人脸识别项目商业计划书 1 2 3 4 5 公司业务 客户需求与解决方案 发展机遇 市场规模 竞争格局 6 7 9 10 产品介绍 商业模式 财务状况 团队核心 目录 11 附：核心技术 8 发展计划 用事实说话 比一比：判断下列四组照片每组是否为同一人？ 用事实说话 A组 B组 C组 D组 不同 同 同 同 用事实说话 人脸识别设备识别准确率已达到远高于人眼识别准确率的水平！且识别效率更高！ 新疆喀什通关现场采集的测试数据，1000人，2000对人脸图像（相同人/不同人各1000对）； 人眼识别准确率：80.5%（20人识别取平均）； 机器识别准确率：92.3%。 公司业务 千墨科技致力于： 人脸识别技术的研究与相关应用产品的研发、生产和销售。 客户需求与解决方案 一方面，目前市场上存在上千家人脸识别技术解决方案和产品应用提供商，但因缺乏高端核心技术，产品应用方向单一，且一般只能解决单一场景应用问题，局限性大。 另一方面，客户实际对人脸识别技术应用的多场景适应性和准确率要求高。例如人与身份证信息的比对、在线支付安全验证等。 客户需求与解决方案 以下以铁路和线下支付为例 铁路： 需求痛点 铁路有明确的“票证人”合一性的要求,但基本没有一个车站能落实这个要求； 铁路车站人流量巨大 人工识别效率低、准确率低， 人力成本高； 客户需求与解决方案 解决方案： 采用人脸识别智能通关系统，由系统自动对“票证人”合一性进行比对确认。 该解决方案： 1、单人通关时间3-6秒； 2、人脸比对准确率90%以上； 使用流程： 客户需求与解决方案 产品形态 客户需求与解决方案 线下支付： 需求痛点： 面对大型银行的竞争优势，地方性商业银行在用户支付领域处于绝对的劣势，急需一种创新性的产品模式增强竞争力； 百度钱包等第三方支付平台，在线上支付上相对支付宝、微信支付等缺乏竞争力，但在线下支付都没有好的解决方案，O2O战略难以实现。 客户需求与解决方案 解决方案： 采用基于人脸识别、声纹识别和唇语识别相结合的支付验证解决方案。 该解决方案： 1、无需携带储蓄卡等； 2、无需密码，不存在密码遗忘的问题； 3、无被复制盗用的安全风险； 4、非接触式支付方式，使用便捷； 使用流程： 发展机遇 核心技术的发展 难度大——本学科核心算法涉及“脑神经科学”、“人工智能”、 “机器学习”、 “图像处理”、“计算机结构与软件设计”、“嵌入式开发”等复杂的学科知识，需要大量的学术人才储备。 门槛高——最前沿技术由欧美日等发达国家学术团队或互联网企业掌握，如UIUC Beckman实验室、斯坦福大学、Google公司等。 发展快——新技术转化为新产品时间越来越短，技术对市场的导向性越来越强，特别是以深度学习为代表的图像分析技术在近期使得智能视频分析从根本上成为了现实。 异构深度神经网络 深度学习 统计机器学习 浅层人工神经网络 1980 -1995 1995 -2007 2007 -2013 2013 –至今 人工智能与智能图像分析技术取得突破性发展成果 发展机遇 均具备较强的购买力 政策推动 公共安全 发展机遇 市场规模（国内） 难度系数（产品上市时间） （单位：亿） 市场规模 通关/安防产品 线下支付 泛身份认证 现有市场调研结果能显示国内市场总规模预估：1650亿元人民币 而公司未来产品将在海外，工业化图像智能识别，军事应用能领域继续发力，这些领域独有数千亿的市场空间 。。。以下略