虹膜识别市场发展分析报告.docx
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虹膜识别市场发展分析报告.docx
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虹膜识别市场发展分析报告
2017年虹膜识别市场发展分析报告
虹膜识别市场发展分析报告,本调研分析报告数据来源主要包含欧立信研究中心,行业协会,上市公司年报,国家相关统计部门以及第三方研究机构等。
目录
第一节虹膜识别技术优势明显4
一、虹膜识别被认为是准确率最高的一种生物识别技术4
二、虹膜识别技术优势明显7
三、虹膜识别的发展历程及相关研究机构8
第二节应用广泛,前景可期11
一、虹膜识别技术优势凸显,应用广泛11
二、生物识别发展迅速,虹膜识别空间巨大13
第三节虹膜识别市场爆发在即17
一、硬件及算法足以支持虹膜识别在消费电子上应用17
二、巨头进入或将引爆市场19
图表目录
图表1:
虹膜解刨结构图4
图表2:
虹膜纹理图4
图表3:
富士通ArrowsNXF-04G的虹膜识别原理5
图表4:
虹膜识别系统工作流程6
图表5:
虹膜识别发展历程10
图表6:
虹膜识别系统工作流程11
图表7:
虹膜识别的应用案例12
图表8:
全球生物识别市场规模及增速预测13
图表9:
全球生物识别市场规模及增速预测14
图表10:
2009-2013虹膜识别市场规模及复合增速15
图表11:
Lumia950虹膜识别手机18
图表12:
富士通ArrowsNXF-04G虹膜识别手机18
图表13:
国内单月手机出货量中智能手机占比19
图表14:
三星虹膜识别专利原理图20
图表15:
谷歌隐形眼镜21
表格目录
表格1:
虹膜识别技术与其他生物识别技术的比较8
表格2:
国外虹膜识别主要企业8
表格3:
国内虹膜识别主要企业9
表格4:
全球50家机场用虹取代纸质机票12
表格5:
运用虹膜识别技术的智能手机设备21
第一节虹膜识别技术优势明显
一、虹膜识别被认为是准确率最高的一种生物识别技术
虹膜是眼睛表面位于巩膜和瞳孔之间的环形区域,如图1所示。
虹膜区域具有丰富的纹理信息,诸如斑点、细丝、隐窝等。
每个人的虹膜纹理信息并不相同,并且在个人8个月大左右,虹膜信息基本不再变化,这些条件均为虹膜作为一项生物特征辨别个体身份提供了坚实的生理基础。
虹膜识别技术是指利用专用光学图像设备采集虹膜图像,然后通过数字图像处理技术和模式识别技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别的过程。
图表1:
虹膜解刨结构图
资料来源:
公开资料,北京欧立信信息咨询中心
图表2:
虹膜纹理图
资料来源:
公开资料,北京欧立信信息咨询中心
虹膜识别系统工作原理。
一套完整的虹膜识别系统总体上包含硬件和软件两部分;虹膜图像获取装置和虹膜识别算法,它们分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。
虹膜识别硬件模块主要由两部分组成:
红外摄像头模块和红外LED。
以富士通ArrowsNXF-04G为例介绍硬件部分的工作原理。
富士通ArrowsNXF-04G采用红外LED光线照向用户的眼球,并通过前置红外摄像头对拍摄的虹膜照片进行识别。
初始照片会被存储到设备上,以便在下次需要时进行比对。
虹膜认证系统会在后台进行检索匹配,并实现虹膜解锁,从而无需输入密码或图案进行解锁。
图表3:
富士通ArrowsNXF-04G的虹膜识别原理
资料来源:
MEMS,北京欧立信信息咨询中心
虹膜识别算法主要包括以下四个环节:
(1)虹膜图像的采集;
(2)虹膜图像预处理,主要包括:
虹膜定位(包括虹膜内外圆的定位、眼险定位)、虹膜归一化(即通过某种映射关系把原始图像中的虹膜、转换到固定尺寸的图像中)、虹膜图像增强(主要消除光照不均的影响)、去噪(主要指去除睫毛、光斑等噪声);
(3)虹膜防伪,即活体虹膜的检测,用于检测真假虹膜;
(4)虹膜特征提取与匹配,即采用某种方法表征分割出的虹膜,根据特征提取方法,采取适当的匹配原则将提取的虹膜特征与已经注册的储存于数据库中的虹膜特征进行比对,已实现对该虹膜所属身份进行识别。
图表4:
虹膜识别系统工作流程
资料来源:
CNKI,北京欧立信信息咨询中心
二、虹膜识别技术优势明显
虹膜识别技术与其他生物识别技术比具有以下优势:
精确度高:
由于虹膜图像存在着许多随机分布的细节特征,造就了虹膜识别信息的唯一性,即使使用克隆技术也无法复制某个虹膜。
稳定性好:
虹膜从婴儿胚胎期的第三个月前开始发育,到第8个月虹膜的主要纹理结构已经形成。
同时,由于角膜的保护作用,发育完全的虹膜不易受到外界的伤害。
因此,由外部物理接触而导致虹膜改变的概率十分小。
科学家们发现,除非经历危及眼睛的外科手术,虹膜纹理几乎终生不变。
最难伪造:
虹膜白相当复杂的纤维组织构成,通过手术很难改变,并且会造成失明,更不可能改变的和另一个虹膜组织一模一样。
虹膜极强的生物洁性也决定了通过图片、视频和尸体的虹膜都无法来替代。
非接触式采集:
虹膜直接可以扫描,不用触碰检验设备,健康卫生,减少安全隐患。
处理速度快:
英国国家物理实验室(NPL)研究结果显示·在处理速度的测试中,虹膜识别技术每分钟可进行150万件匹配操作,速度比其他类别的生物识别系统要快20倍以上。
表格1:
虹膜识别技术与其他生物识别技术的比较
资料来源:
CNKI,北京欧立信信息咨询中心
三、虹膜识别的发展历程及相关研究机构
虹膜识别起源于国外,其发展历史可追溯到20世纪30年代中期,当时人们开始设想用虹膜来识别身份,但直到20世纪90年代虹膜识别技术才成为现实。
在这一发展过程中,国外涌现出了很多研究机构,如对于虹膜识别算法的研究,国外主要包括英国UniversityofCambridge和BathUniversity,韩国的YonseiUniversity和KyungpookNationalUniversity,美国的WestVirginiaUniversity,西班牙的UniversidadPolitecnicadeMadrid,法国的InstitutNationaldesTélécommunications,加拿大约克大学等。
目前掌握虹膜识别核心算法的国外企业主要有美国的Iridian、Iritech,韩国的Jiris公司等。
其中Iridian公司是目前全球最大的专业虹膜识别技术和产品提供商,目前已在美国本土、加拿大、欧洲、非洲、亚太地区建立了分支机构,发展了很多销售代理商。
表格2:
国外虹膜识别主要企业
资料来源:
公开资料,北京欧立信信息咨询中心
国内虹膜识别技术发展较晚,但发展较快,部分成果已经达到国际先进水平。
中科院自动化所模式识别国家重点实验室是国内最早从事虹膜识别研究的单位之一,从1998年至今已经开发了五代虹膜识别系统,包括虹膜采集装置、图像预处理、特征抽取和匹配等基本模块,从硬件到软件都实现了完全自主知识产权的目标,突破了早期西方国家的技术垄断与封锁,我国虹膜识别研发的进展已经引起了国际同行的关注。
除了中科院自动化所以外,国内进行虹膜识别研究的机构还有浙江大学、华中科技大学、上海交通大学、中国科学技术大学等。
除了研究机构,目前国内有多家致力于虹膜识别产品研发的企业。
目前掌握虹膜识别核心算法的公司主要有北京中科虹霸、聚虹光电、北京凯平艾森和上海邦震等,其中北京中科虹霸是中科院自动化所虹膜识别技术的市场转化基地,聚虹光电核心技术团队来自上海交通大学模式识别与智能系统国家重点实验室,是国内同时掌握虹膜识别核心算法和嵌入式虹膜识别产品研制技术的企业。
整体而言,目前市场上的很多企业大多代理国外产品或利用国外核心技术进行系统集成,掌握虹膜识别产品的核心技术——虹膜识别算法和图像采集设备的企业相对较少。
另外,国内虹膜行业的应用系统开发能力薄弱,真正能够面向终端用户的、稳定的、产品化的虹膜识别系统还较少。
表格3:
国内虹膜识别主要企业
资料来源:
公开信息,北京欧立信信息咨询中心
图表5:
虹膜识别发展历程
资料来源:
智研咨询,北京欧立信信息咨询中心
第二节应用广泛,前景可期
一、虹膜识别技术优势凸显,应用广泛
与其它的生物识别技术相比,虹膜识别别是最便捷和难伪造的一种,被认为是21世纪最具有发展前途的生物认证技术,将广泛用于政府、军队、金融、社会福利保障等多种领域。
这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现,市场应用前景非常广阔。
下面是几个行业应用及案例:
出入境管理。
在出入境时,将虹膜作为出入境人员身份认证的标识。
2004年4月,国际民用航空组织(ICAO)已经要求188个成员国将含有持证人信息、虹膜、擂纹等特定生物信息的IC芯片嵌入电子护照。
美国肯尼迪国际机场和奥尔巴尼国际机场、德国法兰克福机场、荷兰史基浦机场以及日本成田机场均安装了虹膜出入境管理系统,用于工作人员安检和乘客通关。
全球有50个机场用虹膜取代纸质机票。
门禁考勤。
虹膜识别最基础的应用就是考勤与门禁。
信息安全。
虹膜技术可以确保用户登陆、计算机、在线交易及信息安全,在移动终端,从微软、富士通,都生产出了搭载虹膜识别技术的虹膜手机,让手机、支付及其他应用更安全。
金融安全。
虹膜识别技术可以用于银行金库门禁、运钞车管理、银行系统授权、ATM取款、转账支付、金融数据安全等当面。
安全保卫。
虹膜识别技术可以用于保障盛大活动期间的安保工作。
1998年日本长野冬季奥运会和2004年雅典奥运会中,虹膜识别系统被应用在运动员和政府宫员的身份识别,同时使用虹膜识别技术对射击项目的枪支进行安全管理。
公安司法。
可以用于犯罪记录管理,形成基于虹膜识别的嫌情数据库,以提供数据服务。
阿联酋自2002年10月开始对被驱逐出境的外国人进行虹膜注册,阻止所有被阿联酋所驱逐的外国人再次进入阿联酋。
除此之外,还能防止正在阿联酋接受司法检查的人员伪造证件擅自出境逃脱法律制裁。
身份认证。
可以用于个人身份认证,避免伪造。
2011年,墨西哥将虹膜识别技术用于国民身份认证,第一期项目截止2013年注册总人数达到2800万。
图表6:
虹膜识别系统工作流程
资料来源:
公开资料,北京欧立信信息咨询中心
图表7:
虹膜识别的应用案例
资料来源:
公开资料,北京欧立信信息咨询中心
表格4:
全球50家机场用虹取代纸质机票
资料来源:
北京欧立信信息咨询中心
二、生物识别发展迅速,虹膜识别空间巨大
生物识别技术具有安全、可靠、准确等诸多优点,使其成为近年来发展最快的技术之一。
前瞻产业研究院发布的报告称,2013年全球生物识别市场的规模达到98亿美元,预计到2020年将增长至250亿美元。
图表8:
全球生物识别市场规模及增速预测
资料来源:
前瞻产业研究院,北京欧立信信息咨询中心
前瞻产业研究院数据显示,指纹识别占生物识别技术的份额最高,但整体呈下降趋势,从2007年的66.9%下滑至2013年的60.1%,预计到2020年将下降到52%。
而语音识别、人脸识别和虹膜识别则增长迅速,到2020年比重预计将分别达到22.4%、9.6%和6.4%。
图表9:
全球生物识别市场规模及增速预测
资料来源:
前瞻产业研究院,北京欧立信信息咨询中心
国际机构统计及预测的虹膜识别市场规模更大,增速更快。
根据国际生物特征识别集团的统计分析,2009年全球虹膜识别市场为2.84亿美元,到2013年虹膜识别市场已经达到7.67亿美元,年复合增长高达28%。
随着技术的愈发成熟、各种应用的激增和成本的持续下滑,虹膜识别市场仍将保持高速增长。
Technavio报告称,目前政府部门在虹膜识别市场中占比最大,后续在消费电子的驱动下,虹膜识别市场仍将保持高速增长,到2020年虹膜识别市场将高达36.28亿美元,年复合增速为24.86%。
而消费电子应用复合增速将高达35.18%。
美国智库AcuityMarketIntelligence发表的《生物识别的未来TheFutureofBiometrics》报告显示,虹膜识别技术将在未来几年快速普及,到2020年占全球生物特征识别市场份额的16%,虹膜识别产品的总产值将达到35亿美元。
图表10:
2009-2013虹膜识别市场规模及复合增速
资料来源:
IGB,北京欧立信信息咨询中心
从各机构对虹膜识别的预测来看,虹膜识别市场后续将大概率保持高速增长,将带来较大的投资机会。
在我国,生物特征识别应用是一个与人口基数相关的应用,这从本质上决定了中国生物特征识别市场具备成为全球最大生物特征识别市场的可能,而作为生物特征识别技术中易操作、精度高、最有市场前景的技术,虹膜识别技术在中国的发展将迎来一个明媚的春天。
随着虹膜识别技术的不断成熟,虹膜识别在个人消费领域很可能发生本质的突破,在平板电脑、高端智能手机等方面应用将加速。
第三节虹膜识别市场爆发在即
一、硬件及算法足以支持虹膜识别在消费电子上应用
虹膜识别技术主要包括硬件设备和算法,硬件是指获取虹膜图像的成像装置,算法则包括图像处理和模式识别算法。
当前,硬件和虹膜识别算法均已比较成熟,足以支持在智能手机等消费电子上应用。
20年来,硬件成像装置的成像距离越来越远、成像范围越来越大、装置重量和体积越来越小,足以支持在智能手机等消费电子上应用。
算法方面,现有的算法已实现低质量图像处理和大规模应用时的快速分类检索问题。
成像装置愈发成熟,可实现远距离、广范围成像,并且小型轻量,可以在智能手机、平板等消费电子上应用。
早期虹膜成像装置受限于低分辨率的传感器,拍摄距离很近,例如日本OKI公司在2001年发布的IrisPass-H的有效成像距离仅4cm。
随着传感器和光学镜头的不断提升,主流虹膜成像装置的有效成像距离已提高到30cm。
最近10年,多种远距离虹膜成像装置进一步延伸了虹膜识别的可用距离,例如美国AOptix公司的InSight系统和中科院自动化研究所的虹膜成像系统分别可以实现1.5-2.5米和2.4-3米远的虹膜清晰成像,卡纳基梅隆大学则实现了12米远的识别技术。
早期虹膜成像装置的拍摄范围很小,需要用户高度配合,目前自动变焦、自动对焦、PTZ云台和摄像机阵列的应用极大的扩大了成像范围。
得益于视觉传感器及电子技术的发展,虹膜成像装置变得越来越轻巧实用。
2013年,AOptix开发了1款手机处置虹膜、人脸、指纹图像采集模块,可与iPhone进行无缝连接。
2014年,EyeLock推出的myris产品仅鼠标大小,适合家居和办公实用。
2015年5月,富士通发布了1款可以实用虹膜识别解锁、登陆网络账户和支付的智能手机,极大增强了手机数据安全性。
2016年1月,中科院自动化所和中科虹霸共同开发出中国第一款量产的虹膜识别手机——IKMobile10。
虹膜识别算法方面,已经有多种解决方案处理低质量虹膜图像和大规模应用问题。
大数据、机器学习算法和高性能计算平台可解决低质量虹膜图像问题。
复杂应用场景中的光照多变、用户配合度低,虹膜成像装置经常采集到低质量虹膜图像。
当前虹膜识别算法主要从图像质量评价、虹膜区域分割和特征分析三个方面提高系统的鲁棒性和精度。
大规模虹膜数据、先进的机器学习算法和高性能计算平台正不断为图像质量评价、虹膜区域分割和特征分析提供新的处理方法,大幅提升现有虹膜识别系统的性能。
分类以及提高特征对比处理性能可解决大规模虹膜识别应用问题。
虽然虹膜识别检索速度远快于其他生物特征模态,但在上亿规模的数据库上仍难以实现实时检索。
提高特征对比方法以及根据虹膜的纹理特征将特征模板粗分类为若干个子集均可解决大规模虹膜识别应用问题。
当前,无论是硬件还是虹膜识别算法均已比较成熟,可以支持虹膜识别在智能手机、平板等消费电子上应用。
目前,智能手机上应用的虹膜识别技术的趋势已经显现,富士通、微软均推出了虹膜识别手机,目前三星也将在其新产品Note7上使用虹膜识别技术。
图表11:
Lumia950虹膜识别手机
资料来源:
IT之家,北京欧立信信息咨询中心
图表12:
富士通ArrowsNXF-04G虹膜识别手机
资料来源:
搜狐科技,北京欧立信信息咨询中心
二、巨头进入或将引爆市场
中国智能手机市场接近饱和,依靠性价比拓展智能手机市场份额已成过去时,产品差异化竞争以及新技术应用是保持竞争力的有效手段,例如主打快充的OPPO、应用双曲面的三星及Vivo。
图表13:
国内单月手机出货量中智能手机占比
资料来源:
WIND,北京欧立信信息咨询中心
新技术的应用帮助三星取得市场领先地位。
之前,在高端智能手机领域的主要竞争者是苹果和三星,苹果对新技术的应用使其在竞争中一直处于领先地位。
三星在2015和2016分别推出双曲面屏幕AMOLED智能手机S6Edge和S7Edge,受到消费者的喜爱。
三星S7/S7Edge推出时间比iPhone6s晚6个月,但是根据根据市场调研机构KantarWorldpanel公布的数据,在美国市场S7/S7Edge销量比iPhone6s高,有16%的美国消费者购买了三星的GalaxyS7系列,而购买苹果iPhone6s系列的消费者大约为14.6%。
在三星的示范作用之下,国内vivo开始推出双曲面手机vivoXplay5,并有多家厂商即将应用双曲面设计。
三星Note7将催化智能手机市场对虹膜识别技术的应用。
此前,一张据说是来自三星GalaxyBetaProgram测试计划的截图显示在GalaxyNote7的隐私设置选项中出现了虹膜扫描功能。
据悉,这项虹膜识别技术主要有图像处理系统、虹膜识别系统和光源设备三个部分,通过三个镜头来捕捉用户面部和眼睛图像,产生图像信号,并和用户虹膜进行比对。
从目前三星对智能手机市场的引导作用来看,我们认为将在8月2日推出的Note7将会继续起到良好的示范作用,带动其他手机厂商对虹膜识别技术的应用。
图表14:
三星虹膜识别专利原理图
资料来源:
IT之家,北京欧立信信息咨询中心
表格5:
运用虹膜识别技术的智能手机设备
资料来源:
公开资料,北京欧立信信息咨询中心
三星之外,多家科技巨头力推虹膜识别技术。
虹膜识别技术以其优越的安全性能,得到了微软、谷歌、Intel等多家科技巨头的支持。
微软2015年7月底发布Windows10引入生物识别认证,包括用虹膜识别。
谷歌到目前为止已经申请了多项利用隐形眼镜进行虹膜识别的专利,意欲利用隐形眼镜探测虹膜反射光线,生成一个“虹膜指纹”,之后将“虹膜指纹”与存储的样本比对,以此判定是不是同一个人。
英特尔主导成立了全球首个虹膜支付联盟,联想和民生银行均已加入。
图表15:
谷歌隐形眼镜
资料来源:
公开资料,北京欧立信信息咨询中心
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