| ■ 영문 제목 : Global Face Recognition Device Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E19233 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : IT/전자 |
| Single User (1명 열람용) | USD3,480 ⇒환산￦4,872,000 | 견적의뢰/주문/질문 |
| Multi User (20명 열람용) | USD5,220 ⇒환산￦7,308,000 | 견적의뢰/주문/질문 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 얼굴 인식 장치 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 얼굴 인식 장치 산업 체인 동향 개요, 운송, 금용, 주택용, 비금융 기업, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 얼굴 인식 장치의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 얼굴 인식 장치 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 얼굴 인식 장치 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 얼굴 인식 장치 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 얼굴 인식 장치 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 출입 통제 시스템, 티켓 게이트 시스템, 기타)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 얼굴 인식 장치 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 얼굴 인식 장치 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 얼굴 인식 장치 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 얼굴 인식 장치에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 얼굴 인식 장치 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 얼굴 인식 장치에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (운송, 금용, 주택용, 비금융 기업, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 얼굴 인식 장치과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 얼굴 인식 장치 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 얼굴 인식 장치 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
얼굴 인식 장치 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 출입 통제 시스템, 티켓 게이트 시스템, 기타
용도별 시장 세그먼트
– 운송, 금용, 주택용, 비금융 기업, 기타
주요 대상 기업
– Cloudwalk,Dahua Technology,Aurora,Insigma Group,Face++,PCI,CMOLO,IDEMIA (France),Anviz,Adatis GmbH&Co. KG,ColosseoEAS,Artec Group,EnterFace,IDTECK Co Ltd.,Bioenable
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 얼굴 인식 장치 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 얼굴 인식 장치의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 얼굴 인식 장치의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 얼굴 인식 장치 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 얼굴 인식 장치 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 얼굴 인식 장치 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 얼굴 인식 장치의 산업 체인.
– 얼굴 인식 장치 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다.
■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Cloudwalk Dahua Technology Aurora ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 얼굴 인식 장치 이미지 - 종류별 세계의 얼굴 인식 장치 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 얼굴 인식 장치 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 얼굴 인식 장치 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 얼굴 인식 장치 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 얼굴 인식 장치 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 얼굴 인식 장치 판매량 (2019-2030) - 세계의 얼굴 인식 장치 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 얼굴 인식 장치 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 얼굴 인식 장치 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 얼굴 인식 장치 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 얼굴 인식 장치 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 얼굴 인식 장치 판매량 시장 점유율 - 지역별 얼굴 인식 장치 소비 금액 시장 점유율 - 북미 얼굴 인식 장치 소비 금액 - 유럽 얼굴 인식 장치 소비 금액 - 아시아 태평양 얼굴 인식 장치 소비 금액 - 남미 얼굴 인식 장치 소비 금액 - 중동 및 아프리카 얼굴 인식 장치 소비 금액 - 세계의 종류별 얼굴 인식 장치 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 얼굴 인식 장치 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 얼굴 인식 장치 평균 가격 - 세계의 용도별 얼굴 인식 장치 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 얼굴 인식 장치 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 얼굴 인식 장치 평균 가격 - 북미 얼굴 인식 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 얼굴 인식 장치 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 얼굴 인식 장치 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 얼굴 인식 장치 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 유럽 얼굴 인식 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 얼굴 인식 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 얼굴 인식 장치 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 얼굴 인식 장치 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 영국 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 러시아 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 얼굴 인식 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 얼굴 인식 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 얼굴 인식 장치 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 얼굴 인식 장치 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 일본 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 한국 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 인도 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 호주 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 남미 얼굴 인식 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 얼굴 인식 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 얼굴 인식 장치 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 얼굴 인식 장치 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 얼굴 인식 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 얼굴 인식 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 얼굴 인식 장치 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 얼굴 인식 장치 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 이집트 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 얼굴 인식 장치 소비 금액 및 성장률 - 얼굴 인식 장치 시장 성장 요인 - 얼굴 인식 장치 시장 제약 요인 - 얼굴 인식 장치 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 얼굴 인식 장치의 제조 비용 구조 분석 - 얼굴 인식 장치의 제조 공정 분석 - 얼굴 인식 장치 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 얼굴 인식 장치는 사람의 얼굴을 자동으로 인식하고 식별하는 기술을 구현하는 장치를 말합니다. 단순히 카메라로 영상을 촬영하는 것을 넘어, 촬영된 영상에서 사람의 얼굴을 감지하고, 감지된 얼굴의 특징점을 추출하여 미리 등록된 데이터베이스에 있는 얼굴 정보와 비교함으로써 특정 인물을 식별하거나 본인 여부를 인증하는 기능을 수행합니다. 이는 인간의 얼굴이라는 고유한 생체 정보를 활용하여 보안, 출입 통제, 고객 관리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 강력한 인증 수단이자 정보 처리 기술입니다. 얼굴 인식 장치의 핵심적인 특징은 비접촉식으로 작동한다는 점입니다. 사용자가 특별한 장치를 착용하거나 신체적인 접촉을 할 필요 없이, 카메라 앞에 서거나 지나가는 것만으로도 인식이 이루어집니다. 이는 위생적인 측면뿐만 아니라 사용자의 편의성을 크게 향상시키는 중요한 장점입니다. 또한, 얼굴은 개인의 고유한 생체 정보로서 다른 생체 정보에 비해 비교적 쉽게 획득할 수 있다는 장점이 있습니다. 조명이나 각도 변화, 표정 변화 등 다양한 환경적 요인에 영향을 받을 수 있다는 단점도 있지만, 최근 기술 발전으로 이러한 문제점을 극복하기 위한 연구와 개발이 활발하게 이루어지고 있습니다. 얼굴 인식 장치는 다양한 형태로 구현될 수 있습니다. 가장 기본적인 형태는 단순히 얼굴을 감지하고 인식하는 기능을 수행하는 것으로, 스마트폰의 잠금 해제 기능이나 CCTV 시스템에서의 이상 행동 감지 등에 활용될 수 있습니다. 좀 더 발전된 형태로는 얼굴 인식 기능을 통해 출입을 통제하는 시스템이 있습니다. 이는 특정 건물의 출입 게이트나 사무실 문 등에 설치되어 등록된 인물만이 출입할 수 있도록 제한하는 방식으로 작동합니다. 또한, 회의실이나 강의실 등에서는 참석자의 출결을 자동으로 관리하기 위한 얼굴 인식 장치가 활용되기도 합니다. 최근에는 키오스크나 무인 정보 단말기 등에서도 결제 또는 서비스 이용을 위한 본인 인증 수단으로 얼굴 인식 장치가 도입되는 사례가 늘어나고 있습니다. 이는 사용자에게 더욱 편리하고 신속한 경험을 제공하는 데 기여합니다. 얼굴 인식 장치의 활용 용도는 매우 광범위합니다. 가장 대표적인 분야는 보안 및 출입 통제 시스템입니다. 건물, 사무실, 주차장, 도서관 등 출입이 제한되어야 하는 모든 공간에서 얼굴 인식 장치를 통해 허가된 인원만을 출입시킴으로써 보안성을 강화할 수 있습니다. 또한, 범죄 예방 및 수사 목적으로도 활용됩니다. CCTV 영상에서 용의자의 얼굴을 실시간으로 감지하거나 데이터베이스와 비교하여 신원을 확인하는 데 사용될 수 있습니다. 금융 서비스 분야에서는 비대면 계좌 개설이나 금융 거래 시 본인 확인 절차에 얼굴 인식이 활용되어 보안성과 편리성을 동시에 높이고 있습니다. 소매 및 서비스업 분야에서도 얼굴 인식 장치의 활용이 증가하고 있습니다. 고객 얼굴을 인식하여 개인 맞춤형 서비스를 제공하거나, VIP 고객을 식별하여 우대 서비스를 제공하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 방문객 관리 시스템에 적용하여 사전 등록된 방문객의 출입을 자동화하고 기록을 관리하는 데에도 유용합니다. 교육 분야에서는 학생들의 출석 관리를 자동화하고, 온라인 학습 플랫폼에서 학생의 신원을 확인하는 데에도 사용될 수 있습니다. 이 외에도 스마트 홈 시스템에서 가족 구성원을 인식하여 개인별 맞춤 설정을 제공하거나, 스마트 미러를 통해 건강 상태를 진단하는 등의 다양한 분야로 활용 범위가 확장되고 있습니다. 얼굴 인식 장치를 구현하는 데에는 다양한 관련 기술들이 복합적으로 작용합니다. 가장 근간이 되는 기술은 **컴퓨터 비전(Computer Vision)**입니다. 컴퓨터 비전 기술은 카메라로부터 입력된 영상 데이터를 분석하여 객체(이 경우 사람의 얼굴)를 인식하고 그 특징을 추출하는 역할을 합니다. 영상 처리, 객체 감지, 특징점 추출 등이 컴퓨터 비전의 주요 하위 기술들입니다. **머신러닝(Machine Learning)**과 **딥러닝(Deep Learning)** 기술은 얼굴 인식의 정확도를 비약적으로 향상시킨 핵심 동력입니다. 딥러닝의 한 종류인 **합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**은 영상에서 복잡하고 계층적인 특징을 효과적으로 학습하는 데 탁월한 성능을 보여주며, 얼굴의 윤곽, 눈, 코, 입의 상대적인 위치와 모양 등 고수준의 특징을 자동으로 추출합니다. 이를 통해 조명, 각도, 표정 변화 등 다양한 조건에서도 안정적인 얼굴 인식 성능을 기대할 수 있게 되었습니다. 얼굴 특징점을 추출하는 과정에서는 **LBP(Local Binary Pattern)**, **HOG(Histogram of Oriented Gradients)**와 같은 전통적인 특징 추출 기법들도 사용되지만, 최근에는 딥러닝 기반의 특징 추출 방식이 주로 활용되고 있습니다. 추출된 얼굴 특징점들은 고차원의 벡터 형태로 표현되며, 이를 **유클리드 거리(Euclidean Distance)**나 **코사인 유사도(Cosine Similarity)** 등의 알고리즘을 사용하여 데이터베이스에 저장된 얼굴 정보와 비교하여 일치 여부를 판단합니다. 얼굴 인식 시스템의 성능을 높이기 위해서는 학습 데이터의 양과 질이 매우 중요합니다. 수많은 사람들의 다양한 얼굴 이미지를 학습시켜야 모델이 일반화될 수 있습니다. 또한, 개인 정보 보호 및 보안 문제도 중요한 고려 사항입니다. 얼굴 정보는 민감한 생체 정보이기 때문에, 저장 및 관리 과정에서 암호화 등의 보안 조치가 필수적이며, 사용자의 동의 없이 무단으로 수집하거나 활용하는 것은 법적으로 금지됩니다. 이러한 개인 정보 보호 문제는 얼굴 인식 기술의 발전과 함께 지속적으로 논의되고 있으며, 프라이버시를 보호하면서도 기술의 이점을 활용할 수 있는 방안들이 연구되고 있습니다. 예를 들어, 얼굴 인식 과정에서 개인의 식별 정보를 직접 사용하기보다는 고유한 식별 번호로 대체하거나, 얼굴 정보를 로컬 장치에서만 처리하고 클라우드로 전송하지 않는 방식 등이 고려될 수 있습니다. 결론적으로, 얼굴 인식 장치는 컴퓨터 비전, 머신러닝, 딥러닝 등 첨단 기술이 융합된 결과물로서, 우리의 일상생활과 산업 전반에 걸쳐 보안 강화, 편의성 증대, 효율성 향상 등 다양한 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 앞으로도 기술 발전과 함께 더욱 정교하고 안전하며 윤리적인 방향으로 진화해 나갈 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 얼굴 인식 장치 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2407E19233) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 얼굴 인식 장치 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |