臺灣博碩士論文加值系統

　　微軟臉部辨識為Windows 10推出的新功能，用使用者獨特的臉部影像作為數位憑證，代替密碼登入加密的系統。與之前作業系統比較，能創造產品差異化，增加升級的意願，且與雲端服務相結合，增加使用環境的安全性，創造Windows 10的價值。
　　臉部辨識需要特殊的紅外線攝影模組，因此新模組的被市場採用的程度可視為臉部辨識推展的程度。微軟希望臉部辨識功能與Windows 10的產品形象發揮綜效，但Windows 10推出一年之後臉部辨識的普及率卻不到1%。從微軟到模組廠商、到OEM、到終端使用者之間，模組的高成本造成生產速度緩慢、OEM持保留態度，使得此功能發展遲緩。
　　從價值網的觀點，為了讓臉部辨識與攝影模組的價值網活絡發展，在維持臉部辨識準確性與安全性的承諾之下，放寬硬體標準有助模組廠商降低進入門檻，擴大市場佔有率，等經濟規模建立再促使成本降低、品質提高，增加競爭力。研究產品設計的結果發現，對有限紅外線光源加以樽節，可以有效的降低成本且維持品質。光源最佳化的方式為縮短最遠距離限制、縮小視角及降低克服環境光上限等與實用性相關的項目。一旦實用性根據業界能力適度加以調整，硬體與臉部辨識功能從現今彩色攝影模組轉換時得到較低的轉換成本，臉部辨識功能可望得以普及。

Microsoft Face Authentication is a new feature of Windows 10, Human’s unique face pattern can be used as a digital certificate, be as an alternative solution of password, in order to sign-in protected systems. By comparing with previous OS version, it brings up product differentiation to users, and may activate their upgrade motivation. Furthermore, this feature works with cloud services by two-factor authentication, is another security enhancement feature.
Face Authentication is required to work with specific IR camera design, therefore the marketing share of IR camera modules can represent the scale-out status of the feature. Microsoft expects that Face Authentication will create synergy with Windows 10 product marketing image. However, the marketing share is less than 1% in Windows launch anniversary. The combination of Value Net study shows the path of Microsoft, Module Makers, OEMs and end-users went non-efficiently; the high cost of module causes slow production, and OEMs are hesitated for the feature adoption.
To enable IR camera module and Face Authentication ecosystem, by security and accuracy quality bar remaining high, it is possible to extend the marketing share by cost redundant, where the specification of hardware requirement be leveraged by reasonable adjustment, like far distance, FOV, ambient light bar, etc. When the switching costs are acceptable from RGB camera to RGB-IR camera, it is easier to scale-out the Face Authentication module adoption and win the market in the future.

口試委員審定書 i
誌 謝 ii
中文摘要 iii
英文摘要 iv
目 錄 vi
圖目錄 ix
表目錄 x
第一章 研究背景與目的 1
第二章 文獻探討 3
第一節 五力分析 3
2.1.1 五力分析 3
2.1.2 其他因素 4
第二節 賽局理論 5
2.2.1 賽局的分類 6
2.2.2 賽局樹 7
第三節 價值網 7
第四節 臉部辨識理論基礎 9
2.4.1 辨識流程 9
2.4.2 影像供應準則 10
2.4.3 硬體攝影元件規範 11
第三章 研究方法 12
第一節 研究對象與期間 12
3.1.1 研究範圍 12
3.1.2 資料蒐集 12
第二節 研究假設與方法 12
3.2.1 研究假設 12
3.2.2 研究方法 13
第四章 個案研究 14
第一節 臉部辨識安全性 14
第二節 攝影模組價值網 15
第三節 臉部辨識價值網 16
第四節 發展現況 17
第五節 問題剖析 18
4.5.1 生態系統產品週期不一致 19
4.5.2 技術瓶頸 20
4.5.3 寡占市場造成價格壟斷 22
4.5.4 價格壟斷提高品質風險 22
4.5.5 沒有創造需求 22
第六節 策略調整之建議 22
4.6.1 擴大市場定位 22
4.6.2 合理放寬硬體規範 23
4.6.3 硬體規範修改決策之影響 26
第七節 未來挑戰 28
4.7.1 使用者失去興趣 28
4.7.2 競爭者與替代品崛起 28
4.7.3 信任疑慮仍在 29
第五章 結論與建議 30
第一節 結論 30
第二節 建議 30
5.2.1 對微軟的建議 30
5.2.2 對模組供應商的建議 31
第三節 研究限制 32
參考文獻 33

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