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- Jens WeitemeyerCustomer Relations
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Definition:
Die Gesichtserkennung als Teil der Computer Vision ist eine Technologie, die die Identifizierung und Überprüfung von Personen durch die Analyse und den Vergleich einzigartiger Gesichtszüge ermöglicht. Sie verwendet Algorithmen zur Erfassung, Analyse und zum Abgleich von Gesichtsmustern aus Bildern oder Videobildern. Durch die Extraktion wichtiger Gesichtszüge und -merkmale, wie z. B. dem Abstand zwischen den Augen, der Form der Nase und den Konturen des Gesichts, können Gesichtserkennungssysteme Personen genau erkennen und authentifizieren. Die Anwendungen für diese Technologie sind vielfältig und umfassen die Bereiche Zutrittskontrolle, Überwachung, Benutzerauthentifizierung und personalisierte Erfahrungen auf digitalen Plattformen.
Zusätzliche Informationen:
Der Markt umfasst zwei wichtige Leistungsindikatoren: Marktgrößen und Marktgrößen nach Branchen. Die Marktgrößen ergeben sich aus der Förderungssumme von Computer-Vision-Unternehmen. Zu den Hauptakteuren des Marktes gehören Unternehmen wie Nvidia, Intel, und IBM.
Für weitere Informationen zu den angezeigten Daten nutzen Sie den Info-Button direkt neben den Kästchen.
Statistik-Report zur öffentlichen Meinung über Künstliche Intelligenz in Deutschland
Anmerkungen: Daten werden in aktuellen Wechselkursen gezeigt und reflektieren die Einflüsse des Russland-Ukraine Kriegs auf den Markt.
Letzte Aktualisierung: Mar 2024
Quelle: Statista Market Insights
Anmerkungen: Daten werden in aktuellen Wechselkursen gezeigt und reflektieren die Einflüsse des Russland-Ukraine Kriegs auf den Markt.
Letzte Aktualisierung: Mar 2024
Quelle: Statista Market Insights
Der Markt für Gesichtserkennung in Europa verzeichnet ein gedämpftes Wachstum aufgrund von Faktoren wie Datenschutzbedenken und fehlenden Vorschriften. Der Markt wird durch die zunehmende Verbreitung der Gesichtserkennungstechnologie und deren Bequemlichkeit in den Bereichen Computer Vision und Künstliche Intelligenz angetrieben.
Kundenpräferenzen: Die Nutzung von Gesichtserkennungstechnologie in Europa gewinnt an Beliebtheit, angetrieben durch die Nachfrage nach kontaktlosen und sicheren Identifikationsmethoden. Dieser Trend wird durch die wachsenden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes weiter verstärkt, was zu strengeren Vorschriften und ethischen Überlegungen führt. Darüber hinaus gibt es eine zunehmende Nachfrage nach personalisierten und nahtlosen Einkaufserlebnissen, was zur Implementierung von Gesichtserkennung im Einzelhandel und in Marketingstrategien führt. Diese Entwicklungen unterstreichen einen Wandel hin zu technologiegetriebenen und verbraucherzentrierten Lösungen in der Region.
Trends auf dem Markt: In Europa erlebt der Markt für Gesichtserkennung innerhalb des Marktes für Computer Vision im Bereich der Künstlichen Intelligenz einen Anstieg der Nachfrage aufgrund der zunehmenden Nutzung biometrischer Technologie für Sicherheits- und Authentifizierungszwecke. Mit der Umsetzung der DSGVO gibt es einen wachsenden Trend zu einem ethischen und transparenten Einsatz der Gesichtserkennungstechnologie. Es wird erwartet, dass sich dieser Trend fortsetzt, mit potenziellen Auswirkungen für Branchenbeteiligte wie erhöhte Investitionen in Forschung und Entwicklung, strengere Vorschriften und die Notwendigkeit verantwortungsvoller KI-Praktiken.
Lokale Besonderheiten: In Europa wird der Markt für Gesichtserkennung innerhalb des Marktes für Computer Vision im Bereich der Künstlichen Intelligenz stark von strengen Datenschutzgesetzen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) beeinflusst. Diese Gesetze haben zur Entwicklung von datenschutzorientierten Gesichtserkennungstechnologien geführt, die den Bedenken von Verbrauchern und Unternehmen Rechnung tragen. Darüber hinaus hat die vielfältige kulturelle Landschaft in Europa zu unterschiedlichen Akzeptanzraten und Anwendungen der Gesichtserkennungstechnologie geführt, wobei einige Länder offener für deren Nutzung sind als andere. Diese Faktoren haben einen erheblichen Einfluss auf das Wachstum und die Entwicklung des Marktes in Europa.
Grundlegende makroökonomische Faktoren: Der Markt für Gesichtserkennung in Europa wird erheblich von makroökonomischen Faktoren wie technologischen Fortschritten, regulatorischer Unterstützung und Investitionen in die Infrastruktur für künstliche Intelligenz beeinflusst. Länder mit günstigen regulatorischen Rahmenbedingungen und starken Investitionen in KI-Technologien verzeichnen ein schnelleres Marktwachstum im Vergleich zu Regionen mit regulatorischen Herausforderungen und begrenzter Finanzierung. Darüber hinaus treibt die zunehmende Akzeptanz der Gesichtserkennungstechnologie in verschiedenen Branchen wie Sicherheit, Gesundheitswesen und Einzelhandel das Marktwachstum in Europa voran. Die starke wirtschaftliche Gesundheit der Region und das hohe verfügbare Einkommen tragen ebenfalls zum Wachstum des Marktes für Gesichtserkennung innerhalb des Marktes für künstliche Intelligenz bei.
Anmerkungen: Daten werden in aktuellen Wechselkursen gezeigt und reflektieren die Einflüsse des Russland-Ukraine Kriegs auf den Markt.
Letzte Aktualisierung: Mar 2024
Quelle: Statista Market Insights
Datenabdeckung: Die Daten beziehen sich auf B2B-, B2G- und B2C-Unternehmen. Die Zahlen basieren auf den Finanzierungswerten aus verschiedenen Branchen für den Markt.
Modellierungsansatz / Martkgröße:Die Marktgrößen werden durch einen Top-Down-Ansatz mit einer Bottom-Up-Validierung bestimmt, die auf einer spezifischen Begründung für jeden Markt aufbaut. Als Grundlage für die Bewertung der Märkte verwenden wir Jahresfinanzberichte, Finanzierungsdaten und Daten Dritter. Darüber hinaus verwenden wir wichtige Marktindikatoren und Daten von länderspezifischen Verbänden, wie z. B. das BIP, die Anzahl der Internetnutzer, die Anzahl der sicheren Internetserver und die Internetdurchdringung. Diese Daten helfen uns, die Marktgröße für jedes einzelne Land zu schätzen.
Prognosen:Bei unseren Prognosen wenden wir verschiedene Prognosetechniken an. Die Auswahl der Prognosetechniken richtet sich nach dem Verhalten des jeweiligen Marktes. Die S-Kurven-Funktion und die exponentielle Trendglättung eignen sich beispielsweise aufgrund des nichtlinearen Wachstums der Technologieeinführung gut für die Prognose digitaler Produkte und Dienstleistungen. Die Haupttreiber sind der Digitalisierungsgrad, die Anzahl der sicheren Internetserver und der Umsatz des Public-Cloud-Marktes.
Zusätzliche Hinweise:Die Daten werden unter Verwendung aktueller Wechselkurse modelliert. Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie und des russisch-ukrainischen Krieges werden auf länderspezifischer Ebene berücksichtigt. Der Markt wird zweimal im Jahr aktualisiert. In einigen Fällen wird der Markt auf Ad-hoc-Basis aktualisiert (z. B. wenn neue, relevante Daten veröffentlicht wurden oder signifikante Veränderungen innerhalb des Marktes einen Einfluss auf die prognostizierte Entwicklung haben). Die Daten aus der Statista Consumer Insights Global Umfrage sind zur Repräsentativität gewichtet.
Anmerkungen: Basierend auf Daten von IMF, World Bank, UN, und Eurostat
Letzte Aktualisierung: Sep 2024
Quelle: Statista Market Insights
Mo - Fr, 9:30 - 17:00 Uhr (CET)