2020 - 2027年，图像识别市乐鱼体育手机网站入口场规模，份额和趋势分析报告，按技术，按应用，按组件(硬件，软件)，按部署模式，按垂直方向，按区域，和细分市场预测

报告概述

2019年全球图像识别市场规模为273亿美元，预计2020乐鱼体育手机网站入口年至2027年CAGR将达到18.8%。图像识别技术，由机器学习，已经被嵌入到多个领域，如自动驾驶汽车，视觉网站的自动图像组织，以及社交网站的人脸识别。图像识别最受欢迎的应用之一是社交媒体监控，因为视觉倾听和视觉分析是数字营销的基本因素。此外，这种技术在与安全和保障相关的应用中被大量使用，例如面部识别由执法机构使用。此外，机场在安检处越来越多地使用面部记忆技术。例如，2019年8月，美国运输安全管理局(TSA)在麦卡伦国际机场(LAS)对旅行证件检查器(TDC)的身份验证自动化进行了短期测试。这项测试涉及面部识别技术，以评估贸发局将乘客身份证件上的图像与乘客在检查站拍摄的照片进行比较的能力。

来自各个垂直行业(如汽车、零售和电子商务、安全和医疗保健)的主要公司正在迅速实现数字图像处理。例如，2019年7月，零售分析和计算机视觉解决方案全球提供商Trax收购了Planorama，后者是一家总部位于欧洲的销售和零售执行图像识别服务提供商。此次收购旨在通过提供一套全面的店内执行解决方案，为全球包装消费品(CPG)客户提供服务。由于Planorama提供了广泛的以cpg为中心的解决方案来提供商品推荐，通过利用基于深度学习的图像处理，Trax将能够扩大其在机器学习平台支持的分析服务业务。

随着云媒体服务的出现和移动设备的激增，出现了大量的图像识别技术，如内容审核、视觉搜索和人脸记忆。面部记忆被广泛应用于执法和政府部门。它在用例的商业应用中获得了更多的普及，例如通过生物识别和电子支付．例如，2019年7月，罗马尼亚保护和警卫服务实施了NEC公司提供的NeoFace面部识别引擎，用于在罗马尼亚举行的欧盟峰会的访问控制。此外，NEC公司等科技巨头正致力于在2020年年底推出身体识别系统。这项技术将能够在一次访问一个地方时重新识别人们，比如机场或体育场。

机器学习和人工智能能力是近年来图像识别领域取得进展的动力。深度神经网络已被设计用于各种与图形相关的任务，大大超越了传统的基于手工图像特征的方法。例如，2019年4月，霍尼韦尔国际公司与半导体领域的科技巨头英特尔公司合作，推出了其新的安全平台MAXPRO视频管理系统和网络视频记录器。由深度学习技术支持的英特尔视觉产品已被整合到MAXPRO中，以实现人脸记忆功能。安全和监视的进步增加了对edge等高清识别技术的需求视频分析和安全。

图像识别市场趋势

个人对高带宽数据服务和先进机器学习的日益偏好，导致了对图像识别技术的需求增加。在各种垂直行业，如媒体和娱乐;零售;IT与电信;和银行、金融服务和保险(BFSI)的发展导致了先进技术在其组织中的越来越多的使用，这反过来又促进了图像识别的采用。图像识别系统帮助识别物体、建筑物、地点、标志和人，以及其他图像。此外，图像识别技术的最新发展已允许用户通过智能手机捕捉的图像将小册子和杂志等离线内容与促销视频、增强现实体验和产品信息等数字内容联系起来。

此外，自动图像识别系统在计算机视觉中起着至关重要的作用，它被用于识别或检测数字图像或视频中的图像或属性。它使用户能够实时收集和分析数据。数据以高维的形式收集，并产生数字或符号信息。作为图像识别的一部分，计算机视觉可以实现目标识别、事件检测、图像重建、学习和视频跟踪。

由于图像数据库的延伸，图像识别技术在大数据分析和有效的产品和服务品牌等应用中出现了一些机会。其中一些图像数据库，如ImageNet和Pascal VOC是免费的。该数据库包含数百万个关键词标记的图像，这些图像描述了图像中出现的对象。它构成了图像识别的基础，使计算机能够准确、快速地识别图像中的物体。例如，图像识别解决方案可以快速识别图像中的狗，因为它通过分析大量带有“狗”这个词的图像来了解狗的样子。一些领先的社交网站，如谷歌和Facebook，具有直接从数据库访问用户标记的照片的优势，以准备他们的深度学习网络，以高度准确地检测物体。

此外，由于数据库是图像识别解决方案的培训材料，开源框架如软件库和软件工具构成了解决方案的构建模块。它通过提供不同类型的计算机视觉功能，如医疗筛查、车辆障碍检测、情感和面部识别等，帮助准备或训练机器从数据库中可用的图像中学习。一些领先的图像识别库包括加州大学伯克利分校的Caffe、谷歌TensorFlow和Torch。

技术的见解乐鱼APP二维码

基于该技术，市场被细分为物体识别、QR/条形码识别、模式识别、面部识别和光学字符识别．2019年，目标识别领域占据了相当大的市场份额。物体识别是计算机视觉的一种形式，在面向消费者的科技公司和企业中都获得了发展势头。此外，随着面部识别技术被广泛应用于制造业、安保和监控等多个行业，预计在预测期内，面部识别技术的增长将出现显著转变。

QR/条形码识别也是一种重要的图像识别技术，条形码扫描仪被企业迅速采用，以跟踪其固定资产。条形码识别的几个好处，如顺畅的内部操作，节省时间和准确性，鼓励企业采用条形码扫描仪。此外，条形码识别在许多应用程序中的使用，如娱乐、广告、游戏、艺术和流行文化，以及跟踪产品，为该技术的巨大市场份额做出了贡献。这项技术在零售和其他行业的应用有望在未来几年推动QR/条形码识别领域的增长。

应用程序的见解乐鱼APP二维码

基于应用，市场被划分为扫描和成像，安全和监控，增强现实营销和广告，以及图像搜索。营销和广告部门在2019年主导了市场，因为许多企业采用了技术，通过先进的广告、客户互动和品牌来改善他们的营销活动。主要的社交媒体平台正在使用人工智能图像识别技术来改善用户体验，并允许广告商发布与上下文相关的广告。例如，2018年11月，为零售商提供视觉搜索服务的slice Acquisition Inc.收购了社交媒体监控图像识别软件开发商Ditto Labs的知识产权资产。这次收购是为了在互联网上提供关于产品使用和共享的深刻见解。乐鱼APP二维码

增强现实领域预计将出现大幅增长，预计在预测期间将以健康的复合年增长率增长。图像识别技术可以检测2D图像，并触发增强内容以幻灯片、视频、声音、360°全景、3D动画和文本的形式出现。增强现实中的图像识别被用于多种目的，如产品展示、娱乐和印刷杂志的增强。

例如，电气安装技术及相关产品和服务的全球供应商Busch-Jaeger Elektro GmbH使用增强现实技术创建产品演示。此外，以城市旅行、长途旅行和生活方式为主题的德国旅游杂志《abenteuer und reisen》的印刷版中，有大量应用程序用户获得了增强现实体验。

组件的见解乐鱼APP二维码

基于组件，图像识别市场被划分为硬件、软件和服务。预计在预测期内，服务业将出现显著的增长。由于越来越多的图像处理软件被用于各种应用，如医疗成像、计算机图形学和照片编辑，软件部门在2019年占据了很大的市场份额。

在预测期内，借助API，在计算机视觉相关软件的开发中使用数字图像处理的趋势，预计将会增加市场的需求。例如，一些API平台(如Amazon Rekognition)提供了向应用程序添加视频或图像分析的选项，并增强了应用程序的对象识别能力。此外，微软提供的基于云的API工具Microsoft Computer Vision API为开发人员提供了访问图像处理和内容可视化的权限。一些企业和公司利用法师识别软件来提高内容发现和加速文本提取。

部署模式洞察乐鱼APP二维码

基于部署模式，市场被划分为本地部署和云部署。云计算在2019年主导了市场，预计在预测期内将保持这一地位。基于云的市场的增长是由于它在需要集中监控的垂直行业(如银行、金融服务和保险(BFSI)、媒体和娱乐以及政府)中得到了越来越多的采用。此外，基于云的部署提供了对不同服务器或源上可用的API(应用程序编程接口)的访问。

一些组织正在实施基于云的图像处理解决方案，以保护机密数据并加强他们的营销努力。这些解决方案帮助用户在日常活动中采用创新技术，而不会妨碍他们的预算。例如，由深度学习技术支持的Amazon Rekognition提供了高度精确的面部搜索功能和面部分析，可用于检测、分析和比较人脸，用于各种用户验证和公共安全用例。此外，谷歌Vision(谷歌云平台的一部分)使开发人员能够实现机器学习模型来理解图像的内容。

垂直的见解乐鱼APP二维码

基于垂直，市场被划分为媒体和娱乐、BFSI、汽车和交通、零售和电子商务、电信和IT、政府、医疗保健等。2019年，由于图像识别技术能够从社交媒体上分享的图片中提取商业见解，媒体和娱乐部门占了很大的份额。乐鱼APP二维码通过实现计算机视觉和机器学习，虚拟现实环境的发展已经改变了媒体和娱乐行业，包括互动媒体、游戏、广告以及电视和电影制作体验。例如，IBM公司提供的沃森媒体(Watson Media)可以让体育爱好者自动捕捉比赛的精彩片段，并在社交媒体上分享。

此外，零售和电子商务部门在2019年主导了市场，预计在整个预测期内仍将是主导垂直领域。在图像识别的帮助下，网上购物者可以通过拍摄他们选择的服装、质地、印花或颜色的照片来搜索服装或配饰。用智能手机拍下的照片被上传到应用程序(app)上，该应用程序利用人工智能技术在商品目录中搜索类似产品。此外，自动驾驶汽车也越来越多地采用图像识别技术，预计这将有助于汽车和交通领域的显著增长。在这项技术的帮助下，自动驾驶汽车可以探测到障碍物，并在人行道和护栏附近警告司机。该技术还能够识别红绿灯和路标。

区域的见解乐鱼APP二维码

北美在2019年占据了最大的市场份额，主要是由于基于云的流媒体服务在美国的快速增长。该部门的增长归因于人工智能和移动计算平台在数字购物和电子商务领域的日益融合。由于该地区汽车障碍检测技术的不断进步，预计欧洲区域市场将在预测期内出现显著增长。

由于从社交分享的图片中提取商业信息和自动组织无标签的照片集合等好处，预计图像识别市场将在各个地区见证技术采用的激增。乐鱼APP二维码此外，它还为自动驾驶汽车提供了安全功能。图像识别解决方案供应商之间的竞争日益激烈，促使供应商将重点放在创新产品的开发上，以维持竞争。

另一方面，亚太地区预计将在预测期内以最高的复合年增长率增长。这一增长归因于手机和平板电脑使用量的增加、技术的快速进步以及在线流媒体在中国和印度等新兴经济体的普及。这一增长归功于移动和云解决方案在解决信息安全方面的广泛采用。中国和印度等国家的经济增长、智能手机的日益普及以及电子商务的发展等因素推动了市场的增长。

人脸记忆在中国安全和监控系统中的应用越来越多，预计将推动亚太地区的市场增长。例如，中国政府在国内实施了实名制登记政策，要求公民将其网上账户与官方身份证相关联。这些政策使得图像识别在全国范围内更加普及。

图像识别市场份额分析乐鱼APP二维码

该市场的主要行业参与者包括Attrasoft, Inc.;谷歌;Catchroom;日立有限公司;霍尼韦尔国际公司;LTUTech;NEC公司;高通技术公司;斯莱斯收购公司;和Wikitude GmbH。 Vendors in the market are focusing on increasing the customer base to gain a competitive edge in the market. Therefore, vendors are taking several strategic initiatives, such as enhancing their products by adding new features, collaborations, acquisitions and mergers, and partnerships with other key players in the market. For instance, in March 2018, Microsoft launched its pre-built tools with updated services, namely Face API, Custom Vision Service, and Bing Entity Search. The updates in these services involve improvement in custom image classification and facial recognition. Also, in May 2019, Wikitude GmbH launched the Wikitude SDK 8.5 with new image recognition features, such as transparent area feature and image target collection. Such enhancement in services/products/solutions made by the companies are strategic initiatives to compete against other market players.

报告范围

属性	细节
估算基准年	2019
实际估算/历史数据	2016 - 2018
预测期	2020 - 2027年
市场代表	2020 - 2027年营收百万美元和复合年增长率
地区范围	北美，欧洲，亚太，南美，MEA
国家范围	美国、加拿大、墨西哥、德国、英国、中国、日本、印度和巴西
报告覆盖	收入预测，公司份额，竞争格局，增长因素和趋势
15%免费定制范围(相当于5个分析师工作日)	如果您需要的特定信息目前不在报告的范围内，我们将作为定制的一部分提供给您

报告所涵盖的部分

本报告预测了全球、区域和国家层面的收入增长，并提供了2016年至2027年每个细分领域的最新行业趋势分析。在本次研究中，Grand Vie下载乐鱼体育平台w Research根据技术、应用、组件、部署方式、垂直和区域对全球图像识别市场报告进行了细分。

• 技术展望(收入，百万美元，2016 - 2027年)

  • 二维码识别

  • 对象识别

  • 面部识别

  • 模式识别

  • 光学字符识别

• 应用前景(收入，百万美元，2016 - 2027年)

  • 增强现实

  • 扫描与成像

  • 保安及监察

  • 市场营销和广告

  • 图片搜索

• 组件展望(收入，百万美元，2016 - 2027年)

  • 硬件

  • 软件

  • 服务

• 部署模式展望(收入，百万美元，2016 - 2027年)

  • 云

  • 本地

• 纵向展望(收入，百万美元，2016 - 2027年)

  • 零售及电子商务

  • 媒体与娱乐

  • BFSI

  • 汽车与交通

  • IT与电信

  • 政府

  • 医疗保健

  • 其他人

• 地区展望(收入，百万美元，2016 - 2027年)

  • 北美

    • 美国

    • 加拿大

    • 墨西哥

  • 欧洲

    • 德国

    • 英国

  • 亚太地区

    • 中国

    • 日本

    • 印度

  • 南美

    • 巴西

  • 中东和非洲(MEA)