展現狀分析。

　　人臉識別技術是一個跨越多個學科領域知識的高端技術研究工作，涉及圖像處理、生理學、心理學、模式識別等知識。考勤機分析指出，比較常見的人臉識別方法包括基於特徵臉的方法、基於幾何特徵的方法、基於深度學習的方法、基於支持向量機的方法以及其他綜合方法。

　　考勤機行業發展現狀指出，世界較為常用的人臉資料庫包括：ERET人臉資料庫、CMU Multi-PIE人臉資料庫、YALE人臉資料庫、YALE人臉資料庫B、MIT人臉資料庫、ORL人臉資料庫、BioID人臉資料庫、年齡識別數據集IMDB-WIKI等。

　　我國人臉識別市場規模約占全球市場的10%左右。2010-2019年，我國人臉識別市場規模逐年增長，年均複合增長率達27%。2019年，我國人臉識別行業市場規模約為17.25億元，同比增長28.0%。

　　從申請年來看，2010-2019年，我國專利申請數逐年增長，2018年增加至5618項，為近年來最高，2019年我國人臉識別相關專利申請數達3024項。

　　從公開年來看，我國最早於2002年有人臉識別相關專利公開，當年公開數量為1項，隨後專利公開量保持快速增長態勢，2019年我國人臉識別相關專利公開數量為6700項。

　　考勤機行業發展現狀指出，人臉識別優勢明顯，將成為識別主導技術。相比指紋識別、虹膜識別等傳統的生物識別方式，優點主要還集中在四點：非接觸性、非侵擾性、硬體基礎完善和採集快捷便利，可拓展性好。在複雜環境下，人臉識別精度問題得到解決後，我們預計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規模應用的主流識別技術。

　　目前，我國的人臉識別技術已經相對發展成熟，該技術越來越多的被推廣到安防領域，延伸出考勤機門禁機等多種產品，產品系列達20多種類型，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務及安全防務等領域，人臉識別的全面應用時代已經到來，以上便是考勤機行業發展現狀分析所有內容了。

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