醫院手術室人員確認系統中的人臉識別技術運用

陳勇剛

摘 要：人臉識別技術是一種融合心理學、認知學、一級生物學等多學科、多技術的生物識別技術。文章通過介紹人臉識別技術，提出在醫院手術室應用人臉識別技術，實現人員確認的目的，提高醫院手術室人員確認的效率和準確性。

關鍵詞：人臉識別技術;醫院手術室;人員確認系統;應用

中圖分類號：R197.3;TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2020）09-0050-02

隨著近年來我國計算機網絡技術的飛速發展，信息安全的重要性愈發凸顯。而高效準確的身份識別以及認證是保證信息安全的前提條件，人們對于安全可靠、方便快捷的身份認證手段提出了更高的要求。而基于人體生物特征的身份識別技術可以有效實現這一需求。人們相繼開發類基于筆跡、指紋、眼虹膜以及掌紋等多種的生物特征識別系統，并且在社會中的各個領域也得到了廣泛的應用。而相較于上述的其他技術來說，人臉識別技術具有更加簡便、準確的優勢，可以應用在公安、海關、安全監控、門禁等多個領域中。

1自動人臉識別技術

人臉識別技術是通過計算機分析人臉圖像，然后在圖像中提取出有效的識別信息，從而辨認圖像的身份。計算機自動識別人臉的技術最早出現在20世紀60年代，人臉識別技術的發展歷史也是人臉特征表示方法的變遷史，從最基礎的幾何特征，到后來的經驗驅動人造特征以及數據驅動的表示學習，至今已經過了60多年的發展。隨著近年來深度卷積神經網絡的出現，人臉識別技術的準確率大大提升。人臉識別技術涉及到圖像處理、模式識別、計算機視覺、心理學以及生物學等相關學科領域，并同基于生物特征的身份鑒別方法以及計算機人機感知交互的研究領域之間相互交融。可以說，人臉識別技術是根據單個人體的臉部特征進行計算及視頻攝像，然后對錄入的人臉圖像經過計算機運算來確定單個面部器官的大小、特征等位置信息保存在數據庫內。在應用過程中，通過將已有數據庫中的人臉特征信息和實際采集的信息之間進行比較，以此來實現人臉身份的識別。但是，在實際應用人臉識別的過程中，仍舊還存在一定難度，因為人臉是非剛體，所以無法避免的會出現局部變化，如表情和姿態等。同時，人臉外觀特征還會隨著年齡的增長而發生改變，發型、眼睛等對人立案造成遮擋、人臉圖像受到光照、成像距離、成像角度、成像設備性能等因素影響。而這些因素的存在導致人臉識別技術已然成為了人臉識別技術廣泛應用的障礙[1]。

2人臉識別技術與識別過程

人臉識別技術中的區域特征之所以被廣泛的應用，其原因在于融合了計算機圖像處理技術、生物統計學技術原理，通過利用計算機圖像處理技術在視頻中提取人像特征點，然后利用生物統計學的原理來建立數學模型，這就是人臉特征模板。而通過已經構建完后的人臉特征模板與被檢測人的面部圖像之間開展特征分析比較，然后可以得到一個相似值，而利用這一相似值能夠判斷是否為同一個人。

2.1人臉識別技術

2.1.1人臉檢測技術

人臉檢測是在復雜的背景和動態化的場景下判斷面像，同時分離面像。也就是說，在不同的場景下檢測是否存在人臉，并確定人臉的具體位置。但是因為場景問題，所以需要確定是否存在人臉，并確定采集圖像中人臉所在的具體位置。

2.1.2人臉跟蹤技術

面貌跟蹤則是跟蹤被檢測到的面貌，該檢測技術是基于模型或是運動和模型相結合的方法。

2.1.3人臉對比技術

在數據庫中對于已經檢測到且等待識別的人臉和數據庫已知的人臉之間進行匹配比較。也就是說，在檢測到人臉之后，將數據庫內的圖像依次對比，以此得到最佳匹配對象。而人臉對比技術的關鍵在于選擇合適的人臉表征方式、匹配策略。而醫院中的手術室人員確認系統中的人臉識別主要可以采用全局方法或是基于特征的方法或來進行匹配。

2.2人臉識別過程

首先，構建醫院手術室人員確認系統中的人臉面像檔案。通過利用攝像機來采集人員面像文件，也可以使用照片來生成面像文件，在采集完面像文件之后，將其生成面紋編碼并進行保存。其次，獲取人體面像。通過攝像機捕捉醫院手術室需要確認人員的面部圖像，并將其面像文件生成面紋編碼[2]。最后，比較檔案中的庫存面紋編碼和后來捕捉到的面紋編碼。利用面紋編碼的方式，可以避免人員存在面部、眼鏡、毛發、皮膚、表情等方面出現變化之后無法捕捉的情況，具有著良好的可靠性，從而使其能夠精確的辨認出具體個人。而人臉識別主要是利用圖像處理設備來實現連續、自動、實時的識別過程。

3在醫院手術室人員確認系統中應用人臉識別技術

3.1人臉識別系統的組成

在人臉識別系統中，其關鍵的組成部分主要有圖像采集、視頻攝像頭、計算機網絡系統、人臉識別系統、人臉定位以及圖像預處理等。攝像系統將提前錄入的人臉圖像信息保存在醫院手術室人員確認系統中的數據庫內，并將其進行建模提取其中的人臉特征，然后生成人臉模板，在HIS的數據庫中進行保存。被檢測人員在等待檢測的過程中，攝像系統可以捕獲被檢測人員的面部特征，然后將數據庫中已保存的人臉信息進行比較，從而高速判斷人員是否為同一人。根據被檢測人的面部表情和動作，來判斷圖像和數據庫內的數據是否為同一個人，以此來保障人像的真實性[3]。

3.2人臉識別系統與HIS系統之間的無縫連接

人臉識別技術是一種生物特征識別，當前醫院已經開始認識到生物特征識別技術的應用價值所在。人臉識別視頻監控服務器所采集的視頻圖像和HIS系統預先采集到的人臉圖像之間進行比較，以此來確定被檢測者的身份信息。

總體來說，在醫院的手術室人員確認系統中應用人臉識別技術已經拉開了序幕，但是全面大規模的應用人臉識別技術還并不多見。當前，對于人臉識別的研究重點還集中在人臉識別算法中，屬于計算機科學范疇。而作為人臉識別技術的實際應用者，手術室人員確認系統更加關注的是人臉識別技術的成熟度、產品可用性以及和手術室之間的契合性。

4人臉識別技術的應用優勢與缺陷

4.1人臉識別的優勢

在醫院手術室的人員確認系統中應用人臉識別技術，其優點在于非接觸性、非強制性以及自然性。首先，非接觸性是指在手術室人員確認中，無需接觸人臉，通過攝像設備提前進行人臉取樣、分揀、鑒別以及確認等眾多環節的操作，可以實現面像的采集和判斷等，具有圖像采集迅速快捷的優勢，同時還具有高度可靠性[4]。其次，自然性。所謂的自然性是指在利用人臉識別技術的過程中，使被檢測人員處于一個自由活動的自然體，通過視頻和系統來對于收集面部圖像，然后在檢測時將被檢測人的面部數據和數據庫內的數據之間進行對比，從而區分和確認被檢測人的具體身份。最后，非強制性。該特點是指在手術室人員確認系統中進行人臉識別時，可以自動獲取當前自然人的面部圖像信息，這一方式具有著較強的安全性。

4.2人臉識別技術所存在的缺陷

人臉識別技術對檢測周圍的條件比較敏感，如果光線的強度過高或是過低，都會影響到識別的準確性。同時，圖像采集還會受到人面部變化過大以及人體頭發、面部等遮擋物等因素的影響，導致真實的人臉面部和當時所采集到的圖像信息之間存在著較大的誤差，因此需要通過人臉的關鍵特性進行修正，采取人工智能補償操作，對被采集人的身份進行準確的定位。另外，人臉識別技術的前提條件在于具有清晰的圖像，這主要是取決于硬件條件。但是，當前大部分攝像頭所拍攝的照片比較模糊，對于人臉識別產生一定的難度。除此之外，人臉識別技術是人工智能技術中的一項組成，在醫院手術室人員確認系統中還存在著語音識別、指紋識別等多種識別技術，因此需要將多種識別技術和方法進行組合，不能僅依賴于一種識別技術，通過結合指紋識別、語音識別以及人臉識別技術等，提高應用效率和準確性[5]。

5結語

綜上所述，隨著當前人臉識別技術的不斷完善和應用成熟度的不斷提高，其識別的準確率與可靠性也在隨之提升。而在新一輪人工智能大潮背景下，人工智能技術在社會中眾多領域的應用已經非常普遍。而在醫院手術室人員確認系統中應用人臉識別技術，可以有效提高人像的識別效率。除此之外，人臉識別技術還具有采集成本低的優勢，并且十分契合人們的識別習慣，所以可以在醫院的眾多領域中廣泛應用。

參考文獻

[1] 陳曉熙，鐘健.人臉和指紋識別在智慧醫院中的應用研究[J].中國衛生標準管理，2019，10（21）：3-7.

[2] 方聯青，左秀然.醫院人事電子證件智能審核系統的研究與設計[J].中國衛生信息管理雜志，2019，16（6）：717-720.

[3] 朱偉健，鐘初雷，周慶標.基于人臉識別技術的醫院志愿者管理系統的建立與應用[J].醫院管理論壇，2018，35（3）：73-74.

[4] 王月雅.人臉識別成為安防AI規模化應用方向——公共安全領域人臉識別系統應用與市場現狀分析預測[J].中國安防，2017（10）：33-38.

[5] 羅忠梅，曹陽慧，張相云，等.人臉識別考勤系統聯合信息平臺提高首臺手術準時率[J].護理學雜志，2012，27（20）：10-12.