市場調査レポート
商品コード
1466276
顔認識市場:タイプ別、コンピューティング別、業界別、用途別-2024~2030年の世界予測Face Recognition Market by Type (Artificial Neural Networks, Classical Face Recognition Algorithms, D-based Face Recognition), Computing (Cloud Computing, Edge Computing), Vertical, Application - Global Forecast 2024-2030 |
● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報(例:国別セグメント)の追加などの対応が可能です。 詳細はお問い合わせください。
顔認識市場:タイプ別、コンピューティング別、業界別、用途別-2024~2030年の世界予測 |
出版日: 2024年04月17日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 196 Pages
納期: 即日から翌営業日
|
顔認識市場規模は、2023年に76億4,000万米ドルと推定され、2024年には92億8,000万米ドルに達し、CAGR 21.83%で2030年には304億6,000万米ドルに達すると予測されています。
顔認識市場には、顔を使って人物の身元を識別または確認する顔認識ソフトウェアとアルゴリズムが含まれます。機械学習と人工知能の継続的な改善は、より正確で信頼性の高い顔認識ソフトウェアに貢献しています。安全とセキュリティへの関心の高まりにより、顔認識を含む監視システムの採用が増加しています。顔認識機能を内蔵したスマートフォンの普及により、消費者の裾野は大きく広がっています。しかし、同意や顔認識システムをめぐる厳しい法律や倫理的な議論は、市場導入の妨げになる可能性があります。偏りの可能性、照明や角度の違いによる不正確さ、高画質画像の必要性といった問題は、顔認識技術の性能に影響を与える可能性があります。さらに、クラウドベースのサービスとの統合、顔認識アプリケーションのアクセシビリティとストレージ機能の強化が、市場成長の機会を生み出しています。また、都市監視や交通管理のためのスマートシティプロジェクトでの採用も、今後の市場拡大に貢献すると予想されています。
主な市場の統計 | |
---|---|
基準年[2023] | 76億4,000万米ドル |
予測年[2024] | 92億8,000万米ドル |
予測年 [2030] | 304億6,000万米ドル |
CAGR(%) | 21.83% |
タイプ別:仮想現実アプリケーションにおける3Dベースの顔認識選好の高まり
人工ニューラルネットワークは人間の脳の神経構造をエミュレートし、顔画像のパターンや特徴を認識することができます。ANNベースの顔認識は、複雑なパターン認識タスクを処理することに長けており、照明、表情、ポーズの変化にうまく適応します。古典的な顔認識アルゴリズムには、顔の特徴の統計的分析に基づく伝統的なアプローチである固有顔、フィッシャー顔、ローカルバイナリパターンなどの手法が含まれます。古典的な顔認識アルゴリズムは、単純な監視システムなど、多様なデータセットを処理する能力よりもスピードが優先される、それほど複雑でないアプリケーションに有利です。3D 顔認識は、顔の3次元構造を分析することで、付加的なデータを提供し、特に課題である照明条件下において、より精度を高めることができます。顔記述子ベースの手法は、群衆監視システムのように、異なる角度や距離から顔を照合する必要がある場合に有用です。ビデオベースの認識は、時間の経過に伴う顔の特徴の動的分析を活用し、静的な画像認識よりも多くのデータポイントと潜在的な精度を提供します。
コンピューティング別:顔認識アプリケーションにデータ処理とストレージを提供する集中型クラウド・コンピューティング・アプローチ
クラウドコンピューティングは、顔認識アプリケーションのデータ処理とストレージに集中型のアプローチを提供します。クラウドの膨大な計算能力とスケーラブルなリソースにより、顔認識システムは様々なソースからの大量のデータを効率的に処理、分析することができます。エッジコンピューティングは、顔認識デバイスのデータ生成源に近いところでデータ処理を行います。この分散化されたアプローチは、リアルタイム処理、レイテンシの削減、常時クラウドに接続することなく機能を維持することが必要なシナリオにおいて不可欠です。エッジコンピューティングは、安全な施設でのアクセス制御やモバイルデバイスのユーザー認証など、時間に敏感なアプリケーションに最適です。
業界別:セキュリティ強化とパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを実現するため、幅広い業種で利用可能
自動車・輸送分野における顔認識テクノロジーは、主にセキュリティ強化とユーザー体験のパーソナライズに利用されています。銀行、金融サービス、保険分野では、セキュリティ強化と詐欺防止に顔認識が利用されています。銀行や金融機関は、バイオメトリクス認証を導入することで、口座へのアクセスを保護し、なりすましを防止しています。消費財や小売市場では、顔認識は顧客サービスやマーケティングの向上に役立っています。教育分野では、顔認識は出席追跡、キャンパスセキュリティの強化、学校施設への入退室管理などに活用されています。エネルギー・公共事業分野では、顔認識テクノロジーは、主に重要なインフラストラクチャのセキュリティや、人員のアクセス監視に活用されています。顔認識は、国家安全保障、身元確認、政府や防衛における監視に重要な役割を果たしています。ヘルスケア機関では、顔認識は患者管理の改善、患者のプライバシー保護、医療サービスへのアクセスの合理化に利用されています。製造業では、セキュリティ対策の強化、労働コンプライアンスの徹底、労務管理の最適化などに顔認識が活用されています。IT・通信業界では、本人確認、顧客関係管理、データセンターのセキュリティ確保など、顔認識の技術が最前線で活用されています。
アプリケーション別:アクセスコントロールと感情認識のための多様なアプリケーション
顔認識を利用した入退室管理は、入室を許可された人だけに許可することで、セキュリティを強化します。入退室管理技術の必要性は、物理的な領域とデジタル領域の両方において、機密性の高い領域を保護する必要性から生じます。顔認識は、パーソナライズされたコンテンツ配信を可能にし、リアルタイムで広告を調整するための人口統計学的および感情的な手がかりを識別することで、広告業界を再構築しています。顔認識の勤怠管理は、非接触で従業員の勤怠を記録し、正確な勤怠管理と従業員管理の必要性を満たす効率的な方法を提供します。eラーニング分野では、顔認識はオンライン学習者の身元確認、学歴詐称対策、コンプライアンス遵守に利用されています。感情認識ソフトウェアは、顔の表情を分析して感情を推測するもので、小売業、自動車産業、メンタルヘルス産業において、顧客の感情分析、車内安全、気分の追跡などの需要に応えています。法執行機関は、行方不明者の発見や容疑者の特定など、個人の特定や追跡に顔認識を使用しています。ロボット工学に顔認識を組み込むことで、ロボットはより人間に近い対話ができるようになり、カスタマーサービス、ヘルスケア、個人支援における自動化体験が向上します。
地域別の洞察
米国とカナダでは、顔認識テクノロジーに対する需要は、主に法執行機関、国境管理、民間企業のセキュリティなどの分野で牽引されています。南北アメリカでは、より正確で偏りの少ないアルゴリズムの開発に積極的に取り組んでおり、技術革新と倫理的配慮の両面に取り組んでいます。欧州諸国では、消費者の購買行動が厳しい一般データ保護規則(GDPR)に誘導され、顔認識テクノロジーへの関心が高まっています。EMEA地域で進行中の技術革新は、個人のプライバシー権を尊重しつつ、高い精度を達成することに焦点を当てています。中東、特に湾岸協力会議(GCC)諸国における顔認識の採用は、最先端のセキュリティシステムに対する意欲を反映しています。アフリカにおける顔認識テクノロジーは新興市場であり、モバイルバンキングや法執行機関への応用が加速しています。APAC地域では、顔認識技術の開発と展開は、特に公共監視における大量導入が特徴で、政府のイニシアチブによる強力なバックアップがあります。この地域の非公開会社は重要な特許を保有しており、官民両部門からの多額の投資に支えられて、研究の最前線にいます。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスは顔認識市場の評価において極めて重要です。事業戦略や製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供します。この綿密な分析により、ユーザーは各自の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます:フォアフロント(F)、パスファインダー(P)、ニッチ(N)、バイタル(V)です。
市場シェア分析
市場シェア分析は、顔認識市場におけるベンダーの現状について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、企業の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された累積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競合特性に関する貴重な考察が得られます。このような詳細レベルの拡大により、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位に立つための効果的な戦略を考案することができます。
1.市場の浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を提示しています。
2.市場の開拓度:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟市場セグメントにおける浸透度を分析しています。
3.市場の多様化:新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合の評価と情報:市場シェア、戦略、製品、認証、規制状況、特許状況、主要企業の製造能力について徹底的な評価を行います。
5.製品開発およびイノベーション:将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供します。
1.顔認識市場の市場規模および予測は?
2.顔認識市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、用途、分野は何か?
3.顔認識市場の技術動向と規制枠組みは?
4.顔認識市場における主要ベンダーの市場シェアは?
5.顔認識市場への参入に適した形態や戦略的手段は?
[196 Pages Report] The Face Recognition Market size was estimated at USD 7.64 billion in 2023 and expected to reach USD 9.28 billion in 2024, at a CAGR 21.83% to reach USD 30.46 billion by 2030.
The face recognition market encompasses facial recognition software and algorithms to identify or verify a person's identity using their face. The continuous improvements in machine learning and artificial intelligence contribute to more accurate and reliable face recognition software. Growing safety and security concerns have led to an uptick in the adoption of surveillance systems, including face recognition. The ubiquity of smartphones with built-in facial recognition capabilities has expanded the consumer base significantly. However, stringent laws and ethical debates around consent and face recognition systems may hinder market adoption. Issues such as the potential for bias, inaccuracy in varying lighting and angles, and the need for high-quality images can affect the performance of the face recognition technology. Moreover, integration with cloud-based services, enhancing accessibility and storage capabilities for face recognition applications is creating opportunities for market growth. The adoption in smart city projects for urban surveillance and traffic management is also anticipated to contribute to market expansion in upcoming years.
KEY MARKET STATISTICS | |
---|---|
Base Year [2023] | USD 7.64 billion |
Estimated Year [2024] | USD 9.28 billion |
Forecast Year [2030] | USD 30.46 billion |
CAGR (%) | 21.83% |
Type: Increasing preference of 3D-based face recognition for virtual reality applications
Artificial neural networks emulate the neural structure of the human brain, allowing systems to recognize patterns and features in facial images. ANN-based face recognition is adept at handling complex pattern recognition tasks and adapts well to variations in lighting, facial expressions, and poses. Classical face recognition algorithms include methods like Eigenfaces, Fisherfaces, and Local Binary Patterns, which are traditional approaches based on the statistical analysis of facial features. Classical face recognition algorithms are advantageous for less complex applications where speed is a higher priority than the ability to handle diverse data sets, such as simple surveillance systems. 3D face recognition involves analyzing the three-dimensional structure of the face, which provides additional data and can be more accurate, especially in challenging lighting conditions. Face descriptor-based methods are useful in cases requiring matching faces from different angles and distances, such as in crowd surveillance systems. Video-based recognition leverages dynamic analysis of facial features over time, providing more data points and potential accuracy over static image recognition.
Computing: Centralized cloud computing approach offering data processing and storage for face recognition applications
Cloud computing offers a centralized approach to data processing and storage for face recognition applications. With the immense computational power and scalable resources of the cloud, face recognition systems can efficiently process and analyze large volumes of data from various sources. Edge computing brings data processing closer to the source of data generation often to the face recognition device itself. This decentralized approach is essential in scenarios necessitating real-time processing, reducing latency, and maintaining functionality without constant cloud connectivity. Edge computing is ideally suited for time-sensitive applications, such as access control in secure facilities or user authentication in mobile devices.
Vertical: Broad scope in business verticals for enhanced security and personalized user experience
Face recognition technology in the automotive and transportation sector is primarily used for enhancing security and personalizing user experience. The banking, financial services, and insurance sectors utilize face recognition for security enhancement and fraud prevention. Banks and financial institutions implement biometric authentication to secure account access and safeguard against identity theft. In the consumer goods and retail market, face recognition helps in improving customer service and marketing. The education sector is leveraging face recognition for attendance tracking, enhancing campus security, and access control to school facilities. Face recognition technology in energy and utilities primarily secures critical infrastructure and monitors personnel access. Face recognition plays a critical role in national security, identity verification, and surveillance in government and defense. Healthcare institutions use face recognition to improve patient management, protect patient privacy, and streamline access to medical services. In the manufacturing industry, face recognition is utilized for strengthening security measures, ensuring workforce compliance, and optimizing labor management. The telecommunications and IT industries are at the forefront of integrating face recognition technology, using it for identity verification, customer relationship management, and securing data centers.
Application: Diverse applications for access control and emotion recognition
Access control using face recognition enhances security by permitting entry only to authorized individuals. The need for access control technology arises from the requirement to secure sensitive areas, both in physical and digital domains. Face recognition is reshaping the advertising industry by enabling personalized content delivery and identifying demographic and emotional cues to tailor advertising in real time. Face recognition for attendance tracking offers a contactless, efficient way to record employee attendance and monitor workforce presence, addressing the need for accurate timekeeping and workforce management. In the eLearning sector, face recognition is used to verify the identity of online learners, combat academic fraud, and ensure compliance. Emotion recognition software analyzes facial expressions to infer emotions, serving a demand in retail, automotive, and mental health industries for customer sentiment analysis, in-vehicle safety, and mood tracking. Law enforcement agencies use face recognition to identify and track individuals, including finding missing persons and identifying suspects. Incorporating face recognition into robotics allows robots to interact more human-likely, enhancing automation experiences in customer service, healthcare, and personal assistance.
Regional Insights
In the United States and Canada, the demand for face recognition technology is primarily driven by sectors such as law enforcement, border control, and private enterprise security. The Americas region has observed considerable investment in research and development as firms actively focus on creating more accurate and less biased algorithms, demonstrating a commitment to both innovation and ethical considerations. European countries are witnessing growing interest in face recognition technology, with consumer purchase behavior guided by the stringent General Data Protection Regulation (GDPR). Ongoing technological innovations in the EMEA region focus on achieving a high level of accuracy while respecting individual privacy rights. The adoption of face recognition in the Middle East, particularly in the Gulf Cooperation Council (GCC) countries, reflects an appetite for state-of-the-art security systems. Face recognition technology in Africa is an emerging market, with applications in mobile banking and law enforcement gathering pace. In the APAC region, the development and deployment of face recognition technology is characterized by mass implementation, particularly in public surveillance, and has strong backing from government initiatives. Companies in the region hold significant patents and are at the forefront of research, supported by substantial investment from both the public and private sectors.
FPNV Positioning Matrix
The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the Face Recognition Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
Market Share Analysis
The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the Face Recognition Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
Key Company Profiles
The report delves into recent significant developments in the Face Recognition Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include Amazon Web Services, Inc., AnyVision Interactive Technologies Ltd., Ayonix Corporation, Clarifai, Inc., Clearview AI, Inc., Cognitec Systems GmbH, Daon, Inc., FaceFirst, Inc., FacePhi SDK, Fujitsu Limited, Hangzhou Hikvision Digital Technology Co., Ltd., id3 Technologies, IDEMIA, Innovatrics, s.r.o., Megvii by Beijing Kuangshi Technology Co., Ltd., Microsoft Corporation, NEC Corporation, Neurotechnology, NVISO SA, Panasonic Corporation, Shanghai Yitu Technology Co., Ltd., Thales Group, Visage Technologies d.o.o., and Zoloz Co., Ltd..
Market Segmentation & Coverage
1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.
2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.
3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.
4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.
5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.
1. What is the market size and forecast of the Face Recognition Market?
2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the Face Recognition Market?
3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the Face Recognition Market?
4. What is the market share of the leading vendors in the Face Recognition Market?
5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the Face Recognition Market?