本文从静脉识别技术、静脉识别产业化、静脉识别标准体系、静脉识别行业的发展问题及建议，对2020年静脉识别产业研究报告进行了全面解析。

随着现代社会对公共安全和身份鉴别的准确性、可靠性要求 日益提高，传统的密码和磁卡等身份认证方式因容易盗用和伪造 等原因已远远不能满足社会的需求。而以指纹、人脸、虹膜、静 脉、声纹等为代表的生物特征以其唯一性（即任 意两人的特征应不同）、稳健性（即特征不随时间变化）、可采 集性（即特征可以定量采集）、高可信度和高准确度在身份认证 中发挥着越来越重要的作用，受到越来越多的重视。生物特征识别（biometrics）是指为了进行身份识别而采用自 动技术对个体生理特征或个人行为特点进行提取，并将这些特征 或特点同数据库中已有的模板数据进行比对，从而完成身份认证 识别的过程。理论上，所有具有普遍性、唯一性、稳健性、可采集性的生 理特征和个人行为特点统称为生物特征。与传统的识别方式不同， 生物特征识别是利用人类自身的个体特性进行身份认证。通用生 物特征识别系统应包含数据采集、数据存储、比对和决策等子系统。 生物特征识别技术涉及内容广泛，包括指纹、人脸、虹膜、 静脉、声纹、姿态等多种识别方式，其识别过程涉及到数据采集、 数据处理、图形图像识别、比对算法、软件设计等多项技术。目 前各种基于生物特征识别技术的软硬件产品和行业应用解决方案 在金融、人社、公共安全、教育等领域得到了广泛应用。

基于用户的协同过滤，先使用统计技术寻找与目标用户有相同喜好的邻居，然后根据目标用户的邻居的喜好产生向目标用户的推荐。¾基于物品的协同过滤，根据所有用户对物品的评价，发现物品间的相似度，然后根据目标用户的历史偏好信息将类似的物品推荐给该用户。

该统计数据包含了2020年中国人脸识别市场应用分布，描述了人脸识别技术在我国的市场格局。

快手大数据研究院联合快手电商发布《2020快手电商生态报告》，系快手首次对外系统梳理电商业务的发展情况。

本数据记录了2016-2020年中国图片行业市场规模,其中2020年规模34.1亿元

白皮书概要显示，自2013年起，国内相关专利公开数量呈大幅上升，5年内翻了10倍以上。专利授权数量相对增长较缓，总数不超过40件。2018年，无论公开数量还是授权数量，专利增幅均达历史峰值。

绝对领先的行业地位及宽厚的内容护城河支撑公司高估值水平。

该统计数据包含了2019年中国大学生拍照及图片处理类APP的MAU情况。美图秀秀MAU为139.6万人。

生物识别是指通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定的技术。计算机通过采集设备获取、识别对象的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度等特征信息进行计算分析，进而和自身数据库已有的范本进行对比，最后判断出用户真实身份。

生物识别技术具有极其广阔的应用前景，巨大的社会效益和经济效益，已引起国际学术界、企业界、政府以及国防军事部门的高度重视。国内相关部门和各级政府也结合实际相继出台了政策性文件。2017年新疆维吾尔自治区公安厅下发了《全区人口精准登记核实工作指南》，为覆盖全疆的虹膜建库提供了政策依据。

当前，世界正处于新一轮科技革命和产业革命的变革浪潮中，以智能终端为代表的互联网产业已成为“互联网+”的基础设施，是推动经济社会变革的重要力量。近年来，越来越多的智能终端及应用软件搭载生物识别技术，在金融科技、安防、民生、智慧家庭等领域广泛应用，为用户带来了更加便利的体验。随着产业的蓬勃发展，生物识别产业未来会进一步走向信息化、智能化。

本文件给出了基于AI的多媒体内容识别的技术框架和基本要求，包括不限于多媒体视觉技术、多媒体内容文字识别技术、多媒体语义理解技术等，在语音、视频、图片、NLP等多媒体内容上的检索识别能力，以及多媒体内容识别中的数据安全能力要求。本文件适用于互联网企业、政府、科研单位开展基于AI的多媒体内容识别的设计、开发、应用等方面的指导和参考。

人脸识别(Face Recognition)是一种基于人的面部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。近年来，随着人工智能、计算机视觉、大数据、云计算、芯片等技术的迅速发展，人脸识别技术取得了长足的进步并且在众多场景中得以成功应用。

该统计数据包含了2017年中国政府网站用户来源类型分布情况。直接访问来源占比最高，占比45.57%。

该统计数据包含了2017年中国政府网站国际用户占比情况。国内用户占比最高，占比99.3。

该统计数据包含了2017年中国分省网站数量及占网站总数比例的情况。2017年广东省网站数量达到了777464个，占网站总数比例达到了14.6%。

移动设备生物特征识别主要由生物特征采集、生物特征存储、生物特征比对三部分组成。其中，关键技术包含生物特征样本采集、质量判断、呈现攻击检测、生物特征提取、特征比对与决策以及多模态融合等。从应用模式来看，典型应用模式分为本地模式和远程模式，可在移动设备上完成所有生物特征识别应用，也可以由移动设备和远端服务器分工协作来完成生物特征识别应用。