2018-虹膜识别引爆点，“一眼乾坤”成现实_33页-2mb

虹膜识别技术分析与投资建议总结

核心内容

虹膜识别是一项基于人眼虹膜进行身份识别的生物识别技术，其在准确性、稳定性、防伪性和生物活性等方面具有显著优势。随着三星、富士通等手机厂商在旗舰机型中搭载虹膜识别功能，虹膜识别技术正逐步从高端市场走向大众消费市场，预计未来几年将实现大规模应用。

主要观点

• 技术优势明显：虹膜识别技术相比指纹识别和人脸识别，在识别精度、稳定性、防伪性和活体检测等方面具有显著优势，被认为是当前最安全的生物识别方式。
• 应用前景广阔：虹膜识别已应用于金融、医疗、安检、安防等多个领域，具有巨大的市场潜力。
• 行业增速突出：全球生物识别市场复合年均增速为20.1%，预计到2020年将达到250亿美元。虹膜识别的增速预计高于行业平均水平，达到36.6%。
• 产业链逐步成熟：虹膜识别产业链包括算法与软件、红外LED、摄像头模组三大核心部分，相关企业已具备成熟的技术和生产能力。

关键信息

技术特点

• 虹膜识别技术：通过红外光照射眼睛，利用摄像头捕捉虹膜图像，并通过算法提取特征点进行匹配。虹膜图像采集和处理是虹膜识别的第一步，也是最具挑战性的部分。
• 虹膜识别流程：包括虹膜图像获取、预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。
• 虹膜识别的五大优势：
  • 唯一性：虹膜信息具有极高的唯一性，难以复制。
  • 稳定性：虹膜在一生中基本不变。
  • 防伪性：无法通过普通手段伪造虹膜信息。
  • 生物活性：虹膜具有生物活性，如瞳孔变化等，可有效防止伪造。
  • 非接触性：虹膜识别无需用户接触设备，提升用户体验。

市场与应用

• 国家级虹膜采集项目：印度、墨西哥、阿富汗、阿联酋等国家已启动国家级虹膜采集项目，如印度的“aadhaar”项目，目标注册12亿人口。
• 消费级应用：三星Note7、富士通Arrows NX F-04G等旗舰机型已搭载虹膜识别功能，推动技术在消费电子市场的普及。
• 金融与安防应用：虹膜识别在银行金库门禁、ATM取款、保险柜管理等方面广泛应用，显著提升安全性。

产业链分析

• 上游技术：
  • 算法与软件：主要由中科虹霸、聚虹光电等公司提供，其中中科虹霸和聚虹光电是国内领先企业，技术实力强劲。
  • 红外LED：三安光电是国内领先企业，欧司朗等国际公司也在该领域有所布局。
  • 摄像头模组：欧菲光、水晶光电、联创电子、金龙机电、晶方科技等企业为虹膜识别提供硬件支持。
• 下游应用：
  • 工业领域：包括门禁系统、身份识别系统、工业控制等。
  • 消费电子：如手机、平板电脑等设备，虹膜识别正逐步成为高端设备的标配。

投资建议

• 投资评级：海通证券给予“增持”评级，认为虹膜识别技术具备广阔前景，相关产业链企业将受益。
• 关注重点公司：
  • 算法与软件：中科虹霸、聚虹光电。
  • 红外LED：三安光电、旭晟股份。
  • 摄像头模组：欧菲光、水晶光电、联创电子、金龙机电、晶方科技、舜宇光学、丘钛科技、信利国际。
• 合规提示：海通证券自营持有水晶光电（002273.SZ）总股本1%以上的限售股。

风险提示

• 技术发展不达预期：虹膜识别技术在实际应用中可能面临技术瓶颈。
• 行业技术路径变化：技术路线可能发生变化，影响市场格局。
• 国内公司竞争力不足：国内企业在虹膜识别领域的技术实力和市场影响力可能不足。

图表目录

• 图1：三星虹膜识别专利使用三个摄像头
• 图2：三星虹膜识别专利逻辑框架图
• 图3：三星全新TouchWiz UX系统出现“使用虹膜”功能选项
• 图4：三星Note7背部虹膜扫描模组谍图
• 图5：三星Galaxy Tab Iris平板支持虹膜识别
• 图6：富士通手机可利用虹膜识别解锁手机
• 图7：富士通Arrows NX F-04G手机正面虹膜识别图
• 图8：眼睛的外观结构
• 图9：眼纹识别技术有别于虹膜识别技术
• 图10：微软Windows Hello支持脸部、指纹和眼纹识别
• 图11：微软Lumia950魔镜下测试眼纹识别
• 图12：中兴Grand S3支持的是眼纹识别
• 图13：TCL么么哒3S手机眼纹录入界面
• 图14：人眼的结构
• 图15：虹膜的纹理
• 图16：虹膜识别技术发展历程
• 图17：卡耐基梅隆大学生物识别中心开发的远距离虹膜识别
• 图18：小型化、移动化是虹膜识别的重要发展方向
• 图19：虹膜识别的特征点
• 图20：指纹识别的特征点
• 图21：虹膜识别目前存在的主要技术难题
• 图22：手机摄像头像素变化历程
• 图23：中国消费者对智能手机摄像头像素关注度变化
• 图24：2011-2015年舜宇光学手机光学镜头出货量结构
• 图25：2011-2015年舜宇光学手机摄像头模组高像素出货占比
• 图26：红外LED广泛应用于遥控、遥测、光开关等领域
• 图27：欧司朗SFH4780S红外LED
• 图28：印度、墨西哥、阿富汗、阿联酋等已经开展国家级虹膜采集项目
• 图29：虹膜识别技术可应用于银行多个场景中
• 图30：2007-2015年全球生物识别市场规模（亿美元）
• 图31：2014年全球生物识别地区结构
• 图32：2020年全球生物识别市场规模预测（亿美元）
• 图33：2015年全球生物识别市场结构
• 图34：2020年全球虹膜识别市场占比预测
• 图35：2020年全球虹膜识别市场规模预测（亿美元）
• 图36：富士通Arrows NX F-04G的虹膜识别功能
• 图37：富士通手机虹膜识别应用于支付
• 图38：富士通展示的虹膜识别原型机
• 图39：富士通红外摄像机采集虹膜信息
• 图40：富士通虹膜解锁技术工作原理
• 图41：DeltaID虹膜识别技术应用领域
• 图42：富士通红外LED与红外摄像头横截面图
• 图43：舜宇光学为富士通提供红外摄像头模组的制造
• 图44：虹膜身份识别系统流程
• 图45：虹膜识别产业链结构
• 图46：中科虹霸主要虹膜身份识别产品
• 图47：聚虹光电虹膜识别核心算法的四大特点
• 图48：聚虹光电主要虹膜识别硬件产品
• 图49：红外线LED应用于监控、医学和汽车领域
• 图50：2014-2020年全球安全监控红外线LED市场规模
• 图51：2014-2019年全球医学设备红外线LED市场规模
• 图52：典型摄像头模组的基本结构
• 图53：摄像头模组的主要供应商
• 图54：手机摄像头模组的发展方向预测
• 图55：汽车电子摄像头模组的发展方向预测
• 图56：2012-2020年全球小型摄像头模组市场规模预测
• 图57：2020年全球小型摄像头模组细分市场规模预测

表格目录

• 表1：虹膜识别的过程
• 表2：虹膜识别的五大优势
• 表3：三种主流生物特征识别的性能对比
• 表4：虹膜技术面临的三大挑战
• 表5：三种虹膜识别的代表性算法
• 表6：复杂大规模应用场景下的算法提升
• 表7：虹膜识别技术应用领域极其广泛