生物特征識別技術是利用人體生理特征（如指紋、人臉、虹膜、掌紋等）或是行為特征（如筆跡、語音、步態等）來對個人進行身份鑒別。不同的生物識別技術在細分技術上各具優勢。

生物識別技術對比

資料來源：智研咨詢整理

    人臉識別技術是非接觸和不需要主動接受的，具有非侵犯性，人們對這種技術的排斥心理最小，因此人臉識別技術是一種最友好的生物特征識別技術，并且圖像采集可以由安防中的攝像頭完成，不需要重新再布置新的采集設備。

    人臉識別主要包括圖像采集、預處理、人臉檢測、人臉特征點提取和比對等一系列的模式識別。人臉識別還可以分為人臉數據庫的建立和識別兩個過程。人臉識別整個產業鏈包括高清攝像頭、服務器等硬件廠商，人臉識別算法（包括人臉檢測、特征點提取和比對三方面）的軟件廠商及整合人臉識別軟硬件的系統服務商，其中人臉識別算法是產業鏈核心環節，也是技術壁壘最高的環節。

    人臉識別的工程應用始于 20 世紀 60 年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主。人臉識別考勤機是人臉識別技術終端產品之一，在全球范圍內已有廣泛應用。經過 50 多年的發展，人臉識別技術已經取得了重大突破，很多經典算法和人臉庫相繼出現。目前人臉識別系統最高的正確率可以達到 99.5%，而人眼在同等條件下識別的正確率僅為 97.52%，人臉識別的準確率已經做到了比肉眼更精準。

    近幾年來，隨著社會經濟的發展和生活水平的提升，人們對居住環境的安全度和舒適度也有了更高的要求，不少城市社區為提高民眾生活質量，安裝了人臉識別門禁系統，方便民眾生活，推進智慧社區建設。隨著人臉識別技術的不斷發展與完善，該技術投入生活運用已經非常常見，人臉識別技術與考勤機相結合也越來越廣泛。我國人臉識別考勤機行業產量快速增長，到2017年國內人臉識別考勤機行業產量71.7萬臺,同比2016年的42萬臺增長了70.7%，2018年我國人臉識別考勤機產量在108.5萬臺左右。

2012-2018年中國人臉識別考勤機行業產量情況

資料來源：智研咨詢整理

    智研咨詢發布的《2019-2025年中國人臉識別考勤機市場供需預測及投資戰略研究評估報告》指出：2012年國內人臉識別考勤機規模為0.28億元，2018年國內人臉識別考勤機規模達到4.85億元。

2012-2018年我國人臉識別考勤機市場規模及增長速度

資料來源：智研咨詢整理

    當前人臉識別市場熱度高漲，其應用場景得到跨越式發展的根本原因在于技術革新。深度學習將人臉識別的精確度提高到肉眼級別，極大豐富了人臉識別的應用場景。互聯網銀行遠程開戶的剛需將人臉識別帶進了金融級應用場景;巨頭頻繁布局人臉識別賦予其更大的應用場景想象空間，同時培養用戶“刷臉”習慣以及對技術的認可度，有利于產業進一步發展。多方的推動使得人臉識別應用得到爆發式發展。作為人臉識別的細分領域，人臉識別考勤機行業也將受益于人臉識別的快速發展。就應用領域而言，2018年政府部分人臉識別考勤機需求數量占比為4.1%；企業單位需求占比為66.4%；金融機構需求占比為13.0%。

2018年我國人臉識別考勤機應用領域

資料來源：智研咨詢整理

    漢王科技是我國人臉識別考勤機重點生產企業，自 2005 年始涉足人臉識別領域，依托多年技術積累擁有自主識別核心，目前已獲得專利授權 162 項，其中發明專利授權 67 項。公司 2008 年推出嵌入式紅外識別終端，從而把設備價格從萬元級別拉到千元，一舉打開人臉識別產業化大門，成為全球嵌入式紅外人臉識別產品的行業標桿；2014 年，率先把可見光的深度學習算法人證比對技術做到 ARM 平臺，使公司成功取代國外技術產品進入公安領域；2015 年，可見光算法精度大幅提升，第一個通道式人臉門禁系統正式上市；2016 年首家將深度學習模型移植到低端 MIPS 平臺，開發出業界第一個嵌入式紅外萬人識別產品；2017 年公司的視頻結構化技術達到商用水平。2018年漢王科技人臉及生物識別產品收入0.44億元，年增幅高達16%。

2017-2018年漢王科技人臉及生物識別產品收入分析

資料來源：公司財報

    從現階段市場來看，我國依舊是以中低端人臉識別考勤機為主導地位，一方面中低端人臉識別考勤機成本優勢明顯，企業采購意愿較大，另一方面，人臉識別考勤機尚未得到全面普及，促使高端人臉識別考勤機市場空間未被打開。

    從人臉識別考勤機的技術細分來看，傳統的人臉識別技術主要基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們最熟悉的識別方式，具備30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。

    相較之下，近紅外人臉識別系統獨樹一幟，徹底解決了困擾人臉識別領域的環境光照影響問題。傳統的基于可見光的人臉識別方法在遇到光照情況變化時，識別效果會急劇下降，導致無法使用，因此消除環境光照是實用化人臉識別系統首先必須要解決的問題。而基于近紅外圖像的人臉識別核心技術和系統，在不同光線條件下，能夠拍攝不受環境光照變化影響的近紅外人臉圖像，加上領先的算法，能夠取得很高的識別率。