全球生物識別技術規模不斷擴張

全球生物特征識別技術最早運用于法庭科學的司法鑒定，多是對靜態圖像（指紋圖像、臉形圖像）的事后采集和識別。到20世紀90年代末和21世紀初，特別是9.11恐怖事件之后，由于國際反恐斗爭的需要，對靜態、動態圖像的事前事后采集和實時鑒別，已成為防范安全風險的主要技術手段。

此后，生物識別技術不再局限于安全防范領域，逐漸在機場、銀行和各種電子器具上進行了更多實際應用，國外許多高新技術公司試圖用眼睛虹膜、指紋、面貌特征等取代人們手中的信用卡或密碼。

由于具備顯著優勢，生物識別技術開始在金融、電信、信息安全、電子政務等領域普及，全球生物識別技術行業市場規模不斷擴張。根據IBG數據，2017年，全球生物識別市場的規模已達到約131.5億美元，預計2018年市場規模在160.8億美元左右。

在各類生物識別技術中，指紋識別仍占據最高份額，但整體呈下降趨勢，占比已從2007年的66.9%降至2017年的56.7%。指紋識別技術行業市場規模增長也逐漸放緩，2013年以后，同比增速回落至兩位數以內。2017年，全球指紋識別技術（包括AFIS和非AFIS的指紋應用）規模約74.56億美元，同比增長7.71%。

語音識別盡管研發熱度較高，但受制于技術成熟度、用戶使用習慣等，尚未能充分打開市場空間。2017年，全球語音識別技術規模約6.58億美元，市場份額約5%，從2010-2017年語音識別技術的規模走勢來看，其規模及比重都在逐年下降。

相比之下，人臉識別技術更為成熟，國內已有眾多廠商做到了超過99%的準確率。同時，人臉識別更符合用戶使用習慣。因此，近年來，人臉識別得到快速普及，市場規模大幅增長。2017年，人臉識別技術規模為21.57億美元，同比增長達19.83%；在全球生物識別市場中所占份額約16.4%，僅次于指紋識別技術。

虹膜識別方面，虹膜識別作為生物特征識別的一個重要分支，是指利用人眼虹膜區域進行身份鑒別的技術，具有高穩定性、高可靠性和高防偽性等優點。但由于應用場景不多，當前發展不盡人意。2017年，全球虹膜識別技術規模還不到7億美元。

多生物特征融合技術將廣泛應用

全球生物識別技術發展主要呈現出三大趨勢，首先是技術多元化。指紋識別技術由于其技術的穩定性，一直是生物特征識別領域的應用熱點，但由于其易被復制的缺陷，已無法滿足生物特征識別的應用需求。近年來，隨著人臉、虹膜和靜脈等識別技術取得重大突破，其產品得到了廣泛的應用。未來，生物特征識別技術也將繼續多元化發展。

其次，多生物特征融合技術廣泛應用。由于客觀條件變化的不可估計性，單生物特征識別技術往往會遇到難以克服的特例。而且在安全性要求極高的應用領域，單生物特征識別的性能很難達到預期的效果。因此，多生物特征識別技術越來越受到人們的關注。多生物特征識別技術利用了多個生物特征，結合數據融合技術，不僅提高了識別的準確性，而且擴大了多生物特征識別系統的應用范圍，降低了多生物特征識別系統風險，是未來生物特征識別應用領域的必然趨勢。

最后，深度學習技術成熟應用。與傳統的機器學習算法相比，深度學習算法有更強的大數據擬合能力，目前被廣泛應用于人臉識別、語音識別和計算機視覺等方面。不過，深度學習算法需要大量數據來保證在測試集上得到比較好的推廣性，如何解決這一問題將成接下來研究重點。

以上數據來源參考前瞻產業研究院發布的《中國生物識別技術行業市場調研與投資預測分析報告》。

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