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信达证券股份有限公司
CINDA SECURITIES CO.,LTD
北京市西城区闹市口大街9号院
1号楼6层研究开发中心
邮编：100031
人脸识别:这是一个“看脸”的时代
2014 年 11 月 10 日（周一）
人脸识别：非主动接受带来的主动管理能力。 1）人脸识别技术不需要主动接受的特性带来了主动管理能力，具有更加
广泛的应用范围；2）图像采集设备的重复利用，也不必在手机等消费电子中加入新的部件，降低了应用及推广成本；3）
在大型安防应用中的人脸数据库建设一般采用办理身份证时采集的图像作为数据源，不需要在重新进行采集，人脸数据
库容易建设。
人脸识别技术及产业链介绍：人脸识别算法是核心。人脸识别主要包括图像采集、预处理、人脸检测、人脸特征点提取
和比对等一系列的模式识别。人脸识别还可以分为人脸数据库的建立和识别两个过程。人脸识别整个产业链包括高清摄
像头、服务器等硬件厂商，人脸识别算法（包括人脸检测、特征点提取和比对三方面）的软件厂商及整合人脸识别软硬
件的系统服务商，其中人脸识别算法是产业链核心环节，也是技术壁垒最高的环节。
人脸识别应用将朝软/系统集成双向拓展。从行业空间和技术成熟路径上看，人脸识别技术的 SDK 应用和公共安全需求将
是人脸识别技术的主要推动力，其中人脸识别技术的SDK应用目前还缺少杀手级应用，而公共安全应用需求最强烈，空
间巨大，随着技术的进步及政府部门认识到人脸识别技术的主动管理能力加强推广应用，有望成为未来几年人脸识别技
术快速发展的推动力，我们更加看好人脸识别技术在公共安全领域的应用。
大风起兮，谁将受益。我们看好人脸识别技术在大众消费市场和公共安全领域的大规模应用，而国内人脸识别技术有竞
争力的参与企业不多，在 A 股市场上人脸识别技术标的更是稀缺标的，我们看好汉王科技（）、欧比特
（）、海鑫科金（申报 IPO），可以重点关注非上市创新型企业北京旷视科技（旗下 Face++平台）利用人脸
识别技术开展的新商业模式。
风险提示。1. 人脸识别技术进展缓慢；2.人脸识别技术应用拓展不力。
康敬东
食品饮料行业分析师
证券研究报告
中小企业研究
国际市场前沿
中小企业研究团队
谢从军 分析师
执业编号：S1500511120001
联系电话：+86 10 63081271
邮箱：xiecongjun@
杨腾 分析师
执业编号：S1500514070003
联系电话：+86 10 63081244
邮箱：yangteng@
王光兵 研究助理
联系电话：+86 10 63081265
邮箱：wangguangbing@
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目 录
这是一个“看脸”的时代 ............................................................................................................. 1
人脸识别：非主动接受带来的主动管理能力 ................................................................ 1
人脸识别技术及产业链介绍：人脸识别算法是核心 ..................................................... 3
人脸识别应用将朝软/系统集成双向拓展...................................................................... 6
大风起兮，谁将受益 ................................................................................................ 10
风险提示 ................................................................................................................. 12
过去一月美股、A 股指数对比 .................................................................................................... 12
纳斯达克市场个股涨跌幅排行榜 ................................................................................................ 13
表 目 录
表 1:2013 年 1-10 月国内生物识别市场规模及分类 ............................................................. 1
表 2：生物识别技术对比.................................................................................................... 2
表 3：人脸识别应用下游客户的需求 .................................................................................. 6
表 4：纳斯达克市场一个月内涨幅排行榜前 20（—）...................... 13
表 5：纳斯达克市场年初至今涨幅排行榜前 20（截止 ） .................................. 14
表 6：纳斯达克市场一个月内跌幅排行榜前 20（—） ..................... 15
表 7：纳斯达克市场年初至今跌幅排行榜前 20（截止 ） .................................. 16
图 目 录
图 1：全球生物识别市场规模（单位：百万美元） .............................................................. 1
图 2：全球生物市场市场分类 ............................................................................................. 1
图 3：人脸识别的 VIP 客户管理系统 .................................................................................. 2
图 4：安防管理系统 .......................................................................................................... 2
图 5：人脸识别技术过程及产业链 ...................................................................................... 3
图 6：人脸检测示意图 ....................................................................................................... 4
图 7：人脸特征点示意图.................................................................................................... 4
图 8：1:1 人脸验证............................................................................................................ 5
图 9：1：N 人脸识别......................................................................................................... 5
图 10：2013 年 1-10 月国内生物识别市场下游需求分析 ..................................................... 6
图 11：1：2013 年 1-10 月人脸识别市场产品分类 .............................................................. 6
图 12：人脸识别的二维分析 .............................................................................................. 6
图 13：门禁、AB 门及智能社区示意图 ............................................................................... 8
图 14：人脸数据库的应用 .................................................................................................. 9
图 15：纳斯达克指数与标普 500 指数（—） .................................. 13
图 16：中小板指数和创业板指数（—） ......................................... 13
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这是一个“看脸”的时代
人脸识别：非主动接受带来的主动管理能力
生物特征识别技术是利用人体生理特征（如指纹、人脸、虹膜、掌纹等）或是行为特征（如笔迹、语音、步态等）来对个人
进行身份鉴别。根据市场研究机构 Acuity Market intelligence 报告数据显示，2013 年全球生物识别市场规模达到 亿美
元，其中指纹识别技术使用范围最广，产品市场份额约为 58%，其次是人脸识别产品（约占 18%），并预计至 2017 年生物识
别市场规模将达 亿美元。
图 1：全球生物识别市场规模（单位：百万美元） 图 2：全球生物市场市场分类
7339
10882
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年
58%
18%
7%
7%
5%3%
1% 1%
指纹识别 人脸识别 虹膜识别 掌纹识别
声音识别 静脉识别 笔迹识别 其他
资料来源：Acuity Market intelligence，信达证券研发中心 资料来源：Acuity Market intelligence，信达证券研发中心
根据《中国安防》的统计数据显示，2013 年 1-10 月国内生物识别市场规模为 亿元，在全球市场中占比较低，其中指
纹识别市场份额为 %，人脸识别市场份额为 %。
表 1:2013 年 1-10 月国内生物识别市场规模及分类
技术领域 产品分类 销售额（万元） 市场份额（按销售额计）
指纹识别
商用 220000
%
警用 8500
人脸识别
软件开发包（SDK）支持的联机应用 38000
%
嵌入式设备 35000
虹膜识别
四项合计：联机及嵌入式设备 5800 % 静脉识别
掌纹/掌形
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声音识别
合计
307300 100%
资料来源：《中国安防》，信达证券研发中心
不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的，具有非侵犯性，人们对这种技术
的排斥心理最小，因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术，并且图像采集可以由安防中的摄像头完成，不需要
重新再布臵新的采集设备。
表 2：生物识别技术对比
准确性 长期稳定性 是否主动接受 是否接触 干扰项
指纹识别 高 高 是 是 灰尘、干燥
人脸识别 较高 高 否 否 光线
虹膜识别 极高 高 是 否 光线
语音识别 中 中 是 否 噪音、感冒
掌形识别 较高 高 是 是 伤痕、年龄
静脉识别 极高 高 是 否 手部脂肪层厚度变化
资料来源：信达证券研发中心
人脸识别技术带来主动管理能力。人脸识别技术不需要主动接受的特性给带来了主动管理的能力，具有更广泛的应用范围。
可以利用人脸识别技术进行银行 VIP 客户管理，客户到达营业大厅后在无声无息间被系统定位，不会引起反感；现场抓拍的
人脸照片能实时同后台的人脸模板比对；后台分析获得客户相关信息可同其他应用系统（短信平台）无缝对接；客户经理第
一时间知道哪位 VIP 客户前来办理业务，为客户提供精准服务，VIP 客户管理可以用在想要提升客户满意度的任何行业，如
海底捞与 face++合作进行主动的客户管理。目前的安防监控最主要作用是给案发后提供线索及证据，并不能够提前主动的进
行监控和报警功能，目前的安防设备通过和人脸识别技术相结合，可以提前对危险分子进行提示并对案发后的潜逃犯罪分子
进行实时的监控跟踪。
图 3：人脸识别的 VIP 客户管理系统 图 4：安防管理系统
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资料来源：信达证券研发中心 资料来源：信达证券研发中心
图像采集的设备的重复利用。在安防领域中，由于国内推行的平安城市项目已经安装了大量的摄像头可以用来采集图像，后
期只需要搭建比对系统。而在消费电子中，手机及平板电脑等终端都带有前臵摄像头，不需要重新在手机中加入新的部件。
人脸数据库建设时的数据容易采集。在大型安防应用中的人脸数据库建设一般采用办理身份证时采集的图像作为数据源，不
需要在重新进行采集。
总结：1）人脸识别技术不需要主动接受的特性带来了主动管理能力，具有更加广泛的应用范围；2）图像采集设备的重复利
用，也不必在手机等消费电子中加入新的部件，降低了应用及推广成本；3）在大型安防应用中的人脸数据库建设一般采用办
理身份证时采集的图像作为数据源，不需要在重新进行采集，人脸数据库容易建设。
人脸识别技术及产业链介绍：人脸识别算法是核心
人脸识别主要包括图像采集、预处理、人脸检测、人脸特征点提取和比对等一系列的模式识别。人脸识别还可以分为人脸数
据库的建立和识别两个过程。人脸识别整个产业链包括高清摄像头、服务器等硬件厂商，人脸识别算法（包括人脸检测、特
征点提取和比对三方面）的软件厂商及整合人脸识别软硬件的系统服务商，其中人脸识别算法是产业链核心环节，也是技术
壁垒最高的环节。
图 5：人脸识别技术过程及产业链
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资料来源：信达证券研发中心
人脸识别算法主要包括人脸检测、人脸特征点提取及人脸比对三部分。
人脸检测：是指在任何人脸识别系统中从输入信息（图像）中确定所有存在的人脸的位臵、大小及姿态的过程。人脸检测解
决的是一幅图像或是一组图像序列中是否存在人脸，如果存在就需要确定图像中人脸的位臵、大小、个数等信息和空间分布。
人脸检测技术可以使相机应用更好的捕捉到人脸区域，优化测光和对焦。
人脸特征点提取：可以精确定位面部的关键区域位臵，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴，脸部轮廓等。支持一定程度遮挡以及
多角度人脸。使用关键点检测技术，可以精确定位人脸美化局部，还可以实现表情交互。Face++就为美图秀秀客户端提供领
先的关键点检测技术，在图像中实时精确定位人脸和五官位臵，实现五官美化、智能美形等处理。人脸数据库的建立主要利
用了人脸检测和人脸特征点提取两大技术。
图 6：人脸检测示意图 图 7：人脸特征点示意图
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资料来源：Face++官网，信达证券研发中心 资料来源：Face++官网，信达证券研发中心
人脸比对：这个过程主要解决两类问题：（1）比对判定待判人脸“是不是”某个已知人脸，即待识人脸是都是数据库中已经
存在的某一已知人脸；（2）比对判定待识人脸“是谁”，即从数据库中找到与待识人脸最相似的人脸。对于第一类判定问题，
要求判定待识人脸与已知人脸的距离测度是否小于某个预定阈值，由此得出判定结论；对于第二类问题，要求在待识人脸与
数据库中所以人脸之间计算距离测度，其中将具有最小值的人脸作为判定结果输出。
基于此人脸识别技术分为 1:1 人脸验证和 1：N 人脸识别技术。1：1 人脸验证就是判定两张照片是否为同一个人，判定视频
中的人脸是否为目标人脸，可以登录验证、身份识别等应用场景，如人脸门禁、考勤机就是这方面的具体应用；1：N 人脸识
别技术就是识别出照片或是视频中的人脸身份，可以可以实现安防检查、VIP 识别、照片自动圈人等功能。
图 8：1:1 人脸验证 图 9：1：N 人脸识别
资料来源：Face++官网，信达证券研发中心 资料来源：Face++官网，信达证券研发中心
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人脸识别应用将朝软件/系统集成双向拓展
我们按照两个维度对人脸识别产业链进行分析：一个维度就是从人脸识别技术的下游客户划分，可以分为政府、企业及个人
消费者，这是从需求的角度划分的，不同的下游客户代表了不同的需求特征（准确性、便捷性、消费体验及应用场景的复杂
性）。政府部门一般希望人脸识别技术应用在智能安防领域，应用场景复杂，对准确性的要求高；而个人消费者应用场景复杂
性低，但对消费体验要求高。
表 3：人脸识别应用下游客户的需求
应用场景复杂性 准确性 便捷性 消费体验 主要应用
政府 高 高 低 低 智能安防、出入境管理
企业 中 中 中 中 门禁、考勤
个人 低 中、高 高 高 人脸识别门锁、手机和电脑开机认证、移动支付
资料来源：信达证券研发中心
另一个维度是从供给角度，人脸识别技术能够提供的产品类型划分，分为工程项目、硬件及软件技术。
图 10：2013 年 1-10 月国内生物识别市场下游需求分析 图 11：1：2013 年 1-10 月人脸识别市场产品分类
%
%
%
商业应用 政府公共项目应用 大众消费类应用
47%
53%
嵌入式设备 软件开发包（SDK）支持的联机应用
资料来源：《中国安防》，信达证券研发中心 资料来源：《中国安防》，信达证券研发中心
图 12：人脸识别的二维分析
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资料来源：信达证券研发中心
现在阻碍人脸识别技术大规模应用的主要是应用场景复杂（光照、夸张表情、遮盖物、姿态等）的情况下人脸识别技术准确
率的大幅下降，因此人脸识别行业应用也是遵循应用场景从简单到复杂的过程，而在复杂应用场景的应用将随着光照处理、
3D 人脸建模及人脸姿态识别等人脸识别高级技术的成熟而大规模的被采用。
按照这个逻辑，门禁、考勤等产品一般需要人配合采集图像，应用场景最简单，是目前人脸识别产品中最为广泛应用的。人
脸识别门禁系统是在传统出入口控制系统中加入了人脸识别技术的门禁系统，广泛应用于监狱、看守所、党政机关、银行营
业厅、金库、机场员工通道、企事业单位的重要建筑、场所。普通的门禁或是考勤系统主要包括前端人脸识别机、后端人脸
识别服务器、前后端连接线及相应的管理软件。
未来门禁系统也将朝着系统集成的方向推进，结合人脸识别技术开发出监狱、看守所及银行营业厅、金库等重要场所用的防
尾随 AB 门系统，此系统还采用了双门控制等技术。针对高档社区的需求，采用人脸识别及监控 DVD、烟雾传感器、声光报
警器等其他监控设备一起组成智能社区系统。人脸识别硬件产品线的拓展带来了下游客户群的延伸，从企业客户延伸至政府
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及个人用户。
图 13：门禁、AB 门及智能社区示意图
门禁、考勤系统 防尾随AB门系统 智能家居人脸识别系统
资料来源：汉王科技官网、铂亚信息公开说明书，信达证券研发中心
纯粹的软件技术（人脸识别技术）与智能手机及平板电脑等智能终端结合，虽然应用场景简单（现在终端前臵摄像头像素的
提升，采集高质量图像已经不成问题），但像手机、电脑开机认证，并没有 PIN 密码或是指纹识别方便。创新型公司 Face++
将利用人脸识别技术应用在两个纵深领域： “金融行业的人脸认证”和“摄像头数据结构化+IFFF”平台。“金融行业的人脸
认证”的核心业务为“线下柜台业务的线上化”和“线上业务的生物安全化”，第一类是利用人脸识别技术来替代人工手动认
证，比如应用在淘宝店主的实名认证上，应用场景简单，可以极大的提升审查效率；第二类用在移动支付中添加人脸识别技
术作为第二道密码，加固线上业务的安全。“摄像头数据结构化+IFFF”平台就是利用摄像头采集的数据，配上“IFFF”模式，
是人脸识别技术在智能家居和智能商业方面的应用，如采用这种结构的门禁系统，采用摄像头捕捉人脸图像，可以不需要配
合就可以打开门禁；也可以应用在相似的智能商业领域，主动管理 VIP 客户。目前而言，此类的人脸识别应用还没有一款杀
手级的应用，还需要探索人脸识别适合结合的行业。
人脸识别的项目工程应用一般应用在公共安全领域（包括出入境管理、智慧城市等领域），此类领域应用场景最复杂，受角度、
光照、客流量的影响很难获得高像素的正脸图像。但具有主动管理能力的人脸识别技术在智慧城市管理中具有主动性，随着
国内公共安全需求的提升，政府主导的大中型具有人脸识别能力的项目将有望大力推进。这类工程项目一般有两类：人脸数
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据库和人脸识别实时布控系统。
人脸数据库：就是对采集到的图像，运用人脸识别算法对人脸照片进行特征点提取和建模，并将运算结果进行存储，形成数
据库。人脸数据库的主要客户是公安部，利用人脸数据库可以有效发现、解决双重户口和虚假户口等问题，是公安部实现身
份认证的基础。人脸识别技术在人脸数据库上应用场景简单，人脸数据库也是后期进行应用的基础，将是人脸识别技术在安
全领域最先应用的工程项目。
图 14：人脸数据库的应用
资料来源：欧比特公告，信达证券研发中心
人脸识别实时布控系统：此系统是智能视频技术和人脸识别技术的结合，也是在人脸数据库基础上的具体应用；是指从视频
流中检测人脸，并与人脸数据库进行比对，自动确定人员身份。人脸识别技术在此类应用场景最为复杂，但也是在安全领域
中最能体现人脸识别技术主动管理能力价值的应用，光照处理、3D 人脸建模等高级处理方法的成熟将推动人脸识别技术在此
类系统中的应用。
根据《中国安全防范行业年鉴》统计，2012 年安防行业总产值 3200 亿元；《中国安防行业“十二五”（2011～2015 年）发展
规划》提出国内 2015 年安防行业总产值将达到 5000 亿元。假设 2015 年人脸识别技术在安防中应用渗透率达 1%，人脸识别
技术安防中应用规模也将达 50 亿元,而根据《中国安防》统计 2013 年 1-10 月，人脸识别技术市场规模 亿元，主要来自
嵌入式设备和人脸识别技术 SDk 应用。国内日益严峻的安全需求，政府有望大力推广人脸识别技术在安防中的应用。
我们认为：从行业空间和技术成熟路径上看，人脸识别技术的 SDk 应用和公共安全需求将是人脸识别技术的主要推动力，其
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中人脸识别技术的 SDK 应用目前还缺少杀手级应用，而公共安全应用需求最强烈，空间巨大，随着技术的进步及政府部门认
识到人脸识别技术的主动管理能力加强推动力，有望成为未来几年人脸识别技术快速发展的推动力，我们更加看好人脸识别
技术在公共安全领域的应用。
大风起兮，谁将受益
综上所述，我们看好人脸识别技术在大众消费市场和公共安全领域的大规模应用，而国内人脸识别技术有竞争力的参与企业
不多，在 A 股市场上人脸识别技术标的更是稀缺标的，我们看好汉王科技（）、欧比特（）、海鑫科金
（申报 IPO），可以重点关注非上市创新型企业北京旷视科技（旗下 Face++平台）利用人脸识别技术开展的新商业模式。
汉王科技（）调研纪要——国内模式识别领域的领导企业
公司是以模式识别为核心的智能人机交互产品领先者，年初公司通过组织架构变化，设立子公司来开展业务。公司设立 6 大
子公司推进业务发展：(1)汉王国粹：文字识别、数字阅读等业务；（2）汉王智学：手写识别、OCR 识别技术授权及行业应用；
（3）汉王鹏泰：电磁触控技术、产品及解决方案；（4）汉王数字：数据加工及相关软件技术开发；（5）汉王智远：人脸识别
等生物特征识别产品及解决方案； （6）汉王蓝天：空气质量检测及治理业务。2014 年前三季度营收 亿元，同期增长
%；归属净利润 百万元，扭亏为盈，主要是来自电磁触控模组和人脸识产品贡献。
公司人脸识别技术应用双向拓展。公司早在 2003 年就开始进行人脸识别技术核心算法研究，与 2008 年率先推出全球第一款
嵌入式人脸识别产品——汉王人脸通，开始应用在门禁考勤市场，累计销量达数十万台。目前公司人脸识别技术主要通过软
硬件结合应用在门禁考勤市场，未来几年公司集中在行业应用上。一方面，公司往公共安全方向发展，与安防监控结合，实
现人员身份的实时监控，公司人脸识别安检系统已经在天安门城楼上试点；另一方面，公司通过汉王云（公有云和私有云）
为企业或是个人开发者提供技术支持，与其他企业合作来拓展新行业应用。
电磁触控公司技术新亮点。公司电磁触控技术可以实现非接触式手写，产品形式电磁笔、触控新品及模组，公司和日本 Wacom
是国际上仅有 2 家掌握先进电磁轨迹采集技术企业。公司已经与 Wacom 公司进行交叉专利授权，在电磁触控技术上已经无差
距，Wacom 公司在三星一家触控模组的营业收入就达 1-2 亿美金。而公司产品主要用于国内教育行业，已经进入步步高、好
记星等产品电子书包中，将受益于国内数字教育的快速发展。公司将加大力度拓展新领域，如银行电子签名等，但国内手机
领域进展缓慢。
欧比特（）——收购铂亚信息，进军人脸识别市场
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2014 年 10 月 20 日，欧比特发布现金及股份购买铂亚信息预案，标的交易价格为 亿元，其中股份方式支付交易对价的
70%。业绩承诺：铂亚信息 2014 年度、2015 年度、2016 年度经审计的净利润（即扣除非经常性损益后归属于母公司股东
的的净利润）分别不低于 3,400 万元、4,200 万元、5,140 万元。如本次重组于 2014 年 12 月 31 日之后实施完成，业绩承
诺期和利润补偿期往后顺延，2017 年度净利润承诺数为人民币 6,048 万元。
铂亚信息：定位安防领域的人脸识别技术方案提供商。铂亚信息主要产品包括人脸库系统、人脸识别门禁系统、人脸识别实
时布控系统等解决方案。公司的人脸库已应用于广东省及其多个地市公安部门、广西、山东公安厅、成都市公安局人口信息
人像比对系统的建设，公司在已建的省级人脸数据库市场占有率约为 50%；公司人脸识别门禁系统包括监狱 AB 门系统和智
能家居，其中监狱 AB 门系统的客户主要是司法部门，占据了广东省、山西省、青海省大部分监狱市场份额；人脸识别实时布
控系统是视频技术和公司人脸识别数据库结合，客户主要是公安部门。
软硬结合，协同发展。欧比特是国内 SoC 芯片、Sip 芯片拥有核心技术的领先厂商，而铂亚信息是以人脸识别技术和智能分
析技术为核心的软件服务商，通过软硬结合，有望在新产品及销售渠道商协同发展。
海鑫科金（申报 IPO）——国内生物识别领域的综合服务商
公司是以生物特征识别为核心，以公共安全领域为主要应用方向的生物特征识别解决方案提供商。公司产品主要有两类：多
生物特征系列解决方案和公安信息化系列解决方案。多生物特征系列解决方案：产品有指掌纹采集和识别系列产品（主要由
指掌纹信息采集设备、指掌纹识别系统及指掌纹信息应用管理系统组成）、人脸识别系列产品（主要包括人脸识别监控比对引
擎、人脸识别 SDK 及人脸识别系统）、综合信息采集比对系列产品。
国内生物识别领域的综合服务商。公司产品主要客户是公安机关，提供指掌纹识别、人脸识别及 DNA 识别等生物识别领域的
综合服务商，公司优势在于拥有多种生物识别核心技术，并能够基于技术给公安机关提供相应的一体化服务。公司 2013 年软
硬件系统销售收入 亿元，同比增长 41%，其中多生物特征系列解决方案收入 亿元，同比增长 38%；公安信息化系
列解决方案 亿元，同比增长 50%。
北京旷视科技（旗下 Face++平台）调研纪要——牵手支付宝，发力移动支付和商业智能应用
Face++是 megvii（旷视科技）的一个人脸识别技术平台，通过免费 API、企业级 API 和企业级解决方案为广大开发者和企业
客户提供性能领先的人脸识别技术服务（两者的区别在于企业级可以提供更为领先的付费云服务和离线 SDK）。Megvii 诞生
于 2011 年 10 月，创始人是 87 年、88 年和 89 年的三位清华高材生，2013 年 3 月获得了创新工场 200 万美元 A 轮融资，今
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年 9 月，完成了 2200 万美元 B 轮融资，估值超过 1 亿美金。Megvii 刚刚发布了另一个技术平台 Image++，这是一个提供人
体识别、文字识别、物品识别和商品识别等多个识别模块的更为强大全面的图片识别平台来完成公司的目标——重新定义图
片的价值。
优秀人才多，技术领先。Face++团队中工程师超过 40 人（总人数接近 50 人），其中有超过 30 人至少获过一项世界级编程比
赛的奖项（还有一些从清华计算机学校招的实习生）。Face++在人脸检测、关键点检测及识别比赛测评中夺冠：1）人脸检测
(Face Detection) 即在照片中精准定位人脸位臵的算法，在世界公开评测集 FDDB 排名第一；2）人脸关键点检测 (Facial
Landmark Detection)指的是精准定位面部关键部门的位臵(如眼角，嘴角等)，在世界公开评测比赛 300-W 排名第一；3）3.
在最重要的互联网图片人脸识别(Face recognition) 比赛 LFW 中，Face++团队更是力压 Facebook 人脸团队 (前 团
队)，获得世界第一。在极难识别的互联网新闻图片上，获得了 %的准确率。
牵手支付宝，发力移动支付和商业智能应用。Face++目前是全球使用量最大的人脸识别引擎，合作的 App 有 14000 个（包
括美图秀秀、世纪佳缘、微博等）。但现在还是缺少一款杀手级应用，融资完成后有望牵手支付宝，将利用人脸识别技术应用
在两个纵深领域： “金融行业的人脸认证”和“摄像头数据结构化+IFFF”平台。“金融行业的人脸认证”的核心业务为“线
下柜台业务的线上化”和“线上业务的生物安全化”，第一类是利用人脸识别技术来替代人工手动认证，比如应用在淘宝店主
的实名认证上，应用场景简单，可以极大的提升审查效率；第二类用在移动支付中添加人脸识别技术作为第二道密码，加固
线上业务的安全。“摄像头数据结构化+IFFF”平台就是利用摄像头采集的数据，配上“IFFF”模式，是人脸识别技术在智能
家居和智能商业方面的应用，如采用这种结构的门禁系统，采用摄像头捕捉人脸图像，可以不需要配合就可以打开门禁；也
可以应用在相似的智能商业领域，主动管理 VIP 客户。
风险提示
人脸识别技术进展缓慢，人脸识别技术应用拓展不力
过去一月美股、A 股指数对比
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—，纳斯达克综合指数收于 点，上涨 %；标普 500 指数收于 点，上涨 %。
同期中国中小板指数收于 点，下跌 %；创业板指数位于 点，下跌 %。
图 15：纳斯达克指数与标普 500 指数（—）
资料来源：wind，信达证券研发中心
图 16：中小板指数和创业板指数（—）
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中小板 创业板
纳斯达克市场个股涨跌幅排行榜
在 — 的一个月内，纳斯达克市场涨幅排行前 20 只股票中有 2 只来自银行行业，2 只来自特殊药品行业，
其余 16 只来自不同的行业。
表 4：纳斯达克市场一个月内涨幅排行榜前 20（—）
排名 名称 过去一个月涨幅 市值（亿美元） 行业
1 EBSB % 银行
2 CBMG % 生物科技
3 WPCS % 通讯设备
4 ZIPR % 房地产服务
5 SPPR % 酒店所有权 REIT
6 PTSX % 电影与电视制作
7 CBAK % 可再生能源设备
8 SCOK % 煤炭业务
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9 NEO % 打印与成像
10 GLUU % 应用软件
11 BYFC % 银行
12 SUMR % 家电产品制造
13 NCTY % 互联网媒体
14 UBIC % 其他商业服务
15 FOLD % 特殊药品
16 OXBR % 再保险
17 LOCO % 餐饮业
18 GPRO % 电子消费品
19 EVRY % 家居及办公室用品
20 LJPC % 特殊药品
资料来源：Bloomberg，信达证券研发中心
从年初截止到 ，纳斯达克市场涨幅排行前 20 只股票中有 4 只来自生物科技行业，，有 3 只来自可再生能源设备行
业，有 2 只来自生物燃料行业，有 2 只来自银行行业，有 2 只来自废物管理行业， 其余 7 只来自不同的行业。
表 5：纳斯达克市场年初至今涨幅排行榜前 20（截止 ）
排名 名称 年初至今涨幅 市值（百万美元） 行业
1 BIOF % 生物燃料
2 UBIC % 其他商业服务
3 IDIX % 生物科技
4 CBMG % 生物科技
5 PLUG % 可再生能源设备
6 PEIX % 生物燃料
7 MNGA % 废物管理
8 ICPT % 生物科技
9 RDNT % 医疗保健服务
10 PTX % 特殊药品
11 ITMN % 生物科技
12 LIVE % 52 互联网媒体
13 BLDP % 可再生能源设备
14 EBSB % 银行
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15 SYMX % 可再生能源设备
16 FURX % 特殊药品
17 VTNR % 废物管理
18 BYFC % 银行
19 SQBG % 服装、鞋类及配饰设计
20 SUMR % 家用产品制造
资料来源：Bloomberg，信达证券研发中心
在 — 的一个月内，跌幅排行前 20 只股票中有 4 只来自特殊药品行业，2 只来自海运服务行业，2 只来
自通生物科技行业，其余 12 只来自不同的行业。
表 6：纳斯达克市场一个月内跌幅排行榜前 20（—）
排名 名称 过去一个月跌幅 市值（百万美元） 行业
1 PLCC % 机构经纪商
2 NEWL % 海运服务
3 RGDO % 生物科技
4 CRMBQ % 食品加工
5 AMBT % 电信运营商
6 ALDX % 生物科技
7 EGLE % 海运服务
8 AGTC % 生物科技
9 HZNP % 特殊药品
10 BCOV % 电影与电视制作
11 BODY % 专业服饰店
12 IVAN % 勘探及生产
13 VGGL % 互联网服务
14 GPRC % 废物管理
15 ACRX % 特殊药品
16 RCPI % 特殊药品
17 AXDX % 生命科学仪器
18 EPRS % 特殊药品
19 SILC % 通讯设备
20 NYNY % 赌场与博彩
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资料来源：Bloomberg，信达证券研发中心
从年初截止到 ，纳斯达克市场跌幅排行前 20 只股票中有 3 只来自海运服务行业，有 2 只来自教育服务行业，有 2
只来自电信运行商行业，有 2 只来自专业服饰店，其余 11 只来自不同行业。
表 7：纳斯达克市场年初至今跌幅排行榜前 20（截止 ）
排名 名称 年初至今跌幅 市值（百万美元） 行业
1 NEWL % 海运服务
2 CWTRQ % 专业服饰店
3 COCO % 教育服务
4 TOPS % 海运服务
5 CRMBQ % 食品加工
6 EDMC % 教育服务
7 BODY % 专业服饰店
8 EMITF % 酒店业主与开发商
9 PLCC % 机构经纪商
10 AMBT % 电信运营商
11 SPEX % IT 服务
12 JRCCQ % 煤炭服务
13 FREE % 海运服务
14 KIOR % 生物燃料
15 EVRY % 家居及办公室用品
16 CACH % 专业服饰店
17 UNTK % 通讯设备
18 NIHD % 电信运营商
19 LIDQ % 应用软件
20 MBIS % 互联网服务
资料来源：Bloomberg，信达证券研发中心
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中小企业研究团队
谢从军，分析师，2011 年底加盟信达证券研究开发中心，曾从事煤炭行业研究 2年，现从事中小企业研究。曾任职于中信证券研究部，从事交通运输行业研究和中小市
值公司研究，2006-2009 年新财富交通运输行业最佳分析师第一名团队成员。
单丹，分析师，2012 年 5 月加入信达证券研究开发中心，担任高级销售经理，2014 年起从事中小企业研究。曾任职于天相投资顾问有限公司和齐鲁证券研究所，从事
汽车行业研究和卖方销售业务，6 年行业经验。
王镆，分析师，北邮信息工程学士，中财经济学硕士，曾在中科院计算机网络中心任职，2011 年加入信达证券。
杨腾，分析师，中国人民大学数量经济学硕士，2012 年 7 月加入信达证券研究开发中心，从事非银行金融行业研究；2014 年起从事中小企业研究。
方光照，分析师，上海财经大学金融学硕士，2012 年 7 月加入信达证券研究开发中心，从事建筑与工程行业研究；2014 年起从事中小企业研究。
钟惠，分析师，中国人民大学会计学硕士，2012 年 2 月加盟信达证券研发中心，从事煤炭行业和中小企业研究。
胡申，分析师，北京林业大学农林经济硕士，2012 年 2 月加盟信达证券研发中心，从事农林牧渔行业研究；2014 年起从事中小企业研究。
王光兵，研究助理，北京大学凝聚态物理硕士，2014 年 7 月加入信达证券研发中心，从事中小企业研究。
中小企业研究 重点覆盖公司
公司简称 股票代码 公司简称 股票代码 公司简称 股票代码 公司简称 股票代码 公司简称 股票代码
中南传媒 601098 银河磁体 300127 利亚德 300296 大杨创世 600233 时代出版 600551
长江传媒 600757 银邦股份 300337 澳洋顺昌 002245 双塔食品 002481 新文化 300336
科大讯飞 002230 有研新材 600206 银河电子 002519 大冷股份 000530 苏州固得 002079
中青宝 300052 正海磁材 300224 三泰电子 002312 渤海轮渡 603167 苏大维格 300331
掌趣科技 300315 杰瑞股份 002353 初灵信息 300250 首旅酒店 600258 东方集团 600811
乐视网 300104 富瑞特装 300228 长电科技 600584 中国国旅 601888 精伦电子 600355
机构销售联系人
区域 姓名 办公电话 手机 邮箱
华北 袁 泉 010-63081270 13671072405 yuanq@
华北 张 华 010-63081254 13691304086 zhanghuac@
华东 文襄琳 021-63570071 13681810356 wenxianglin@
华南 刘 晟 0755-82465035 13825207216 liusheng@
华南 易耀华 0755-82497333 18680307697 yiyaohua@
国际 高 放 010-63081256 13691257256 gaofang@
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分析师声明
负责本报告全部或部分内容的每一位分析师在此申明，本人具有证券投资咨询执业资格，并在中国证券业协会注册登记为证券分析师,以勤勉的职业态度,独立、客观地出具本报告；本报告所表述的
所有观点准确反映了分析师本人的研究观点；本人薪酬的任何组成部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体分析意见或观点直接或间接相关。
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为准。
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资标的的价格、价值及投资收入可能会出现不同程度的波动，涉及证券或投资标的的历史表现不应作为日后表现的保证。在不同时期，或因使用不同假设和标准，采用不同观点和分析方法，致使
信达证券发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告，对此信达证券可不发出特别通知。
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评级说明
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时间段：报告发布之日起 6 个月内。
买入：股价相对强于基准 20％以上； 看好：行业指数超越基准；
增持：股价相对强于基准 5％～20％； 中性：行业指数与基准基本持平；
持有：股价相对基准波动在±5%之间； 看淡：行业指数弱于基准。
卖出：股价相对弱于基准 5％以下。
风险提示
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