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市場調査レポート
商品コード
1383245
顔認識システムの世界市場 (2023年~2033年)Global Face Recognition Systems Market 2023-2033 |
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顔認識システムの世界市場 (2023年~2033年) |
出版日: 2023年11月20日
発行: Aviation & Defense Market Reports (A&D)
ページ情報: 英文 150+ Pages
納期: 3営業日
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顔認識システムは、バイオメトリクス技術に基づくシステムであり、顔の特徴を分析して個人を識別・確認します。このシステムは高度なアルゴリズムを使用して、画像やビデオ映像から顔のパターンをキャプチャ・処理・比較します。顔認識はセキュリティ・認証・監視・パーソナライズされたユーザー体験など、さまざまな用途でますます普及し、広く使用されるようになっています。
顔認識アルゴリズムは、画像やビデオストリームから人の顔を検出し、位置を特定することから始まります。この手順には、顔のランドマークを識別し、背景と区別することが含まれます。高度な顔検出アルゴリズムは、照明・ポーズ・表情・嚙み合わせの変化に対応できます。
顔認識システムは、登録プロセス中に個人の固有の顔の特徴をキャプチャし、データベースに保存します。これは、目と目の間の距離、鼻の形、顔の輪郭など、特定の顔のランドマークを抽出し、エンコードすることが必要です。収集されたデータは、将来の比較のためのベースラインとなります。
キャプチャされた顔が識別または検証のためにシステムに提示されると、保存された顔の特徴がキャプチャされた顔とリアルタイムで比較されます。一致を判断するために、顔認識アルゴリズムは顔のパターン間の類似点と相違点を調べます。キャプチャされた顔がデータベース内の参照顔と一定の閾値内で一致する場合、システムは個人を認識します。顔認識システムの精度と性能は、時間の経過とともに著しく向上しています。機械学習と人工知能技術は、精度、ロバスト性、適応性を向上させるために高度なアルゴリズムに使用されています。
このシステムは、照明・ポーズ・表情・年齢、さらには部分的な嚙み合わせにも対処することができ、より信頼性が高く効率的な認識を実現します。
顔認識システムは様々な分野で使用されています。セキュリティ分野では、ビルや空港などの制限区域での入退室管理に使用されています。また法執行機関においても、容疑者の特定やビデオ監視の改善に役立てられています。顔認識システムは、モバイル機器、オンラインサービス、デジタル決済の認証を簡単かつ安全にします。また、パーソナライズされた広告や小売店での顧客認識など、パーソナライズされた体験にも利用されています。
当レポートでは、世界の顔認識システム市場について分析し、全体的な市場規模の動向見通しや、地域別・国別の詳細動向、主要技術の概略、市場機会などを調査しております。
Face recognition systems are biometric technology-based systems that analyze facial features to identify or verify individuals. These systems capture, process, and compare facial patterns from images or video footage using advanced algorithms. Face recognition is becoming increasingly popular and widely used in a variety of applications, including security, authentication, surveillance, and personalized user experiences.
Face recognition algorithms begin by detecting and locating human faces in an image or video stream. This procedure entails identifying facial landmarks and distinguishing them from the background. Advanced face detection algorithms can deal with changes in lighting, pose, facial expressions, and occlusions.
Face recognition systems capture and store individuals' unique facial features in a database during the enrollment process.This entails extracting and encoding specific facial landmarks, such as the distance between the eyes, nose shape, or facial contours. The data collected serves as a baseline for future comparisons.
When a captured face is presented to the system for identification or verification, the stored facial features are compared in real time with the captured face. To determine a match, the face recognition algorithms examine the similarities and differences between the facial patterns. The system recognizes the individual if the captured face matches a reference face in the database within a certain threshold. Face recognition systems' accuracy and performance have significantly improved over time. Machine learning and artificial intelligence techniques are used in advanced algorithms to improve accuracy, robustness, and adaptability.
These systems can deal with lighting, pose, expressions, age, and even partial occlusions, resulting in more reliable and efficient recognition.
Face recognition systems are used in a variety of fields. They are used in security for access control in buildings, airports, and other restricted areas. They are also used in law enforcement to help identify suspects and improve video surveillance. Face recognition systems make mobile devices, online services, and digital payment authentication simple and secure. They are also used in personalized experiences like personalized advertising and customer recognition in retail settings.