隨著科技發展，臉部辨識技術亦有所更迭。透過專利檢索及分析，得以深入了解臉部辨識所涉及的關鍵字，並分別以領域/技術/應用/專利申請年度別交叉比對；同時針對現下臉部辨識企業擁有的專利進行分析，亦可進一步瞭解臉部辨識科技的影響擴及範圍。
本文以美國專利暨商標局(USPTO)核准公告的美國專利(United States Patent)作為專利檢索來源，並透過「資策會專利地圖分析輔助平台」進行專利檢索、整理與分析。
專利檢索條件主要以臉部辨識涉及的關鍵字、專利分類為基礎，其中關鍵字含括：Face Recognition、Face Detection、Face Identification、Facial Recognition等，專利分類包括G06K 9/00221(CPC)、G06K 9/00228(CPC)、G06K 9/00234(CPC)、G06K 9/00241(CPC)、G06K 9/00248(CPC)、G06K 9/00255(CPC)、G06K 9/00261(CPC)、G06K 9/00268(CPC)等。
依據專利檢索結果判斷及調整，最後篩選5,905件臉部辨識美國專利進行分析。
運算科技深入臉部辨識專利布局
首先藉「MIC專利分析輔助系統－研發動向偵測器」，針對5,905件臉部辨識美國專利涉及領域別(Field)、技術別(Technology)拆解分析，藉此理解臉部辨識美國專利涉及領域別、技術別分布情形。
其次，進一步針對臉部辨識美國專利涉及領域別、技術別、廠商別、專利申請年度進行交叉比對分析，藉此掌握臉部辨識於美國專利涉及領域別和技術別在歷年專利趨勢以及知名企業的布局動向。
依據世界智慧財產組織(WIPO)發布的對照表，每一國際專利分類(IPC)可對應各領域別，據此比對分析。針對5,905件臉部辨識美國專利涉及的領域別進行分析(如圖1)。
結果發現主要集中在運算科技(54.5%)，其次依序為視聽科技(14.2%)、數據通訊(8.8%)、電信(4.8%)、資訊科技管理方法(3.4%)、醫療科技(3.4%)、控制(3.4%)、運輸(1.7%)、光學(1.6%)等。
因此可知，運算科技為臉部辨識美國專利布局的主要領域，視聽科技則居於次要領域，而且上述兩者專利占比合計已達68.7%。 值得一提的是，與臉部辨識應用相關的資訊科技管理方法、醫療科技、控制、運輸、家具/遊戲等領域經分析發現，美國專利相對較少，值得關注。
美國近五年臉部辨識領域別變化
接下來進一步針對臉部辨識美國專利最近五年的領域別占比變化進行分析(見表1)。
值得注意的是，最近五年的資料顯示，臉部辨識美國專利涉及的領域別分布，主要集中在運算科技、視聽科技這兩項核心領域，並且運算科技占比維持在五成左右。
然而，視聽科技占比呈現減少現象，並且數據通訊、控制占比則呈現增加現象。
專利領域別/專利申請年度交叉分析
針對5,905件臉部辨識美國專利涉及領域別和專利申請年度進行交叉分析，發現歷年專利申請數趨勢，2008年明顯增加，並於2015年達到高點。
其中，臉部辨識美國專利涉及的領域別分布，發現運算科技、數據通訊、控制、光學等領域專利申請數皆於2015年達到高點。另一方面，與臉部辨識應用有關的資訊科技管理方法、醫療科技、運輸、家具/遊戲、其他消費物品等領域專利申請數皆於2014年達高點。
此外，處理/搬運/操作、機械工具/機床/工具機、其他專用機器等，依資料顯示專利量少且無明顯變化，值得留意。
臉部辨識技術分類拆解
根據1971年《國際專利分類斯特拉斯堡協定》建立的國際專利分類(IPC)系統，各國際專利分類可對應某項技術，並據此比對分析，深入了解臉部辨識美國專利涉及技術別分布情形。
依據對臉部辨識相關技術的理解和認知，並藉由「MIC專利分析輔助系統－研發動向偵測器」，將臉部辨識美國專利涉及技術別拆解成環環相扣的3個環節、11個次項、37個細項。
運算技術專利占比最高達到82.1%，其次為影像通訊(15.1%)，以及資訊傳輸(2.8%)。
圖像識別專利占比最高達到51.4%，其次依序為影像資料處理(14.6%)、電視系統(12.6%)、資訊安全(5.7%)、資料輸入與輸出(5.2%)、資料處理(4.2%)、選擇性內容配送(2.5%)、資訊傳輸-其他設備(2.1%)、人工智慧(1.0%)、資訊傳輸-通用設備(0.4%)、資訊傳輸-網路連結(0.3%)。
圖像識別方法或裝置專利占比最高達到31.4%，其次依序為電子設備識別(8.3%)、電視影像錄製裝置(8.0%)、圖像預處理(7.5%)、影像分析(7.3%)、人機互動裝置(5.2%)、資訊檢索(4.2%)、資訊安全-認證(3.3%)、圖像捕獲(3.2%)、閉路電視系統(2.4%)、電視系統-雙工制系統(2.3%)等。接下來針對臉部辨識美國專利涉及技術別和專利申請年度交叉分析。
技術別/專利申請年度交叉分析
*運算技術專利：於2007年開始增加、2015年達到高點。
*資訊傳輸專利：於2013年開始增加、2015年達到高點。
*影像通訊專利：於2008年開始增加、2014年達到高點。
*人工智慧專利：於2003年提出申請、2014年開始增加，後無明顯成長現象。
*資料處理專利：於2011年開始增加、2015年達到高點。
*圖像識別專利：於2007年開始增加、2015年達到高點。
*影像資料處理專利：於2012年開始增加、2015年達到高點。
*資料輸入與輸出專利：於2012年開始增加、2014年達到高點。
*資訊安全專利：於2003年提出申請、2012年開始增加、2014年達到高點。
*資訊傳輸：通用設備專利量少且無明顯變化。
*資訊傳輸：其他設備專利於2014年開始增加、於2015年達到高點。
*資訊傳輸：網路聯結專利量少且無明顯變化。
*選擇性內容配送專利：於2013年開始增加、2014年達到高點。
*電視系統專利：於2008年開始增加、2015年達到高點。
值得注意的是，圖像識別涉及的圖像識別方法或裝置、圖像捕獲、圖像預處理等細項，以及影像資料處理涉及的2D影像產生、建立電腦繪圖3D模型、影像分析、影像增強或復原等細項，專利申請數皆於2015年達到高點。
臉部辨識應用分類拆解
依據對臉部辨識相關應用的理解和認知，並藉由「MIC專利分析輔助系統－研發動向偵測器」，將臉部辨識美國專利涉及應用別拆解成環環相扣的7個環節、14個次項、25個細項如以下所示。
IT管理方法占比最高，達到55.9%，其次依序為訊號裝置(13.3%)、車輛(13.0%)、醫療(9.2%)、攝影裝置(5.7%)、核算裝置(1.6%)、機械(1.4%)。
商業系統占比最高達27.6%，其次依序為報警器(13.3%)、支付系統(12.5%)、行政與管理(10.5%)、安全防護(7.4%)、攝影裝置零部件(5.7%)、IT管理方法特定事業部門(5.3%)、醫療診斷(5.3%)、駕駛控制(4.3%)、醫療裝置(3.9%)、機械操控器(1.4%)、車輛安全裝置(1.3%)、收付現金或轉帳(1.1%)、指示車輛運作(0.5%)。
商業系統-行銷占比最高達到13.9%，其次依序為對報警器-入侵或其他異常情況響應(13.3%)、商業系統-購買或銷售(8.2%)、攝影取景器(5.7%)、支付系統-支付架構(5.6%)、商業系統-商業(購物或電子商務)(5.5%)、辦公室自動化(5.3%)、特定事業部門-服務業(4.6%)、支付系統-支付協議(4.1%)、診斷-人的鑑別(4.0%)、醫療裝置-眼睛測試設備(3.9%)、駕駛控制-駕駛參數估計(3.0%)、支付系統-使用特定裝置支付(2.5%)、行政與管理-資源管理(2.5%)等。
以下針對臉部辨識美國專利涉及的應用別和專利申請年度進行交叉分析。
圖1 臉部辨識美國專利領域別分析
資料來源：資策會MIC(08/2019)
專利應用別/專利申請年度交叉分析
*IT管理方法專利：於2004年提出申請、2012年提出增加、2014年達到高點。
*醫療專利：於2003年提出申請、2013年開始增加、2016年達到高點。
*機械專利：量少無明顯變化。
*車輛專利：於2002年提出申請、2014年達到高點。
*攝影裝置專利：量少且無明顯變化。
*核算裝置專利：量少且無明顯變化。
*訊號裝置專利：於2000年提出申請、2013年開始增加、2016年達到高點。
*行政與管理專利：2008年提出申請、2013年開始增加、2016年達到高點。
*支付系統專利：於2004年提出申請、2013年開始增加、2014年達到高點。
*商業系統專利：於2004年提出申請、2012年開始增加、2014年達到高點。
*IT管理方法特定事業部門專利：於2009年提出申請、2014年開始增加。
*醫療裝置專利：量少且無明顯變化。
*醫療診斷專利：量少且無明顯變化。
*機械操控器專利：數量少且無明顯變化。
*車輛安全裝置專利：數量少且無明顯變化。
*車輛安全防護專利：該項於2002年提出申請，至2014年時達到高點。
*駕駛控制專利：數量少且無明顯變化。
*攝影裝置零部件專利：數量少且無明顯變化。
*指示車輛運行專利：數量少且無明顯變化。
*收付現金或轉帳專利：數量少且無明顯變化。
*報警器專利：2000年提出申請、2013年開始增加、2016年達到高點。
本次同時針對20家臉部辨識知名企業擁有的美國專利進行相對研發強度評比分析，藉此瞭解其對臉部辨識新興科技的影響力。
其中評比項目包括專利件數、他人引證次數、自我引證次數、發明人數、平均專利年齡、活動年期，並據此計算評比得分。
分析結果發現，20家知名企業相對研發強度評比平均得分為799分，並且是以FotoNation獲得的相對研發強度評比得分最高達到2,102分，探究其主要原因在於他人引證次數、自我引證次數評比項目得分高於其他知名企業所致。
此外，其他知名企業相對研發強度評比得分依序為：微軟(Microsoft)(2,003分)、谷歌(Google)(1,529分)、索尼(SONY)(2,459分)、三星(Samsung)(1,326分)、IBM(1,141分)、CANON(898分)、英特爾(Intel)(697分)、亞馬遜(Amazon Technologies)(595分)、Eastman Kodak(518分)、FUJIFILM(483分)、HONEYWELL(474分)、DigitalOptics(442分)、蘋果(Apple)(408分)、LG(361分)、Adobe Systems(340分)、Panasonic(320分)等。
(本文作者為資策會MIC資深產業分析師)