医院手术室人员确认系统中的人脸识别技术运用

2020-10-09 10:10陈勇刚
中国科技纵横 2020年9期
关键词:人脸识别技术应用

陈勇刚

摘 要:人脸识别技术是一种融合心理学、认知学、一级生物学等多学科、多技术的生物识别技术。文章通过介绍人脸识别技术,提出在医院手术室应用人脸识别技术,实现人员确认的目的,提高医院手术室人员确认的效率和准确性。

关键词:人脸识别技术;医院手术室;人员确认系统;应用

中图分类号:R197.3;TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2020)09-0050-02

随着近年来我国计算机网络技术的飞速发展,信息安全的重要性愈发凸显。而高效准确的身份识别以及认证是保证信息安全的前提条件,人们对于安全可靠、方便快捷的身份认证手段提出了更高的要求。而基于人体生物特征的身份识别技术可以有效实现这一需求。人们相继开发类基于笔迹、指纹、眼虹膜以及掌纹等多种的生物特征识别系统,并且在社会中的各个领域也得到了广泛的应用。而相较于上述的其他技术来说,人脸识别技术具有更加简便、准确的优势,可以应用在公安、海关、安全监控、门禁等多个领域中。

1自動人脸识别技术

人脸识别技术是通过计算机分析人脸图像,然后在图像中提取出有效的识别信息,从而辨认图像的身份。计算机自动识别人脸的技术最早出现在20世纪60年代,人脸识别技术的发展历史也是人脸特征表示方法的变迁史,从最基础的几何特征,到后来的经验驱动人造特征以及数据驱动的表示学习,至今已经过了60多年的发展。随着近年来深度卷积神经网络的出现,人脸识别技术的准确率大大提升。人脸识别技术涉及到图像处理、模式识别、计算机视觉、心理学以及生物学等相关学科领域,并同基于生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机感知交互的研究领域之间相互交融。可以说,人脸识别技术是根据单个人体的脸部特征进行计算及视频摄像,然后对录入的人脸图像经过计算机运算来确定单个面部器官的大小、特征等位置信息保存在数据库内。在应用过程中,通过将已有数据库中的人脸特征信息和实际采集的信息之间进行比较,以此来实现人脸身份的识别。但是,在实际应用人脸识别的过程中,仍旧还存在一定难度,因为人脸是非刚体,所以无法避免的会出现局部变化,如表情和姿态等。同时,人脸外观特征还会随着年龄的增长而发生改变,发型、眼睛等对人立案造成遮挡、人脸图像受到光照、成像距离、成像角度、成像设备性能等因素影响。而这些因素的存在导致人脸识别技术已然成为了人脸识别技术广泛应用的障碍[1]。

2人脸识别技术与识别过程

人脸识别技术中的区域特征之所以被广泛的应用,其原因在于融合了计算机图像处理技术、生物统计学技术原理,通过利用计算机图像处理技术在视频中提取人像特征点,然后利用生物统计学的原理来建立数学模型,这就是人脸特征模板。而通过已经构建完后的人脸特征模板与被检测人的面部图像之间开展特征分析比较,然后可以得到一个相似值,而利用这一相似值能够判断是否为同一个人。

2.1人脸识别技术

2.1.1人脸检测技术

人脸检测是在复杂的背景和动态化的场景下判断面像,同时分离面像。也就是说,在不同的场景下检测是否存在人脸,并确定人脸的具体位置。但是因为场景问题,所以需要确定是否存在人脸,并确定采集图像中人脸所在的具体位置。

2.1.2人脸跟踪技术

面貌跟踪则是跟踪被检测到的面貌,该检测技术是基于模型或是运动和模型相结合的方法。

2.1.3人脸对比技术

在数据库中对于已经检测到且等待识别的人脸和数据库已知的人脸之间进行匹配比较。也就是说,在检测到人脸之后,将数据库内的图像依次对比,以此得到最佳匹配对象。而人脸对比技术的关键在于选择合适的人脸表征方式、匹配策略。而医院中的手术室人员确认系统中的人脸识别主要可以采用全局方法或是基于特征的方法或来进行匹配。

2.2人脸识别过程

首先,构建医院手术室人员确认系统中的人脸面像档案。通过利用摄像机来采集人员面像文件,也可以使用照片来生成面像文件,在采集完面像文件之后,将其生成面纹编码并进行保存。其次,获取人体面像。通过摄像机捕捉医院手术室需要确认人员的面部图像,并将其面像文件生成面纹编码[2]。最后,比较档案中的库存面纹编码和后来捕捉到的面纹编码。利用面纹编码的方式,可以避免人员存在面部、眼镜、毛发、皮肤、表情等方面出现变化之后无法捕捉的情况,具有着良好的可靠性,从而使其能够精确的辨认出具体个人。而人脸识别主要是利用图像处理设备来实现连续、自动、实时的识别过程。

3在医院手术室人员确认系统中应用人脸识别技术

3.1人脸识别系统的组成

在人脸识别系统中,其关键的组成部分主要有图像采集、视频摄像头、计算机网络系统、人脸识别系统、人脸定位以及图像预处理等。摄像系统将提前录入的人脸图像信息保存在医院手术室人员确认系统中的数据库内,并将其进行建模提取其中的人脸特征,然后生成人脸模板,在HIS的数据库中进行保存。被检测人员在等待检测的过程中,摄像系统可以捕获被检测人员的面部特征,然后将数据库中已保存的人脸信息进行比较,从而高速判断人员是否为同一人。根据被检测人的面部表情和动作,来判断图像和数据库内的数据是否为同一个人,以此来保障人像的真实性[3]。

3.2人脸识别系统与HIS系统之间的无缝连接

人脸识别技术是一种生物特征识别,当前医院已经开始认识到生物特征识别技术的应用价值所在。人脸识别视频监控服务器所采集的视频图像和HIS系统预先采集到的人脸图像之间进行比较,以此来确定被检测者的身份信息。

总体来说,在医院的手术室人员确认系统中应用人脸识别技术已经拉开了序幕,但是全面大规模的应用人脸识别技术还并不多见。当前,对于人脸识别的研究重点还集中在人脸识别算法中,属于计算机科学范畴。而作为人脸识别技术的实际应用者,手术室人员确认系统更加关注的是人脸识别技术的成熟度、产品可用性以及和手术室之间的契合性。

4人脸识别技术的应用优势与缺陷

4.1人脸识别的优势

在医院手术室的人员确认系统中应用人脸识别技术,其优点在于非接触性、非强制性以及自然性。首先,非接触性是指在手术室人员确认中,无需接触人脸,通过摄像设备提前进行人脸取样、分拣、鉴别以及确认等众多环节的操作,可以实现面像的采集和判断等,具有图像采集迅速快捷的优势,同时还具有高度可靠性[4]。其次,自然性。所谓的自然性是指在利用人脸识别技术的过程中,使被检测人员处于一个自由活动的自然体,通过視频和系统来对于收集面部图像,然后在检测时将被检测人的面部数据和数据库内的数据之间进行对比,从而区分和确认被检测人的具体身份。最后,非强制性。该特点是指在手术室人员确认系统中进行人脸识别时,可以自动获取当前自然人的面部图像信息,这一方式具有着较强的安全性。

4.2人脸识别技术所存在的缺陷

人脸识别技术对检测周围的条件比较敏感,如果光线的强度过高或是过低,都会影响到识别的准确性。同时,图像采集还会受到人面部变化过大以及人体头发、面部等遮挡物等因素的影响,导致真实的人脸面部和当时所采集到的图像信息之间存在着较大的误差,因此需要通过人脸的关键特性进行修正,采取人工智能补偿操作,对被采集人的身份进行准确的定位。另外,人脸识别技术的前提条件在于具有清晰的图像,这主要是取决于硬件条件。但是,当前大部分摄像头所拍摄的照片比较模糊,对于人脸识别产生一定的难度。除此之外,人脸识别技术是人工智能技术中的一项组成,在医院手术室人员确认系统中还存在着语音识别、指纹识别等多种识别技术,因此需要将多种识别技术和方法进行组合,不能仅依赖于一种识别技术,通过结合指纹识别、语音识别以及人脸识别技术等,提高应用效率和准确性[5]。

5结语

综上所述,随着当前人脸识别技术的不断完善和应用成熟度的不断提高,其识别的准确率与可靠性也在随之提升。而在新一轮人工智能大潮背景下,人工智能技术在社会中众多领域的应用已经非常普遍。而在医院手术室人员确认系统中应用人脸识别技术,可以有效提高人像的识别效率。除此之外,人脸识别技术还具有采集成本低的优势,并且十分契合人们的识别习惯,所以可以在医院的众多领域中广泛应用。

参考文献

[1] 陈晓熙,钟健.人脸和指纹识别在智慧医院中的应用研究[J].中国卫生标准管理,2019,10(21):3-7.

[2] 方联青,左秀然.医院人事电子证件智能审核系统的研究与设计[J].中国卫生信息管理杂志,2019,16(6):717-720.

[3] 朱伟健,钟初雷,周庆标.基于人脸识别技术的医院志愿者管理系统的建立与应用[J].医院管理论坛,2018,35(3):73-74.

[4] 王月雅.人脸识别成为安防AI规模化应用方向——公共安全领域人脸识别系统应用与市场现状分析预测[J].中国安防,2017(10):33-38.

[5] 罗忠梅,曹阳慧,张相云,等.人脸识别考勤系统联合信息平台提高首台手术准时率[J].护理学杂志,2012,27(20):10-12.

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