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세계의 이미지 인식용 AI 시장(2024-2031년)

Global AI in Image Recognition Market 2024-2031

발행일: | 리서치사: Orion Market Research | 페이지 정보: 영문 220 Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




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세계의 이미지 인식용 AI 시장 규모는 2024-2031년의 예측 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR) 15.3%의 대폭적인 성장이 예상되고 있습니다. AI 기술의 지속적인 발전은 이미지 인식에서 AI 시장의 성장을 이끌고 있습니다. 컴퓨터 비전, 머신러닝 및 인공지능의 개발은 딥러닝 모델에 의해 가능하며, 이미지 인식 시스템은 전 세계의적으로 대규모 데이터 세트에 노출됨으로써 지속적으로 개선됩니다. 2022년 12월 정보시스템 감사통제협회에 따르면 얼굴영상 인식 시장 규모는 2021년 50억 1,000만 달러에서 2028년 126억 7,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이러한 증가는 범죄 수사 지원, 모니터링 실시 및 기타 보안 관련 활동에 이 기술을 사용하는 정부 기관 및 법 집행 기관 수요가 증가하고 있다는 배경도 있습니다.

시장 역학

실시간 이미지 인식 채용 증가

실시간 이미지 인식은 사진에 포함된 항목과 패턴에 따라 사진을 인식하고 분류하는 것을 목표로 하는 모델과 알고리즘을 사용합니다. 이미지 인식을 사용하면 컴퓨터가 이미지를 숫자 또는 기호 정보로 변환하여 사람의 시각과 유사한 방식으로 이미지를 해석할 수 있습니다. 또한 디지털 사진과 비디오의 이미지와 속성을 인식하거나 감지하는 데 사용되는 컴퓨터 비전은 자동 이미지 인식 시스템에 크게 의존합니다. 사용자는 그 도움으로 실시간으로 데이터를 수집하고 평가할 수 있습니다. 고차원 데이터를 수집하여 수치 또는 기호 정보를 얻습니다. 컴퓨터 비전은 이미지 인식 우산 아래에 물체 인식, 이벤트 감지, 이미지 재구성, 학습 및 비디오 추적을 포함합니다. 최종 사용자의 업종에 관계없이 실시간 이미지 인식 도구에 대한 수요가 높아지고 있는 것이 시장의 성장을 가속하는 주요 요인이 되고 있습니다.

사기 감지, 거래 스크리닝, 모니터링을 위한 AI

특히 이미지 인식 소프트웨어, 위험 모델 및 기타 AI 기반 기술을 사용하여 금융 기관은 AI를 사용하여 비정상적인 거래를 인식하고 의심스러운 사기 행위 및 잠재적 사기 행위(고객의 개인 정보 부정 사용, 상품/서비스의 허위 표시, 기타 부정 행위 등)을 특정할 수 있습니다. AI는 또한 잘못된 탐지와 정당한 거래임에도 불구하고 거부되는(신용카드 결제가 잘못 거부되는 등) 빈도를 낮춤으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 데이터 분석을 자동화하고, 위험 평가를 강화하고, 복잡한 패턴을 파악하고, 오탐지를 줄임으로써 AI는 AML 규정 준수 및 스크리닝을 개선합니다. 거래 내역, 지리적 위치, 행동 동향 등 다양한 데이터 포인트를 검토하여 고객의 위험 프로파일을 파악할 수 있습니다.

시장 세분화

  • 시장 세분화는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 분류됩니다.
  • 기술별로 보면, 시장은 QR/바코드, 디지털 화상 처리 얼굴 인식, 물체 인식, 패턴 인식, 광학 문자 인식으로 구분됩니다.
  • 업계별로는 BFSI, 소매 및 E-Commerce, 미디어 및 엔터테인먼트, 헬스케어, 정부, 자동차, 통신, 제조, 기타(수송,물류)로 구분됩니다.

서비스가 최대 부문을 차지할 것으로 예측

시장 세분화에서는 서비스 분야가 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 성장을 지원하는 주요 요인으로는 다양한 분야의 기업 고유의 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 특수한 이미지 인식 시스템에 대한 수요가 높아지고 있습니다. 이러한 고급 맞춤화를 통해 기업은 이미지 인식 기술을 현재 워크플로우 및 시스템에 쉽게 통합할 수 있어 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다. 이 시장 기업은 AI 주도의 서비스를 제공하며, 프라이버시를 확보하고, 도입 비용을 절감하며, 합병증을 최소화하면서, 업무 개시시의 롤아웃 시간의 단축에 공헌하고 있습니다. 예를 들어 2024년 4월 Sony Semiconductor Solutions Corp.는 매장 광고의 효과를 높이기 위해 에지 AI를 활용한 시각 감지 솔루션을 국내 편의점 500 매장에 도입하여 운영을 시작했습니다. 이 솔루션은 AITRIOS에서 제공하는 서비스 중 하나인 Console Enterprise Edition에서 개발되었으며 파트너의 Microsoft Azure 클라우드 인프라에 설치됩니다.

소매 및 E-Commerce 분야가 큰 시장 점유율을 차지한다.

이 분야의 성장을 뒷받침하는 요인으로는 온라인 사용자가 원하는 색과 질감, 프린트, 의류의 사진을 스냅하여 옷과 액세서리를 찾는 이미지 식별 채용이 확대되고 있는 것 등을 들 수 있습니다. 시장 기업은 구매자 수요를 보다 정확하게 예측하기 위해 AI에 주목하고 있습니다. 스마터 소매는 고객, 소비자, 매장 판매 조직의 차세대 사용자 경험입니다. 예를 들어(2024년) 1월 Lenovo는 AI를 탑재한 엔드 투 엔드 소매 솔루션을 발표했습니다.

지역별 전망

세계의 이미지 인식용 AI 시장은 북미(미국, 캐나다), 유럽(영국, 이탈리아, 스페인, 독일, 프랑스, 기타 유럽), 아시아태평양의(인도의, 중국의, 일본, 한국의, 기타 아시아태평양의) 등의 지역(중동 및 아프리카의, 남미)을 포함한 지역별로 더욱 세분화되어 있습니다.

아시아태평양의에서 이미지 인식용 AI 채택 확대

이 지역의 성장은 태블릿과 스마트폰 사용 증가, 기술 발전 속도, 중국의, 일본, 한국의, 인도의 등 국가에서의 이미지 인식 수용, 보안 및 모니터링 시스템에서 얼굴 인식 채택 증가 등 매우 중요합니다. 요인 때문입니다. 이 지역 시장 기업은 얼굴 인식 자동 판매기, 스마트 입퇴실 관리, 스마트 도어록, 엘리베이터 제어 시스템 등 다양한 응용 시나리오를 갖춘 AI 얼굴 인식 모듈을 제공합니다. 예를 들어, 2021년 4월, 가나안은 캐세이와 제휴하여 AI 얼굴 인식 모듈과 AI 칩을 일본에 도입한다고 발표했습니다. 가나안의 AI 얼굴 인식 모듈은 당사가 자체 개발한 Kendryte K210AI 칩을 사용하며, 얼굴 인식 및 이미지 인식 등의 머신 비전 작업 및 다양한 분야의 음성 처리를 처리하기 위해 특별히 설계되었습니다.

북미가 주요 시장 점유율을 차지

북미는 Amazon Web Services, Inc., Google LLC, IBM Corp., Microsoft Corp. 등 수많은 유명한 이미지 인식용 AI 기업과 공급업체가 있기 때문에 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 시장 성장은 모바일 컴퓨팅과 AI의 조합인 전자상거래와 디지털 소매 플랫폼의 채택이 증가하고 있기 때문입니다. 이 지역 시장 개척 기업은 기업 간(B2B)의 노력, 특히 금융 부문에 AI 솔루션을 제공하기 위해 얼굴 인식 기반 보안 시스템을 개발하고 있습니다. 예를 들어(2024년) 4월, Hewlett Packard Enterprise는 HPE Cray XD 슈퍼컴퓨터를 사용하여 기존 시각 인식 솔루션을 훈련하기 위해 생성형 AI 모델을 개발하는 성장 중인 인공지능(AI) 얼굴 인식 그리고 이미지 인식 기업인 CUBOX를 발표했습니다. 이 시스템은 또한 새로운 이미지 처리 기술 개발에 중점을 둔 CUBOX의 기존 혁신을 강화하는 것입니다. 이 회사는 다양한 B2C 서비스를 구축하는데 있어서 생성형 AI가 매우 중요한 역할을 한다는 것을 인식하고 B2C(기업 대 소비자) AI 서비스 모델에 대한 투자에 나서고 있습니다.

최근 동향

  • 2024년 1월, Capgemini와 AWS는 광범위한 기업들에게 제너레이터 AI를 도입할 수 있도록 전략적 협업을 확대했습니다. 이 회사는 항공 부품의 이미지 인식 및 분석을 개선하고 공개 가능한 재고 큐레이션을 지원하기 위해 Amazon Bedrock의 기능을 추가하여 항공우주 플랫폼의 수명주기 최적화를 강화했습니다.

목차

제1장 보고서 개요

  • 업계의 현황 분석과 성장 잠재력의 전망
  • 조사 방법과 도구
  • 시장 분석
    • 부문별
    • 지역별

제2장 시장 개요와 인사이트

  • 조사 범위
  • 애널리스트의 인사이트과 현재 시장 동향
    • 주요 시장 동향
    • 추천 사항
    • 결론

제3장 경쟁 구도

  • 주요 기업 분석
  • Amazon Web Services, Inc.
    • 개요
    • 재무 분석
    • SWOT 분석
    • 최근 동향
  • Google LLC
  • IBM Corp.
  • Microsoft Corp.
  • Nvidia Corp.
  • 주요 전략 분석

제4장 시장 세분화

  • 이미지 인식용 AI 시장 : 제품별
    • 하드웨어
    • 소프트웨어
    • 서비스
  • 이미지 인식용 AI 시장 : 기술별
    • QR/바코드
    • 디지털 화상 처리 얼굴 인식
    • 물체인식
    • 패턴 인식
    • 광학 문자 인식
  • 이미지 인식용 AI 시장 : 업계별
    • BFSI
    • 소매 및 E-Commerce
    • 미디어 및 엔터테인먼트
    • 헬스케어
    • 정부기관
    • 자동차
    • 통신
    • 제조업
    • 기타(수송,물류)

제5장 지역 분석

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
  • 유럽
    • 영국
    • 독일
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 프랑스
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 중국
    • 인도
    • 일본
    • 한국
    • 기타 아시아태평양의
  • 기타 지역
    • 라틴아메리카
    • 중동 및 아프리카

제6장 기업 프로파일

  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • AnyClip Inc.
  • Beijing SenseTime Technology Development Co., Ltd.
  • Clarifai Inc.
  • Descartes Labs Inc.
  • Hitachi, Ltd.
  • Intel Corp.
  • MEGVII
  • Micron Technology, Inc.
  • Neuroflash GmbH
  • Oracle Corp.
  • Orbital Insight
  • Qualcomm Technologies, Inc.
  • Regens Zrt.
  • Samsung Electronics Co. Ltd.
  • Shield AI
  • SOLOMON Technology Corp.
  • Trax Technology Solutions Pte Ltd.
  • viso.ai AG
BJH 24.07.31

Global AI in Image Recognition Market Size, Share & Trends Analysis Report by Offering (Hardware, Software, and Service), by Technology (QR/Barcode, Digital Image Processing Facial Recognition, Object Recognition, Pattern Recognition, and Optical Character Recognition), and by Vertical Industry (BFSI, Retail & E-Commerce, Media & Entertainment, Healthcare, Government, Automotive, Telecommunication, Manufacturing, and Other) Forecast Period (2024-2031)

Artificial Intelligence (AI) in image recognition market is anticipated to grow at a significant CAGR of 15.3% during the forecast period (2024-2031). The ongoing developments in AI technology have driven the growth of the global AI in image recognition market. The developments in computer vision, machine learning, and artificial intelligence are made possible by deep learning models, which allow image recognition systems to continuously get better by being exposed to large datasets globally. According to the Information Systems Audit and Control Association, in December 2022, the facial image recognition market size is forecasted to reach $12.67 billion by 2028, up from $5.01 billion in 2021. This increase is also driven by growing demand from governments and law enforcement agencies that use the technology to assist in criminal investigations, conduct surveillance, or engage in other security-related activities.

Market Dynamics

Increasing Adoption of Real-Time Image Recognition

Real-time image recognition uses models and algorithms that are intended to recognize and classify photos according to the items and patterns they include. Image recognition enables computers to interpret images in ways that are similar to human vision by translating them into numerical or symbolic information. Additionally, computer vision that is used to recognize or detect an image or an attribute in digital photos or videos-heavily depends on automated image recognition systems. Users can collect and evaluate data in real-time with its help. High-dimensional data is gathered, and it yields information that can be numerical or symbolic. Computer vision includes object recognition, event detection, image reconstruction, learning, and video tracking under the umbrella of image recognition. The increasing demand for real-time image recognition tools across end-user verticals is a key factor driving the global market growth.

AI for Fraud Detection, Transaction Screening and Monitoring

Using image recognition software, risk models, and other AI-based techniques, in particular, institutions can use AI to recognize abnormal transactions and identify suspicious and potentially fraudulent activity (such as fraudulent use of customers' personal information, misrepresenting products/services, and other frauds). AI can also increase customer satisfaction by lowering the frequency of false positives, or the rejection of otherwise legitimate transactions (such as a credit card payment that is mistakenly refused). By automating data analysis, enhancing risk assessment, identifying intricate patterns, and lowering false positives, AI improves AML compliance and screening. Examining a variety of data points, such as transaction history, geographic location, and behavioral trends, can assist in determining the risk profile of clients.

Market Segmentation

  • Based on the offering, the market is segmented into hardware, software, and service.
  • Based on the technology, the market is segmented into QR/barcode, digital image processing facial recognition, object recognition, pattern recognition, and optical character recognition.
  • Based on the industry vertical, the market is segmented into BFSI, retail & e-commerce, media & entertainment, healthcare, government, automotive, telecommunication, manufacturing, and other (transportation & logistics).

Services are Projected to Hold the Largest Segment

The services segment is expected to hold the largest share of the market. The primary factors supporting the growth include the increasing demand for specialized image recognition systems that may be adjusted to match the unique requirements of companies in a range of sectors. With this degree of customization, businesses can easily incorporate image recognition technology into their current workflows and systems, increasing productivity and efficiency. The market player offers AI-driven service, and it contributes to shorter rollout times when launching operations while ensuring privacy, reducing introductory costs, and minimizing complications. For instance, in April 2024, Sony Semiconductor Solutions Corp. introduced and began operating an edge AI-driven vision detection solution at 500 convenience store locations in Japan to improve the benefits of in-store advertising. This solution was developed with Console Enterprise Edition, one of the services offered by AITRIOS, and is installed on the partner's Microsoft Azure cloud infrastructure.

Retail & E-Commerce Segment to Hold a Considerable Market Share

The factors supporting segment growth include the growing adoption of image identification by online users to look for clothes or accessories by snapping a photo of a desired color, texture, print, or article of apparel. Market players are turning to AI to better predict shopper demands. Smarter retail is the next generation of user experiences for customers, consumers, and point-of-sell organizations. For instance, in January 2024, Lenovo featured AI-powered, end-to-end retail solutions designed to support smarter, safer, and more secure experiences for retailers and shoppers across any category.

Regional Outlook

Global AI in image recognition market is further segmented based on geography including North America (the US, and Canada), Europe (the UK, Italy, Spain, Germany, France, and the Rest of Europe), Asia-Pacific (India, China, Japan, South Korea, and Rest of Asia-Pacific), and the Rest of the World (the Middle East & Africa, and Latin America).

Growing Adoption of AI in Image Recognition in Asia-Pacific

The regional growth is attributed to pivotal factors such as the increasing usage of tablets and smartphones, the speed at which technology is developing, the acceptance of image recognition in countries such as China, Japan, South Korea, and India, and the increasing adoption of facial recognition in security and surveillance systems. Market players in the region offer AI facial recognition modules with a variety of application scenarios, including facial recognition vending machines, smart access controls, smart door locks, and elevator control systems. For instance, in April 2021, Canaan announced a partnership with Cathay to introduce the AI facial recognition module and AI chip in Japan. Canaan's AI facial recognition module uses the Company's self-developed Kendryte K210 AI chip, designed specifically for processing machine vision tasks, such as facial and image recognition, and different areas of audio processing.

North America Holds Major Market Share

North America holds a significant share owing to numerous prominent AI in image recognition companies and providers such as Amazon Web Services, Inc., Google LLC, IBM Corp., and Microsoft Corp., in the region. The market growth is attributed to the increasing adoption of e-commerce and digital retail platforms, a combination of mobile computing and AI. Market players in the region developing facial recognition-based security systems for business-to-business (B2B) endeavors, particularly in providing AI solutions to the financial sector. For instance, in April 2024, Hewlett Packard Enterprise announced that CUBOX, a growing artificial intelligence (AI) facial and image recognition company developing generative AI models to train its existing visual recognition solutions using an HPE Cray XD supercomputer. The system also augments CUBOX's existing innovation focused on developing new image processing technologies. The company has embarked on investing in a business-to-consumer (B2C) AI service model, recognizing the pivotal role of generative AI in constructing various B2C service offerings.

Market Players Outlook

The major companies serving the AI in image recognition market include Amazon Web Services, Inc., Google LLC, IBM Corp., Microsoft Corp., and Nvidia Corp., among others. The market players are increasingly focusing on business expansion and product development by applying strategies such as collaborations, mergers, and acquisitions to stay competitive.

Recent Development

  • In January 2024, Capgemini and AWS expanded strategic collaboration to enable broad enterprise generative AI adoption. The company enhanced lifecycle optimization for the aerospace platform with additional capabilities from Amazon Bedrock to improve the image recognition and analysis of aviation parts and assist in the curation of publishing available inventory.

Table of Contents

1. Report Summary

  • Current Industry Analysis and Growth Potential Outlook
  • 1.1. Research Methods and Tools
  • 1.2. Market Breakdown
    • 1.2.1. By Segments
    • 1.2.2. By Region

2. Market Overview and Insights

  • 2.1. Scope of the Report
  • 2.2. Analyst Insight & Current Market Trends
    • 2.2.1. Key Market Trends
    • 2.2.2. Recommendations
    • 2.2.3. Conclusion

3. Competitive Landscape

  • 3.1. Key Company Analysis
  • 3.2. Amazon Web Services, Inc.
    • 3.2.1. Overview
    • 3.2.2. Financial Analysis
    • 3.2.3. SWOT Analysis
    • 3.2.4. Recent Developments
  • 3.3. Google LLC
    • 3.3.1. Overview
    • 3.3.2. Financial Analysis
    • 3.3.3. SWOT Analysis
    • 3.3.4. Recent Developments
  • 3.4. IBM Corp.
    • 3.4.1. Overview
    • 3.4.2. Financial Analysis
    • 3.4.3. SWOT Analysis
    • 3.4.4. Recent Developments
  • 3.5. Microsoft Corp.
    • 3.5.1. Overview
    • 3.5.2. Financial Analysis
    • 3.5.3. SWOT Analysis
    • 3.5.4. Recent Developments
  • 3.6. Nvidia Corp.
    • 3.6.1. Overview
    • 3.6.2. Financial Analysis
    • 3.6.3. SWOT Analysis
    • 3.6.4. Recent Developments
  • 3.7. Key Strategy Analysis

4. Market Segmentation

  • 4.1. Global AI In Image Recognition Market by Offering
    • 4.1.1. Hardware
    • 4.1.2. Software
    • 4.1.3. Service
  • 4.2. Global AI In Image Recognition Market by Technology
    • 4.2.1. QR/Barcode
    • 4.2.2. Digital Image Processing Facial Recognition
    • 4.2.3. Object Recognition
    • 4.2.4. Pattern Recognition
    • 4.2.5. Optical Character Recognition
  • 4.3. Global AI In Image Recognition Market by Industry Vertical
    • 4.3.1. BFSI
    • 4.3.2. Retail & E-Commerce
    • 4.3.3. Media & Entertainment
    • 4.3.4. Healthcare
    • 4.3.5. Government
    • 4.3.6. Automotive
    • 4.3.7. Telecommunication
    • 4.3.8. Manufacturing
    • 4.3.9. Other (Transportation & Logistics)

5. Regional Analysis

  • 5.1. North America
    • 5.1.1. United States
    • 5.1.2. Canada
  • 5.2. Europe
    • 5.2.1. UK
    • 5.2.2. Germany
    • 5.2.3. Italy
    • 5.2.4. Spain
    • 5.2.5. France
    • 5.2.6. Rest of Europe
  • 5.3. Asia-Pacific
    • 5.3.1. China
    • 5.3.2. India
    • 5.3.3. Japan
    • 5.3.4. South Korea
    • 5.3.5. Rest of Asia-Pacific
  • 5.4. Rest of the World
    • 5.4.1. Latin America
    • 5.4.2. Middle East and Africa

6. Company Profiles

  • 6.1. Advanced Micro Devices, Inc.
  • 6.2. AnyClip Inc.
  • 6.3. Beijing SenseTime Technology Development Co., Ltd.
  • 6.4. Clarifai Inc.
  • 6.5. Descartes Labs Inc.
  • 6.6. Hitachi, Ltd.
  • 6.7. Intel Corp.
  • 6.8. MEGVII
  • 6.9. Micron Technology, Inc.
  • 6.10. Neuroflash GmbH
  • 6.11. Oracle Corp.
  • 6.12. Orbital Insight
  • 6.13. Qualcomm Technologies, Inc.
  • 6.14. Regens Zrt.
  • 6.15. Samsung Electronics Co. Ltd.
  • 6.16. Shield AI
  • 6.17. SOLOMON Technology Corp.
  • 6.18. Trax Technology Solutions Pte Ltd.
  • 6.19. viso.ai AG
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