计算机行业:刷脸时代来临,关注人脸识别机遇
人脸识别技术走向成熟,从实验室向场景应用快速转变2014年4月香港中文大学教授汤晓欧领导的计算机视觉研究组,通过Gaussianface将人脸识别的精度提升到98.52%,人脸识别精度首...
人脸识别技术走向成熟,从实验室向场景应用快速转变2014年4月香港中文大学教授汤晓欧领导的计算机视觉研究组,通过Gaussianface将人脸识别的精度提升到98.52%,人脸识别精度首次超过了人眼的标准,具有实际价值。2017年最新的LFW测试中,众多人脸识别公司识别精度已经超过人眼识别第一档99.20%,达到包含场景、背景信息下的人脸识别标准,识别率具备了从实验室走向应用的基础。此外,经过深度学习算法、数据集和计算力近几年的发展,人脸技术的基础层已达要求。而且3D识别技术、红外光和可见光的结合,使得人脸识别效果、安全性等得到了全面提升。目前,已有中国农业银行、苹果等公司采用此类技术进行大规模应用推广。随着市场认可度的提高,未来将有更多的领域进行应用。 群雄逐鹿,创业公司、上市公司和互联网巨头纷纷布局目前,人脸识别领域主要有以云从、商汤、依图、旷视四大独角兽为首的初创公司,海康威视、大华股份、佳都科技等上市公司和腾讯、阿里巴巴、百度等为首的互联网巨头三大阵营。三者不断加码布局人脸识别,推出了一系列针对不同应用场景的人脸识别产品,涵盖了安防、金融、商业等应用领域。其中,初创公司主要以技术作为切入口,通过与传统厂商的合作,提供应用场景的技术支持,来不断积累行业应用经验,拓展产业链,以实现软硬件结合。上市公司拥有相关行业应用领域的传统渠道,通过自主研发、外延并购和投资等方式布局人脸识别领域。互联网巨头通过自研和一系列外延并购快速布局人脸识别,以大规模数据量优势,不断迭代深入研究人脸识别技术与应用,以C端应用不断向B端拓展。 人脸识别应用领域广阔,产业化即将爆发自2015年起人脸识别的应用领域开始逐渐增多,向安防、金融、商业等多领域拓展。其中,安防和金融领域应用所占市场份额最大,而手机移动终端应用成为新的增长点。安防领域门禁考勤、安检、公安监控和交通等应用均在不断推进,金融领域以银行为主的传统金融和互联网金融普遍高度重视人脸识别,农业银行、建设银行、中国银行、招商银行、京东金融、支付宝、小米金融等均已引入了人脸识别技术。2017年9月13日,随着iPhoneX的发布,将人脸识别再次推向了风口浪尖。手机移动终端的应用将成为未来新的快速增长点,产业链相关领域必将受益。 投资评级:受益于未来下游应用需求增长、人脸识别产业政策扶持、技术逐渐成熟等因素的有利影响,人脸识别未来持续发展能够得到保障。考虑人脸识别应用领域广泛,安防、金融等应用领域市场仍处在快速增长期,手机移动终端领域应用有爆发式增长的预期等因素,我们看好人脸识别。重点关注拥有人脸识别全产业链的优势企业海康威视(002415)、大华股份(002236)、即将推出3D人脸识别产品的川大智胜(002253)、拥有人脸识别产品核心零部件的水晶光电(002273)等。我们维持计算机行业“看好”评级。 风险因素:宏观经济环境发生较大变化风险;技术发展及落地不及预期风险;人脸识别在手机移动终端的推进不及预期;安防、金融应用领域发展不及预期;部分公司估值过高回落风险等。
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