从“使徒行者”的两度“刷脸”谈到IR LED的未来机会

“做兄弟，在心中，你感觉不到，我说一万句都是废的!”

今年暑期档电影市场不温不火，几乎所有影片的票房都低于预期，不过警匪卧底电影《使徒行者》的横空出世，多少给人们带来些意外惊喜，其在亚洲票房已逾七亿港元(约人民币5.9亿元)——且慢着，各位智友们并没有走错“片场”，智库君也不是新开了影评专栏，说这些，是因为智库君刚刚看到了一则有趣的相关报道，要在今天拿出来分享：原来因为“职业病”的原因，某位“技术控”影迷就特别留意到了在该电影里曾经两次出现一种“人脸识别”的高科技应用镜头。而这种技术，就是我们本文接下来将要出场的“第一主角”。

《使徒行者》应用人面识别技术的电影剧照一

《使徒行者》应用人面识别技术的电影剧照二

“不知是导演在彰显香港与时俱进的科学技术，还是在强调香港警察保密工作的安全性，开篇和中间情节安排了两次吴镇宇饰演的警察人脸识别。”

该“技术控”影迷介绍到，人脸识别，俗称“刷脸”，从上世纪60年开始就已开始研究，它集成人工智能、机器识别、模型理论学一系列尖端技术，是生物特征识别最困难的研究课题之一。在日常生活中并不多见，目前一般应用在国家级会议(如最近的G20峰会)，铁路安防系统、大型重要考试、重要码头、金融支付等场合。

有数据显示，从指纹识别到虹膜识别，生物识别逐步进入消费电子产品终端，全球生物识别市场预计2020年将达250亿美元，其中目前增速最快的为脸部识别，在应用场景不断增加的情况下，脸部识别极有可能是下一个消费终端创新的大方向，而在技术上红外LED窄带滤波有望成为核心要素。

可以预期，这种“刷脸”技术的市场潜力非常巨大，从去年开始就已经率先在金融行业应用，最明显的是去银行办卡，再也不用在柜台前苦等，而是通过刷身份证、“刷脸”快捷方便完成，甚至在未来还可能会带来一场技术驱动产业的革命。

目前，手机市场苹果、三星、华为等都在研发“刷脸”技术，苹果收购PolarRose、PrimeSense等相关技术公司，在即将到来的苹果发布会里会不会有“刷脸”技术?值得期待。此外，资本市场上BAT公司也迅速布局“刷脸”产业，国内科大讯飞、汉王科技等都在潜心研究，一旦技术成熟、商业模式成形，“看脸”的时代或者就真的不远了。

脸部识别或脱颖而出

相关分析指出，随着现代物联网、生物辨识、穿戴式装置的兴起，各种传感器与影像辨识技术越显重要。IRLED的应用特性，成为重要的辅助光源，并且透过结合了感测装置与辨识技术之后，可以应用在虹膜辨识，脸部辨识等特殊应用。亦或者是应用在穿戴式装置的生物传感器上，可以量化人体的生理状态，成为健康管理的新工具。鉴于智能手机、汽车、监控系统和其他应用红外LED渗透率激增，亚太地区将成为全球最大的红外LED细分市场。

如今，从指纹识别到虹膜识别，生物识别被更多的消费电子厂商采用，大家对于技术的探讨进入白热化，但其实技术的比较意义不大，市场才能说明一切。

据统计，2007年至2013年六年期间，生物识别技术的全球市场规模年均增速为21.7%，这在全球大部分行业增长率不到5%的对比下实属罕见。 2015年生物识别技术全球市场规模将达到 130亿美元，2020年将达到250亿美元，5年内年均增速约14%。

全球生物识别行业市场规模(亿美元)（来源：前瞻产业研究院、安信证券研究中心）

据统计预测，自2015年到2020年，各细分行业市场规模增幅分别为：指纹 (73.3%) 、语音 (100%) 、人脸 (166.6%) 、虹膜(100%) 、其他 (140%) 。

五大生物识别各有特点，但是从市场占有率看，指纹识别之后最可能脱颖而出的预计是脸部识别。

可以看到，在众多生物识别技术中，人脸识别在增幅上居于首位，预计到 2020 年人脸识别技术市场规模将上升至24亿美元。据此预计，在智能终端渗透脸部识别的情况下，市场规模可能大超预期。

从商业角度看，支付宝、券商、银行为主的金融服务机构已经在去年开始大量采用脸部识别开户、转账、付款等，以招商银行为例，脸部识别能够实现手机端超过50万的转账，可见对于其安全性的认同。

全球生物识别细分行业市场占比（来源：前瞻产业研究院、安信证券研究中心）

1.指纹识别是目前应用最为广泛的生物识别技术，技术成熟且成本低廉，广泛应用于考勤、门禁等身份识别。但容易复制，且指纹磨损后影响识别精度。

2.虹膜识别利用人眼图像中虹膜区域的特征(环状物、皱纹、斑点、冠状物)形成特征模板，通过比较特征参数完成识别。该方法识别精度高、不易仿造但相关设备价格昂贵。

3.语音识别通过分析语音的惟一特性进行身份验证，其设备距离范围大、安装简易，但识别准确度低，可能被录音欺骗，且易受背景噪声、身体状况、情绪等因素影响。

4. 签名识别是基于行为特征的生物识别技术，通过分析笔迹、压力、书写速度进行身份验证。但签名可仿造性高，且签名工具、情绪等均可对签名识别造成干扰。

5. 脸部识别与其他生物识别方式相比， 优势在于自然性、 不被察觉性等特点。

所谓的自然性，即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，人类也通过观察比较人脸、声音等信息对其他个体进行区分和确认。因此，指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，利用可见光即可获取人脸图像信息，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中身份信息即有可能被仿造。

生物识别类别比较（来源：CNKI、安信证券研究中心）

业界巨头已纷纷布局

任何的技术创新都能在专利和收购中提前知晓，脸部识别进入智能终端这不仅仅是一种猜测，业界巨头已经长期积极布局脸部识别。

全球业界巨头布局概况

1

苹果公司

先后收购 Polar Rose，Prime Sense，Perceptio，Faceshift，Emotient，Turi等脸部识别相关技术公司

2

三星公司

于 2010 年 12 月 29 日申请脸部识别设备、算法及机器可读媒体专利;于 2004年 6 月 19 日申请图像识别特征提取的设备及算法专利

3

华为公司

申请至少 10 项脸部识别相关专利，如，确定人脸图像中人脸的身份标识的方法、装臵和终端

4

谷歌公司

先后收购脸部识别系统公司 PittPatt 和 Viewdle 后，截止 2016 年 6月共申请 21 项脸部识别相关专利

5

Facebook

收购 Tel Aviv 后已于 2014 年上线脸部识别软件 DeepFace

6

亚马逊

申请了 7 项脸部识别专利

7

微软

申请 了6 项脸部识别专利

目前中国企业也开始借力IRLED走出LED红海竞争，如上一年爆出的亿光电子已携手晶元光电(晶电)，共同开发红外线的特殊应用，又如专注于红外LED市场的联创光电这两年也募集资金2.19亿元进行“功率型红外监控系统用LED外延材料、芯片及器件产业化项目”。具敏锐嗅觉及技术创新能力的台系厂商在去年年底抓紧这一细分市场，如晶元光电、亿光电子和研晶光电等，全球芯片巨头日亚化学、欧司朗亦加入这一场“红色战场”。

人脸识别怎么实现

人脸识别主要分为人脸检测和人脸比对两部分。其工作流程为：

人脸识别流程（来源：百度、安信证券研究中心）

1. 图像采集：通过采集传感器(如摄像头)采集人脸图像;

2. 人脸定位及提取：然后对采集到的数据进行处理，去除采集数据中的噪声和环境因素，抽取样本中能够表征个人身份的特征信息;

3. 特征对比：再把这些特征信息与数据库中已有的信息进行对比;

4. 输出结果：最后根据比对的相似程度来判断是否匹配。

目前人脸识别市场的解决方案主要包括：2D识别、3D识别、热感识别，目前市场上主流的识别方案是采用摄像头的 2D方案。

2D脸部识别是基于平面图像的识别方法，但由于人的脸部并非平坦，因此2D识别在将 3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。

3D与2D脸部识别的结果对比（来源：新加坡出入境管理局、安信证券研究中心）

3D 识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效信息。因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。热传感识别技术使用一个三层的BP(back-propagation)前馈神经网作为分类器，在使用热感信息的同时使用不会被发型、呼吸等环境因素影响的关键脸部几何信息，如鼻梁角度、脸颊面积等，以增强识别精度。

脸部识别创新的热感识别模式（来源：InfraredPhysicsTechnology61(2013)、安信证券研究中心）

从目前的发展看，主要分为商业系统、主流软件、算法等，我们认为终端设备的集成化应用需要整套解决方案，大厂商在这方面具有优势。脸部识别的组件部分主要涉及：软件部分为数据库、算法;硬件部分为摄像头模块、集成设备、传感器、芯片、IC、硬件接口电路、液晶显示屏、存储器等;以及，整合软硬件厂商的系统服务商。其中算法为产业链核心环节，同时也是技术壁垒最高的环节。从目前国内设计脸部识别的公司看，主要还是提供摄像头算法等，硬件的价值可能被忽视。

脸部识别的主要商业系统、主流软件、主流算法（资料来源：互联网、安信证券研究中心整理）

红外 LED 窄带滤波有望成为核心要素

传统的脸部识别技术主要基于可见光图像的脸部识别，但这种方式有着难以克服的缺陷，近红外脸部识别系统能够彻底解决环境光照影响问题。传统可将识别在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的要。比如，拍照时遇到侧光时出现的“阴阳脸”现象，就可能无法正确识别。

解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。基于近红外图像的人脸识别核心技术和系统，在不同光线条件下，能够拍摄不受环境光照变化影响的近红外人脸图像，加上领先的算法，能够取得很高的识别率。

不受环境光影响的近红外人脸图像（来源：互联网、安信证券研究中心）

近红外人脸识别包括两部分：主动近红外人脸成像设备和相应的光照无关人脸识别算法。使用强度高于环境光线的主动近红外光源成像，配合相应波段的光学滤片，可以得到环境无关的人脸图像，人脸图像只会随着人与摄像头的距离变化而单调变化。

在此图像上采用一些特定的特征提取方式，如：局部二元模式(LocalBinaryPattern，LBP)特征，可以进一步消除图像的单调变化，得到完全和光照无关的特征表达。近年来，近红外人脸识别在实际生活中已经有了诸多应用，如：“深圳-香港生物护照自助通关系统”，“澳门-珠海生物护照自助通关系统”，“北京机场T3 航站楼自助通关系统”等，均取得了很好的效果。

主动近红外人脸成像设备能为人脸识别提供不受环境光影响的、高质量的人脸图像，所谓的高质量包括：图像亮度合适、均匀、对比度合适、不存在过度曝光等。主动近红外人脸成像设备一般包括如下单元：

在相应波段强度高于环境光的主动近红外光源，一般为高功率 850nm 和 940nm 红外LED;能够接收近红外光的摄像头，通常为 CCD 图像传感器。CCD具有体积小、重量轻、失真度小、功耗低、可低压驱动、抗冲击、抗振动、抗电磁干扰强的优点，因此被广泛应用于各种图像采集系统。在人脸识别系统中的 CCD基本上是硅衬底的，其光谱响应范围为 400nm~1100nm，该范围也就是窄带滤光片要考虑的光谱范围。

窄带滤光片，臵于摄像头镜头外，允许近红外光通过的同时过滤环境光。主要用来隔离干扰光，透过信号光，充分突显有用信息，减小干扰信息，为后续的图像处理和识别奠定基础。

技术上红外LED窄带滤光片有望成为核心因素。目前有些方案采用隔离可见光透过红外光的红外玻璃作为滤光片，然而普通的红外玻璃只是隔离了可见光和紫外光，并没有隔离干扰光中处于红外波段的部分。因此想得到良好的抗干扰效果，必须采用窄带滤光片。

普通吸收型颜色滤光片与窄带滤光片曲线比较

850nm LED 的光谱分布（来源：兆九光电、安信证券研究中心）

窄带滤光片的选取需要考虑多个光学指标，包括带宽、中心波长、截止波长、截止深度、峰值透过率、产品厚度等等。从近期摄像头与AR的发展看，国内的光学公司成为主力供应商，反应国内的光学实力足够消费电子及特殊显示的需求，窄带滤光模组预计国际大客户仍会采用国内供应商。

窄带滤光片的选取（来源：互联网、安信证券研究中心）

一款典型 850 窄带滤光片产品及其曲线图（来源：纳红光电、安信证券研究中心）

（来源：新兴产业智库，据安信证券、芯闻时间等整合报道）

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