1. 人脸识别的三种应用模式 1.1. 人脸识别的 1:1 模式 1:1 身份验证模式本质上是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速比对并得出是否匹配的 过程, 可以简单理解为证明你就是你 1:1 作为一种静态比对, 在泛金融的核身 信息安全领域中潜在的商用价值巨大 例如在机场安检中持卡人样貌与身份证

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1 Tabl e_title Tabl e_baseinfo 2017 年 04 月 13 日 计算机 人脸识别 : 昔日王谢堂前燕飞入寻常百姓家 人脸识别的三种应用模式 :1:1 身份验证模式本质上是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速比对并得出是否匹配的过程, 可以简单理解为证明你就是你 1:N 则是在海量的人像数据库中找出当前用户的人脸数据并进行匹 配 M:N 是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程 M:N 作为一种动态人脸比对, 其使用率非常高, 能充分应用 于多种场景, 例如公共安防, 迎宾, 机器人应用等 人脸识别的主要商业应用场景包括安防 门禁 新零售以及人证合一等领域 : 安防领域, 随着智能安防概念的深入逐渐产生前端摄像头与后端处理的智能识别分析需求 ; 智能门禁系统是人脸识别在商业领域中最早的应用载体之 一, 其中人脸识别门禁系统对于其他生物识别门禁系统的优势在于 : 自然性 非强制性 非接触性和智能数据输出 ; 智能迎宾系统基于动态捕捉与非配合 式人脸识别技术, 与门禁联动, 并结合后台管理系统可实现快速, 准确识别宾客身份, 访客邀约, 访客登记, 访客数据统计, 访客查询等功能 ; 人脸识别也是 AmazonGo 所代表的新零售应用场景的关键技术 ; 此外, 人证合一产 品将身份证识别与人脸识别技术结合在一起, 市场需求旺盛 人脸识别目前的盈利模式以 to B 为主 目前来说人脸识别企业的主要盈利模式包括企业级技术服务和软硬件销售 国内以商汤科技 旷视科技为代表 的深度学习企业, 以 B2B2C 的商业模式, 与各行业领军企业合作, 共同推进人脸识别在各行业的应用和变现 他们向 B 端输出技术能力, 以分成 按 License 收费 按技术使用次数收费等模式, 绑定 B 端服务于 C 端客户的业 务增长, 并借助 B 端的行业资源打开市场 人脸识别已在多个上市公司核心业务中实现商业化落地 人脸识别技术已经成功应用到以安防行业为代表的多个行业, 并且进入多个上市公司的核心业 务和核心产品体系中 不但大幅提升了各个公司原有业务的运营效率, 更创造了多个前景广阔的增量市场 以安防行业为例, 主要商业模式为三种 :1 为安防厂商提供视频结构化 人脸布控 人脸搜索 车辆识别 人群分析等 软硬一体形态提供定制化 GPU 智能摄像头等一体化解决方案, 按照处理的监控视频路数收费 ;2 将人脸识别功能融入身份识别产品 过关闸机 柜台产品等, 以产品化的形态通过行业渠道销售盈利 ;3 与传统安防厂商合作, 通过其渠道共同中标平安城市 智慧城市等大型项目, 通过项目形式盈利 投资建议 : 我们相信在人工智能上升到国家战略层面的大背景下, 人脸识别 将大展拳脚 我们从产业一线的调研也充分证明 : 在安防等重点行业人脸识别正在加速落地, 继续重点推荐工大高新 东方网力 北部湾旅 佳都科技 神思电子 汉王科技等 行业动态分析 证券研究报告 投资评级领先大市 -A 维持评级 Tabl e_firststock 首选股票 目标价 评级 工大高新 买入 -A 东方网力 买入 -A 神思电子 买入 -A 北部湾旅 买入 -A 佳都科技 买入 -A 汉王科技 买入 -A Tabl e_chart 行业表现 数据来源 :Wind 资讯 % 1M 3M 12M 相对收益 绝对收益 相关报告 计算机沪深 300 7% 3% -1% -5% % -13% -17% -21% 胡又文 分析师 SAC 执业证书编号 :S huyw@essence.com.cn 吕伟 分析师 SAC 执业证书编号 :S lvwei@essence.com.cn 数据出境安全评估办法 公开征求意见,IDC 厂商和有国际 IT 产业资源禀赋 的云计算厂商将明显受益 计算机行业动态分析 BAT 三巨头罕见聚首人工智能成焦点话题 计算机行业周报 (3 月 26 日 ) 不畏浮云人脸识别依旧前途远大 风险提示 : 行业竞争加剧导致的毛利率下降风险, 信息泄露导致的隐私风险 1

2 1. 人脸识别的三种应用模式 1.1. 人脸识别的 1:1 模式 1:1 身份验证模式本质上是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速比对并得出是否匹配的 过程, 可以简单理解为证明你就是你 1:1 作为一种静态比对, 在泛金融的核身 信息安全领域中潜在的商用价值巨大 例如在机场安检中持卡人样貌与身份证信息匹配的过程就是典型的 1:1 场景 然而人眼辨别率只达到 95% 左右, 并会受到外部环境影响, 所以机场安检人 员通过换班来保证识别的准确率 人脸识别技术的出现解决了人工识别的弊端, 并能充分应用于考试考生身份的审核 酒店入住办理, 火车站人票合一认证, 移动端支付等任何需要实 名制等场景 图 1: 移动端人脸识别支付 图 2: 火车站人票合一认证 数据来源 : 支付宝官网, 安信证券研究中心 数据来源 : 互联网公开资料, 安信证券研究中心 1.2. 人脸识别的 1:N 模式 1:N 则是在海量的人像数据库中找出当前用户的人脸数据并进行匹配 1:N 具有动态比对与 非配合的特点, 动态对比是指通过对动态视频流的截取来获得人脸数据并进一步比对的过程, 而非配合性是识别过程非强制性与高效性的表现, 识别对象无需到特定位臵便能完成识别工作 由于这两个特性使 1:N 身份认证模式能迅速落地于公共安全管理与 VIP 客户人脸识别等 场景, 但其难度要远高于静态 1:1, 因为机器面临着曝光过度 逆光 侧脸 远距离等挑战 图 3: VIP 客户人脸识别 图 4: 人脸黑名单 数据来源 :FACE++, 安信证券研究中心 数据来源 : 互联网公开资料, 安信证券研究中心 1.3. 人脸识别的 M:N 模式 2

3 M:N 是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程 M:N 作为一种动态人脸比对, 其使用率非常高, 能充分应用于多种场景, 例如公共安防, 迎宾, 机器 人应用等 但是 M:N 模式仍存在很大的弊端, 因为其必须依靠海量的人脸数据库才能运行, 并且由于识别基数过大, 设备分辨率不足等因素, 使 M:N 模式会产生很高的错误率从而影响识别结果 图 5: M:N 人脸识别 ( 动态人脸对比 ) 图 6: 人脸识别在公共安防场景应用 数据来源 : 格林深瞳, 安信证券研究中心 数据来源 : 君曼科技, 安信证券研究中心 人脸识别技术的成熟虽然能代替一部分劳动力, 但仍不能作为唯一的验证方式, 其更需要与人工识别相结合从而进行精准判断 例如, 在受到外部环境干扰下, 人脸识别技术会产生错误数据, 这时就需要人工协助, 共同完成识别确认过程 ; 又或者在企业应用中, 具有较高机 密需求的场所可以采用人脸识别和刷卡的双重认证来进一步确保安全性 表 1: 人脸识别三种应用模式的对比 人脸识别类型特点优势劣势 1: 1 静态对比 1:N 动态对比 M:N 数据来源 : 安信证券研究中心整理 动态对比 识别精准度高应用场景丰富识别速度快 受硬件设施与环境因素影响小 识别过程高效性与非强制性识别范围较广识别速度快 应用场景丰富识别方式多样化数据产量丰富 设备自动化程度高 识别范围广应用场景丰富使用频率高识别方式多样化数据产量丰富, 商业落地完善 识别过程局限性高识别方式单一化数据产量低 受到硬件设施与环境因素影响较大识别错误率较高 受到硬件设施与环境因素影响大 识别错误率高 2. 人脸识别的主要商业应用场景 2.1. 安防行业 3

4 安防行业应用空间广阔 我国安防行业规模由 十一五 末的 2300 亿元增长至 十二五 末的 5000 亿元, 增速高达 18% 国内安防市场增速远高于全球, 预计 2017 年将达到 6540 万元, 其中视频监控作为平安城市建设的重要环节, 将是人脸识别最具价值的应用场景之一 图 7: 中国安防行业市场规模 ( 亿元 ) 图 8: 我国部分城市摄像头渗透率 ( 个 / 千人 ) 中国安防行业市场规模 ( 亿元 ) % % % % % % 18% 16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 我国部分城市摄像头渗透率 ( 个 / 千人 ) 中国安防行业市场规模 ( 亿元 ) 增长率 数据来源 : 中安网, 安信证券研究中心 数据来源 : 中国统计局网, 安信证券研究中心 视频监控智能化迫在眉睫 随着摄像头数量的急速增加与摄像头网络化进程持续推进, 产生 海量的视频数据并已远远超出监控者的管理范围, 视频监控智能化越来越急迫 智能化管理则是将人工智能引入视频监控中, 使其具备自动整理与分类的功能, 将数据结构化处理, 并使处理后的结构性数据能大规模被用于检索, 分析与统计中, 最终通过针对性深度挖掘使其 成为有意义的情报数据 图 9: 视频智能化分析的趋势 数据来源 : 格灵深瞳, 安信证券研究中心 在深度学习技术推动下, 人脸识别技术可以同时具备识别人物属性和身份的能力 在深度学习推动下, 人脸识别可以实现任意脸部遮挡及视角下的实时检测, 一次性克服了人脸检测中 的几项难题 : 侧脸 半遮挡 模糊人脸, 极大提升了各种现实情况中的人脸检出效果 同时可以识别性别 年龄 表情及多种脸部生理特征, 不仅可以准确识别照片中人物的性别和年 4

5 龄, 也提供表情 颜值 ( 美貌指数 ) 戴眼镜 化浓妆 涂口红 戴帽子 头发颜色 胡须样式等超过 40 种属性, 平均准确率超过 90%, 年龄预测平均误差小于 3 岁 图 10: 实现任意脸部遮挡及视角下的实时检测 图 11: 人脸特征识别 数据来源 : 商汤科技, 安信证券研究中心 数据来源 : 商汤科技, 安信证券研究中心 视频监控领域可以实现多个场景人的行为以及车辆识别 基于深度学习的行人检测算法能够在各类遮挡的情况下精确找出行人位臵, 并能够进一步分析行人姿态和动作, 可应用于交通 监控 辅助驾驶 无人驾驶等 可以在行车场景 交通监控场景 卡口场景中检测多种不同角度的车辆, 并同时给出车牌号码 汽车品牌 型号 颜色等物理特征 图 12: 行人检测 图 13: 车辆检测 数据来源 : 商汤科技, 安信证券研究中心 数据来源 : 商汤科技, 安信证券研究中心 随着智能安防概念的深入, 不同场景的新需求逐渐产生从而促使摄像设备也向智能化发展 摄像设备大致分为前端摄像头与后端处理器这两大部分, 而这两部分智能化各有优劣 表 2: 安防领域前端智能化和后台处理智能化的对比 智能化区域优势劣势相匹配的功能 前端智能化 后台处理智能化 数据来源 : 格林深瞳, 安信证券研究中心整理 对于数据传输速度要求降低, 并节省宽带节约后台使用率对于后台设施要求降低 识别精准度提高安全性强利于数据采集与整合利于维护 前端存储量有限容易受到外部环境影响安全性弱不利于维护 算法精准度及后台硬件设施要求高 受到网速影响大 视频检索功能 视频跟踪功能视频去重功能 图像识别与对比功能信息存储功能 5

6 摄像头的智能化改造是另一个安防领域的市场机遇 摄像头的精准度将影响最终人脸识别的准确率, 此前大量摄像头存在三个致命缺点 :1 三维变二维时易丢失距离信息 ;2 无法完 成全视角监控并受到光源影响巨大 ;3 无法将深度拍摄与全视角拍摄相结合 目前以格灵深瞳为代表的技术公司正着力研发三种类型的摄像头去解决这些问题 : 1 Depth Video 其根据捕食动物眼睛的视觉重叠原理, 利用构成结构光的方式生成 Depth Video, 然后基于数据去分析人的行为 即使有遮挡的情况, 其仍能根据俯视雷达图精准判别每个人的行动轨 迹及行为 图 14:Depth Video 下的效果图 图 15: 人眼摄像机的人脸识别系统 数据来源 : 安信证券研究中心 数据来源 : 安信证券研究中心 2 光场相机 昆虫的复眼能最大程度的捕捉光源, 并传输至神经, 快速形成反映, 同时能完成 360 度无死 角观察外界环境, 也够能迅速视觉定位, 判断近距离的情况 摄像头根据这一成像原理利用镜头或者传感器阵列去接受最大的光场, 并将光场分布并计算结果 3 人眼摄像机 人眼相机的原理其实和哺乳动物的眼球工作原理相似, 人眼中含有黄斑, 其集中了人眼 75% 的有效像素, 剩下的 25% 分布 160 度的时常角上 而人眼相机根据这一特性, 通过一个视场角很广但分辨率不足的检测系统与视场角很小但分辨率很高的黄斑系统共同工作并完成拍拍摄任务 2.2. 门禁 门禁系统又称出入管理控制系统, 是对出入口通道进行管制的智能化系统 可以笼统地概括 为 : 对人员出入权限的管理 即管理什么人 什么时间可以进出哪些门 门禁系统其最初形态为机械门锁, 但随着情境 场所 级别权限 工作流程的细分与人流量增大等外部环境影响下, 钥匙管理难度随之升高 而电子卡锁 ( 磁卡和射频卡 ), 电子密码锁等形式的出现 在一定程度上提高了人们对出入口通道的管理能力, 使通道管理进入了电子化时代 但是随着这两种电子锁的不断应用, 其本身的优缺点便逐渐显现 智能门禁系统是人脸识别在商业领域中最早的应用载体之一, 其中人脸识别门禁系统对于其他生物识别门禁系统的优势在于 : 6

7 1 自然性 自然性指通过用摄像设备采集人脸数据并进行识别比对的方式, 同时包括语音识别和体形识别, 而指纹识别和虹膜识别等则不具备自然性这一特点 2 非强制性 非强制性指在识别过程中被识别对象无需主动配合便能完成识别任务, 例如, 人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息而进行比对 不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传 感器采集指纹, 或利用红外线采集虹膜图像 并且人脸识别门禁系统更具备安全性与高效性 3 非接触性 与其他生物识别技术相对比, 人脸识别是非接触的, 用户不需要和设备直接接触, 并且能够支持高并发处理, 同时又能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣 判断及识别 4 智能数据输出 人脸识别门禁能够对场景内所有人进行面部数据采集, 帮助管理者建立易于检索 对比突出 管理档案以及为改善管理决策提供必要依据 表 3: 不同门禁优缺点对比 门禁系统类型特点优势劣势 机械门锁 电子卡锁 ( 磁卡和射频卡 ) 无电子器件, 全机械密码锁通过固定钥匙开锁 通过电控与磁卡开锁主卡, 副卡或密码键盘共同设臵进出权限 操作简单价格偏低市场认识度较高故障率低, 易维修 布线, 施工方便 价格实惠故障率偏低, 易维修市场认识度高 不易管理更换繁琐 美观感欠缺安全性低无数据使用 便捷度低 安全性较低保安性低数据使用率低 智能门禁系统 ( 人脸识别, 指纹识别等 ) 自然性 非接触性非接触性智能数据输出通过生物识别特征开锁 安全性高便捷度高识别速度高效数据使用率高应用场景丰富 美观科技含量高易管理 价格昂贵故障率偏高维修成本高市场认识度低 数据来源 : 安信证券研究中心整理 图 16: 人脸识别门禁识别框架 图 17: 人脸识别闸机识别框架 数据来源 :FACE++, 安信证券研究中心 数据来源 :FACE++, 安信证券研究中心 7

8 2.3. 智能迎宾 企业智能迎宾系统 智能迎宾系统基于动态捕捉与非配合式人脸识别技术, 与门禁联动, 并 结合后台管理系统可实现快速, 准确识别宾客身份, 访客邀约, 访客登记, 访客数据统计, 访客查询等功能, 使企业办公更智能化 图 18: 企业智能迎宾框架 数据来源 : 旷视科技, 安信证券研究中心 展会迎宾签到系统 展会的签到形式从最初的纸质身份牌发展至条形码, 磁卡,IC( 智能 ) 卡, 手机二维码等多种形式, 然而这些方式只是实现了会议签到无纸化管理, 虽然在一定程度上提高了效率 但仍存在较大隐患, 例如信息安全的丢失, 冒名代签等诸多问题 展会迎宾签到系统同样基于人脸识别技术, 组织者只需采集一次参会人员的面部图像 ( 征集或在网上检 索 ), 并录入系统人像数据库 访客只需经过摄像范围内, 摄像设备则能迅捕捉并进行识别, 进一步分配座位完成签到任务 同时, 系统也能与其他设备联动, 例如标签打印机, 嘉宾人 脸查找等 图 19: 会议迎宾签到 图 20: 展会迎宾签到 数据来源 : 辉瑞制药, 安信证券研究中心 数据来源 : 亚布力中国企业家论坛, 安信证券研究中心 8

9 2.4. 以 AmazonGo 为代表的新零售 人脸识别技术是 AmazonGo 所代表的新零售应用场景的关键 当消费者进入商店, 摄像设备首先会对其进行面部识别, 并传回至 Amazon 用户人像数据库中进行比对 而商场中每一 件商品都配备重力感应器与传感器, 通过摄像设备捕捉消费者的行为及手势, 并准确识别其拿起的商品信息, 同时采集消费者离开货架后的图像共同传送至信息中心 计算机根据比对结果与每一件商品所传输的重力感应信息结合来共同判断消费者是否进行购物, 并不会产生 延迟 商店中麦克风能根据环境声音来判断消费者位臵, 从而协助摄像设备进行人物定位追踪 离店时, 扫描器能扫描并记录消费者购买的商品, 同时进行二次确认, 并在其消费账户 完成扣费任务 图 51:Amazon Go 消费者人脸识别确认框架 图 22:Amazon Go 系统构成框架 数据来源 :Amazon, 安信证券研究中心 数据来源 :Amazon 官网, 安信证券研究中心 2.5. 人证合一 人脸识别人证合一产品本质就是将身份证识别与人脸识别技术结合在一起的新应用, 其保留了传统线下审核中 机读 证件的部分, 同时通过人脸识别技术对持卡人进行现场人脸采集, 并与身份证中的图像信息进行交叉比对, 完成验证过程 根据系统框架结构的不同, 智能身份验证将分为网络对比模式与终端对比模式 同时根据应用场景的不同, 设备形态又分为人证对比闸机与认证对比一体机 表 4: 网络对比模式与终端对比模式对比模式类型网络对比模式终端对比模式数据来源 : 安信证券研究中心整理 特点 前段设备负责人脸捕捉与证件信息读取对比过程通过云端服务器进行对比结果通过前端设备显示 需要网络支持, 前端设备扩容成本低 负责整体化的人脸识别认证合一的过程可单机运行, 部署应用更灵活 9

10 图 23: 人证对比一体机应用场景 图 24: 人证对比一体机应用场景 数据来源 : 互联网公开资料, 安信证券研究中心 数据来源 : 互联网公开资料, 安信证券研究中心 3. 人脸识别的盈利模式 目前来说人脸识别技术公司主要以企业级技术服务和软硬件销售为盈利模式 国内以商汤科 技 旷视科技为代表的深度学习技术公司, 主要以 B2B2C 的商业模式与各行业领军企业合作, 共同推进人脸识别在各行业的应用和变现 一般这类公司向 B 端输出技术能力, 以分成 按 License 收费 按技术使用次数收费等模式, 绑定 B 端服务于 C 端客户的业务增长, 从而借助 B 的行业资源打开市场 表 5: 人脸识别在各个行业的典型盈利模式 行业人脸识别应用的场景收费模式 银行业人脸识别 / 文字识别 / 活体检测技术用于银行身份认证 票据识别等场景按项目收费 互联网金融行业 人证比对远程身份认证服务 移动互联网行业给各类直播 照片处理 相册 APP 提供人脸识别 图像识别技术支持按年计费 手机行业 机器人行业 安防行业 通信行业 数据来源 : 安信证券研究中心整理 为各类手机厂商提供图像处理 人脸识别 图像识别技术 为机器人公司提供多种视觉识别技术 为安防厂商提供视频结构化 人脸布控 人脸搜索 车辆识别 人群分析等软硬一体形态提供产品技术升级服务, 竞标智慧城市 平安城市等政府大型项目 为运营商提供人脸识别 文字识别 活体认证 门禁系统 VIP 识别系统等技术产品 手机卡实名制认证项目等 按照人证比对服务调用次数计费 多为按照出货量每台收取技术授权费 多为按照出货量每台收 取技术授权费 多数是按照处理的监控视频路数收费或者项目收费 项目制或者运营商代理, 采取分成收费 4. 人脸识别已在多家上市公司核心业务中实现商业化落地 2014 年, 香港中文大学教授汤晓鸥教授领导的计算机视觉研究组开发的 DeepID 深度学习模型, 在 LFW (Labeled Faces in the Wild) 数据库上获得了 99.15% 的识别率首次超过人类 ( 同等情况下人用肉眼在 LFW 上的识别率为 97.52% ), 人脸识别技术取得重大突破至今已有三年时间 2017 年, 经过三年的技术红利消化与扩散, 人脸识别已经成功应用到以安防行业为代表的 10

11 多个行业, 并且进入多个上市公司的核心业务和核心产品体系中 不但大幅提升了各个公司原有业务的运营效率, 更创造了多个前景广阔的增量市场 以安防行业为例, 主要商业模式 为三种 : 第一, 为安防厂商提供视频结构化 人脸布控 人脸搜索 车辆识别 人群分析等软硬一体 形态提供定制化 GPU 智能摄像头等一体化解决方案, 按照处理的监控视频路数收费 ; 第二, 将人脸识别功能融入身份识别产品 过关闸机 柜台产品等, 以产品化的形态通过行业渠道销售盈利 ; 第三, 与传统安防厂商合作, 通过其渠道共同中标平安城市 智慧城市等大型项目, 通过项目形式盈利 图 25: 工大高新人脸识别闸机产品 图 26: 工大高新人脸分析系统 资料来源 : 工大高新, 安信证券研究中心 资料来源 : 工大高新, 安信证券研究中心 表 6: 人脸识别已经进入多个上市公司核心业务 公司名称在人脸识别领域的布局人脸识别的产品 工大高新 神思电子 东方网力 佳都科技 2012 年公司旗下汉柏科技与天津大学 南开大学成立了由中科院陈永川院士领衔的国家级应用数学中心, 并于 2016 年初成功研发首个成 果 基于人工智能技术的人脸识别算法 神思电子大力推行人脸识别产业化进程, 并已在园区管理, 宾馆入住, 金库安防, 税务认证与建筑工地等领域完成批量应用,2016 年, 神思电子与依图科技合资成立神思依图, 利用双方在人脸识别与车辆识别 领域的优势互补, 从而打造计算机视觉领域全方位解决方案 2015 年 7 月, 东方网力与商汤科技成立合资公司深网视界, 利用双方协同优势将人脸识别技术完美产业落地, 并针对安防领域的需求开发基于深度学习的智能视频分析算法产品 其产品通过高效的捕捉识别性能, 精准的特征提取与人脸识别技术, 已成功应用于公安, 教育, 交通等行业 2015 年, 佳都科技与中国科学院合资成立云从科技公司, 并专注于人脸识别等前瞻性技术的核心算法研发及 互联网 + 泛安全 的产业化应用 自 2015 年来, 佳都科技与多家银行进行深度合作, 致力于将 人脸识别技术结合到金融服务的运用场景中, 同时开发了数十种银行智能解决方案, 并已得到广泛使用 1) 配合型识别 ( 闸机 柜台 );2) 非配合型 ( 监控 布防 ) S-11 银行移动展业系统 S-23 公共安全防控系统 S-27 证像同一认证系统 S-78 实名办税认证系统 人脸识别 人群布控 人群分析系统 人脸实时报警系统 人脸共享服务平台 人脸采集检索系统 11

12 海康威视 大华股份 在安防领域, 海康威视通过人脸识别技术与智慧监控设备, 以城市道 路网为依托实现了区域布控与人员识别, 并应用于公安实战中 在 神威 天网工程中, 海康威视以丰富的产品线与产品性能, 采用 星光 + 摄像机, 人脸抓拍机与鹰眼等一系列高端智能前端设备进行人像和车辆捕捉, 并完成识别与分析工作, 提高了监控范围 大华股份的人脸识别技术已经应用于公共安防, 金融等多个领域, 例 如 G20 的安保就成功应用于大华人脸识别技术, 通过抓拍人像数据与公安黑名单进行比对, 完成人员监控任务, 并成功应用于多个城市的安防布控 超脑 NVR 海康脸谱 深眸人脸摄像机 大华城市人脸识别系统 大华 F7300 人脸识别服务器 数据来源 : 安信证券研究中心整理 我们相信在人工智能上升到国家战略层面的大背景下, 人脸识别将大展拳脚 我们从产业一线的调研也充分证明 : 在安防等重点行业人脸识别正在加速落地, 继续重点推荐工大高新 东方网力 北部湾旅 佳都科技 神思电子 汉王科技等 5. 风险提示 行业竞争加剧导致的毛利率下降风险, 信息泄露导致的隐私风险 12

13 行业评级体系 收益评级 : 领先大市 未来 6 个月的投资收益率领先沪深 300 指数 10% 以上 ; 行业动态分析 / 计算机 同步大市 未来 6 个月的投资收益率与沪深 300 指数的变动幅度相差 -10% 至 10%; 落后大市 未来 6 个月的投资收益率落后沪深 300 指数 10% 以上 ; 风险评级 : A 正常风险, 未来 6 个月投资收益率的波动小于等于沪深 300 指数波动 ; B 较高风险, 未来 6 个月投资收益率的波动大于沪深 300 指数波动 ; 分析师声明 胡又文 吕伟声明, 本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格, 勤勉尽责 诚实守信 本人对本报告的内容和观点负责, 保证信息来源合法合规 研究方法专业审慎 研究观点独立公正 分析结论具有合理依据, 特此声明 本公司具备证券投资咨询业务资格的说明 安信证券股份有限公司 ( 以下简称 本公司 ) 经中国证券监督管理委员会核准, 取得 证券投资咨询业务许可 本公司及其投资咨询人员可以为证券投资人或客户提供证券投资分析 预测或者建议等直接或间接的有偿咨询服务 发布证券研究报告, 是证券投资 咨询业务的一种基本形式, 本公司可以对证券及证券相关产品的价值 市场走势或者相关影响因素进行分析, 形成证券估值 投资评级等投资分析意见, 制作证券研究报告, 并向本公司的客户发布 免责声明 本报告仅供安信证券股份有限公司 ( 以下简称 本公司 ) 的客户使用 本公司不会因为任何机构或个人接收到本报告而视其为本公司的当然客户 本报告基于已公开的资料或信息撰写, 但本公司不保证该等信息及资料的完整性 准确 性 本报告所载的信息 资料 建议及推测仅反映本公司于本报告发布当日的判断, 本报告中的证券或投资标的价格 价值及投资带来的收入可能会波动 在不同时期, 本公 司可能撰写并发布与本报告所载资料 建议及推测不一致的报告 本公司不保证本报告所含信息及资料保持在最新状态, 本公司将随时补充 更新和修订有关信息及资料, 但不保证及时公开发布 同时, 本公司有权对本报告所含信息在不发出通知的情形下做出 修改, 投资者应当自行关注相应的更新或修改 任何有关本报告的摘要或节选都不代表本报告正式完整的观点, 一切须以本公司向客户发布的本报告完整版本为准, 如有需要, 客户可以向本公司投资顾问进一步咨询 在法律许可的情况下, 本公司及所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易, 也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行 财务 顾问或者金融产品等相关服务, 提请客户充分注意 客户不应将本报告为作出其投资决策的惟一参考因素, 亦不应认为本报告可以取代客户自身的投资判断与决策 在任何情 况下, 本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议, 无论是否已经明示或暗示, 本报告不能作为道义的 责任的和法律的依据或者凭证 在任何情况下, 本公司亦不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任 本报告版权仅为本公司所有, 未经事先书面许可, 任何机构和个人不得以任何形式翻版 复制 发表 转发或引用本报告的任何部分 如征得本公司同意进行引用 刊发的, 需 在允许的范围内使用, 并注明出处为 安信证券股份有限公司研究中心, 且不得对本报告进行任何有悖原意的引用 删节和修改 安信证券股份有限公司对本声明条款具有惟一修改权和最终解释权 13

14 Tab le_sales 销售联系人 上海联系人 葛娇妤 朱贤 许敏 孟硕丰 李栋 侯海霞 潘艳 北京联系人 原晨 温鹏 田星汉 王秋实 张莹 李倩 周蓉 深圳联系人 胡珍 范洪群 孟昊琳 Tabl e_addr ess 安信证券研究中心深圳市 地址 : 深圳市福田区深南大道 2008 号中国凤凰大厦 1 栋 7 层 邮编 : 上海市 地址 : 上海市虹口区东大名路 638 号国投大厦 3 层 邮编 : 北京市 地址 : 北京市西城区阜成门北大街 2 号楼国投金融大厦 15 层 邮编 :

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