2018年全球生物识别技术行业市场规模与发展趋势分析 多生物特征融合技术受关注【组图】

全球生物识别技术规模不断扩张

全球生物特征识别技术最早运用于法庭科学的司法鉴定，多是对静态图像（指纹图像、脸形图像）的事后采集和识别。到20世纪90年代末和21世纪初，特别是9.11恐怖事件之后，由于国际反恐斗争的需要，对静态、动态图像的事前事后采集和实时鉴别，已成为防范安全风险的主要技术手段。

此后，生物识别技术不再局限于安全防范领域，逐渐在机场、银行和各种电子器具上进行了更多实际应用，国外许多高新技术公司试图用眼睛虹膜、指纹、面貌特征等取代人们手中的信用卡或密码。

由于具备显著优势，生物识别技术开始在金融、电信、信息安全、电子政务等领域普及，全球生物识别技术行业市场规模不断扩张。根据IBG数据，2017年，全球生物识别市场的规模已达到约131.5亿美元，预计2018年市场规模在160.8亿美元左右。

在各类生物识别技术中，指纹识别仍占据最高份额，但整体呈下降趋势，占比已从2007年的66.9%降至2017年的56.7%。指纹识别技术行业市场规模增长也逐渐放缓，2013年以后，同比增速回落至两位数以内。2017年，全球指纹识别技术（包括AFIS和非AFIS的指纹应用）规模约74.56亿美元，同比增长7.71%。

语音识别尽管研发热度较高，但受制于技术成熟度、用户使用习惯等，尚未能充分打开市场空间。2017年，全球语音识别技术规模约6.58亿美元，市场份额约5%，从2010-2017年语音识别技术的规模走势来看，其规模及比重都在逐年下降。

相比之下，人脸识别技术更为成熟，国内已有众多厂商做到了超过99%的准确率。同时，人脸识别更符合用户使用习惯。因此，近年来，人脸识别得到快速普及，市场规模大幅增长。2017年，人脸识别技术规模为21.57亿美元，同比增长达19.83%；在全球生物识别市场中所占份额约16.4%，仅次于指纹识别技术。

虹膜识别方面，虹膜识别作为生物特征识别的一个重要分支，是指利用人眼虹膜区域进行身份鉴别的技术，具有高稳定性、高可靠性和高防伪性等优点。但由于应用场景不多，当前发展不尽人意。2017年，全球虹膜识别技术规模还不到7亿美元。

多生物特征融合技术将广泛应用

全球生物识别技术发展主要呈现出三大趋势，首先是技术多元化。指纹识别技术由于其技术的稳定性，一直是生物特征识别领域的应用热点，但由于其易被复制的缺陷，已无法满足生物特征识别的应用需求。近年来，随着人脸、虹膜和静脉等识别技术取得重大突破，其产品得到了广泛的应用。未来，生物特征识别技术也将继续多元化发展。

其次，多生物特征融合技术广泛应用。由于客观条件变化的不可估计性，单生物特征识别技术往往会遇到难以克服的特例。而且在安全性要求极高的应用领域，单生物特征识别的性能很难达到预期的效果。因此，多生物特征识别技术越来越受到人们的关注。多生物特征识别技术利用了多个生物特征，结合数据融合技术，不仅提高了识别的准确性，而且扩大了多生物特征识别系统的应用范围，降低了多生物特征识别系统风险，是未来生物特征识别应用领域的必然趋势。

最后，深度学习技术成熟应用。与传统的机器学习算法相比，深度学习算法有更强的大数据拟合能力，目前被广泛应用于人脸识别、语音识别和计算机视觉等方面。不过，深度学习算法需要大量数据来保证在测试集上得到比较好的推广性，如何解决这一问题将成接下来研究重点。

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》。

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