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   原标题：人脸识别应用在医院，有哪些智慧医疗场景？人脸识别已广泛应用在不同行业和领域，从餐饮零售的刷脸支付，交通旅游的刷脸闸机、办公业务的刷脸考勤到学校考试的刷脸核验学生身份，都离不开人脸识别技术。而在医院，就兼备身份核验和刷脸支付两种需求，因为挂号和创建病历需要核对病人身份，而缴交医疗费用则需要绑定支付账户。下面，天波智能小编就为大家整理了人脸识别应用在医院的适用场景吧！刷脸挂号很多患者因为突然的急症需要到医院就医，匆忙之际往往忘记带上诊疗卡、医保卡、病历卡、身份证和现金。这时候如果能有另一种身份验证方式就好了。利用人脸识别技术实现刷脸挂号，人脸识别设备可以依照人脸信息对应患者身份，省去纸质的身份证明凭证。另外，针对一些医院号贩子、黄牛群体，利用人脸识别设备等有助于打击这些高价卖号倒号的情况，帮助人们更方便就医。刷脸就诊根据人脸识别，人脸识别系统和医疗数据库连接，可以自动显示该患者的就诊记录，方便医生更准确地根据每个患者的情况进行诊断，减少重复问诊，效率更高，也能有效减轻医生的工作量，做到事半功倍。在一些输液、采集样本、分发药品甚至手术等场景，更需要确认患者身份。人脸识别技术优化和加强现有的通行体验，赋能更加智能和便捷。上海销售人脸识别服务放心可靠

   人脸识别在实际应用中的挑战相比人脸识别的基准测试环境，实际应用环境的情况要复杂得多，这大部分来源于外部因素带来的影响，从而对**终效果带来极大挑战。这些外部因素，包括光线明暗、逆光、侧脸等角度变化、距离、天气干扰、因移动而产生的拖尾模糊，表情变化，以及当前前端（如摄像头）及存储设备清晰度的影响等。同时也包括目标人员的发型、胖瘦、年纪等变化；戴帽子、戴眼镜、假发、围巾等遮挡等。在图侦领域，衡量人脸技术的应用效果有两项重要指标：抓拍率和比对识别率。前者即人脸的检测和**，后者为人脸的比对和识别。通常来说，抓拍率对前端的要求相对不高，目前业内的主流系统都可以做到99%以上的抓拍率，而比对识别率受到外部的影响则会比较明显，就需要借助算法模型，来提高比对识别率。在考虑上述外部因素情况下，目前商汤科技的人脸技术，在两眼间像素30个像素点下即可实现抓拍，40个像素点即可以做到比对，包括范围在40%以内的人脸遮挡情况。图侦领域的人脸识别应用人脸识别正在迅速替代传统的图侦方法：传统方法存在的问题，主要在于人海战术成本高。从行业调研来看，很多市公安局，专门从事人脸图像搜索的图侦人员，就超过400人，人力物力投入巨大。铜陵**人脸识别开发检测是否真人，预防恶意攻击。

1、光照问题，光照变化是影响人脸识别性能的关键因素，对于这个问题的解决程度关系着人脸识别应用进程的成败。因为人脸的3D结构，光照投射出的阴影会加强或减弱原有的人脸特征。特别是在晚上，可能是因为光线不足造成的面部阴影，会导致识别率的下降，使得人脸识别系统难以满足应用需求。2、姿态问题，人脸识别是依据人的面部表象特征来进行识别，如何识别由姿态引起的面部变化是这项技术的难点之一。姿态问题关联到头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失，使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。3、表情问题，面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化也会影响着人脸识别的准确率。但现在，不管是张嘴还是做一些夸张的表情，计算机可以通过三维建模和姿态表情校正的方法来把它纠正。4、遮挡问题，这个问题是对于没有在配合情况下的人脸图像采集，是一个比较严重的问题。尤其是在监控环境下，被监控对象都会带着眼镜、帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像可能不完整。

   从而影响后面的特征提取与识别，还有可能导致人脸检测算法的失效。

   在我们身边，到处都有人脸识别的技术，像我们平时使用的iPhone手机，照片里面有一个“人物”的功能，它能够将照片里面的人物识别出来，然后进行分类，iPhoneX还可以扫脸解锁手机。再比如，家里面的智能电视，当你看到某个片段某个人时，电视就可以告诉你这个人是谁，演过些什么电影。这些背后都离不开人脸识别的技术。从传统的手工特征到现在的“***”CNN，人脸识别取得的技术突破确实有目共睹。尽管在应对无约束、跨年龄、模糊、遮挡等方面还存在一些问题，但已经在一些特定场合下成功落地，所以个人觉得未来可期。从信息和安全角度讲，人脸信息属于弱隐私，安全性方面还有很些欠缺。当前学术和商业界在***检测方面已耕耘多年，相信在多策略融合下能有一定突破。当然，虹膜识别相比安全性更高，但在商业落地方面还要考虑其他因素如硬件成本，部署便利性等。检测人脸性别、年龄等属性。

  所以个人觉得未来可期。从信息和安全角度讲，人脸信息属于弱隐私，安全性方面还有很些欠缺。当前学术和商业界在***检测方面已耕耘多年，相信在多策略融合下能有一定突破。当然，虹膜识别相比安全性更高，但在商业落地方面还要考虑其他因素如硬件成本，部署便利性等。从传统的手工特征到现在的“***”CNN，人脸识别取得的技术突破确实有目共睹。尽管在应对无约束、跨年龄、模糊、遮挡等方面还存在一些问题，但已经在一些特定场合下成功落地，所以个人觉得未来可期。从信息和安全角度讲，人脸信息属于弱隐私，安全性方面还有很些欠缺。当前学术和商业界在***检测方面已耕耘多年，相信在多策略融合下能有一定突破。当然，虹膜识别相比安全性更高，但在商业落地方面还要考虑其他因素如硬件成本，部署便利性等。包括人脸识别签到系统、网络预约平台，自助预约服务终端。无锡通用人脸识别管理

我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融。上海销售人脸识别服务放心可靠

   一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。人脸识别算法分类基于人脸特征点的识别算法（Feature-basedrecognitionalgorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms）。基于模板的识别算法（Template-basedrecognitionalgorithms）。利用神经网络进行识别的算法（Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork）。神经网络识别基于光照估计模型理论提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；**的实时特征识别理论该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理上海销售人脸识别服务放心可靠

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