2020视频考勤机行业市场前景及现状分析

视频考勤机是采用当今国际科技领域高精技术——人脸识别技术(融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体)，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。当已登记的人员从人脸识别机前走过，它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。 而且，它还有拥有图像更新功能，若将正采取的图像作为第一人脸，存储的为第二人脸，如果第一人脸图像与第二人脸图像相一致，人脸识别考勤机将自动储存第一人脸图像来更新该第二人脸图像。该法可保持用户脸部图像的更新，降低了脸部外形改变对识别的影响，增加了识别的准确率。

据中研研究院《2020-2025年视频考勤机市场投资前景分析及供需格局研究预测报告》

2020视频考勤机行业市场前景及现状分析

面部识别考勤机 在人脸识别中，由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间，任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间，得到一个权值向量。计算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离，取最小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。

人脸识别考勤机采用内置拍照摄像装置和芯片，使其性能更卓越，价格虽然比较指纹考勤机高一点，但其性能是不容被忽视的。

2019年成为刷脸支付的“元年”，刷脸支付用户将达到1.18亿人，到了2022年将突破7.6亿人，届时将取代扫码支付成为主要支付方式。

预计未来五年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度，到2022年人脸识别市场规模将达67亿元左右。

数据显示，2018年中国刷脸支付用户已达0.61亿人，在支付平台积极推动刷脸支付发展的情况下，2019年刷脸支付有望达到1.18亿人，并且持续增长，预计2022年突破7.6亿人，随着以支付宝为代表的典型平台加大刷脸支付产品落地应用的投放力度，能更好的满足用户对便捷度要求的刷脸支付方式得以快速推广，覆盖用户不断扩大。

人类有70%的信息都来自于视觉，所以人脸识别是非常重要的视觉入口。比如通过刷脸支付，我们能很方便地买到一杯咖啡，不需要带卡，不需要带其他东西，也不需要记密码。据统计，国内至少已有6家银行开始试水“人脸识别”。招商银行、上海银行最早尝试，如不用带卡，就可以从ATM机上刷脸取款等。

中国银联也联手Linkface打造互联网金融支付新产品，并试点于徽商银行。人脸本质上是 3D 空间中的一个表面，所以原则上用 3D 模型能更好地表征人脸，特别是处理人脸的各种变化，如姿势、光照等。

Blanz 等人提出了一种基于 3D 形态模型的方法，该方法将形状和纹理用模型参数编码，同时提出了一个能从单张人脸图像还原模型参数的算法。形状和纹理参数可用来进行人脸的识别。为了处理由于这些参数导致的图像之间差异的极端情形，通常是预先产生一个通用的模型。而进行图像分析时，给定一张新的图像，一般的做法是用通用模型去拟合新的图像，从而根据模型来参数化新的图像。

更多关于视频考勤机行业详情，请点击查看中研普华研究咨询报告《2020-2025年视频考勤机市场投资前景分析及供需格局研究预测报告》