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        探析人臉識(shí)別技術(shù)在醫(yī)院支付領(lǐng)域的發(fā)展

        2021-05-11 19:49:37文珊
        中國(guó)新通信 2021年2期

        文珊

        【摘要】? ? 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,為各行各業(yè)帶來(lái)的改變是肉眼可見(jiàn)的,在醫(yī)療領(lǐng)域,各個(gè)醫(yī)院在互聯(lián)網(wǎng)上的改造也是相對(duì)積極的,醫(yī)院支付領(lǐng)域也是如此,為患者就診支付帶來(lái)了更多便利。本文將在介紹人臉識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上,討論人臉識(shí)別技術(shù)在醫(yī)院支付領(lǐng)域的發(fā)展。

        【關(guān)鍵詞】? ? 人臉識(shí)別技術(shù)? ? 醫(yī)院支付領(lǐng)域? ? 發(fā)展情況

        引言

        互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,也為醫(yī)院的就診方式與支付方式帶來(lái)了較大的變化,在就診方式上,主要為多渠道就診,在一定程度上,避免患者出現(xiàn)就診等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。除了為患者帶來(lái)的便利,相應(yīng)產(chǎn)生的問(wèn)題同樣不容忽視,那就是在就診階段,會(huì)產(chǎn)生丟失手機(jī)或就診卡的情況,進(jìn)而出現(xiàn)盜用患者就診費(fèi)用的現(xiàn)象,影響患者的最終診金支付。如何為患者在就診階段資金安全性,提供全方位保護(hù),就成了一個(gè)重要問(wèn)題,這也讓以人臉識(shí)別為代表的生物特征識(shí)別技術(shù),有了更大用武之地[1]。

        生物特征識(shí)別技術(shù)的作用就是用于個(gè)人身份認(rèn)定,是通過(guò)人體固有生物特征實(shí)現(xiàn)功能的。在工作原理上,主要是通過(guò)操縱計(jì)算機(jī),結(jié)合光學(xué)、聲學(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、生物傳感器等高科技手段,對(duì)人體固有生理特性與行為特征,完成個(gè)人身份鑒定的任務(wù)。其中,生理特性主要包含面部、指紋、虹膜等,行為特征主要包含聲音、筆跡、步態(tài)等,人臉識(shí)別與指紋識(shí)別是當(dāng)前技術(shù)發(fā)展背景下,應(yīng)用較為廣泛的識(shí)別方式,也是具備較大技術(shù)發(fā)展空間的識(shí)別方式。

        以人臉識(shí)別為例,現(xiàn)階段主要應(yīng)用模式可分成三種:首先是人臉識(shí)別監(jiān)控,其次是人臉識(shí)別比對(duì)檢索,最后是身份確認(rèn),也就是對(duì)出現(xiàn)在監(jiān)控中,和照片中的人進(jìn)行比對(duì),判斷是否為同一個(gè)人。由于人臉識(shí)別技術(shù)在身份鑒定上相對(duì)快捷,只需要幾秒,而且身份認(rèn)證準(zhǔn)確率較高,因此很多身份認(rèn)證的必要場(chǎng)所,例如醫(yī)院、銀行等,都廣泛使用了此技術(shù)[2]。

        一、人臉識(shí)別技術(shù)在醫(yī)院支付領(lǐng)域的發(fā)展

        1.1人臉識(shí)別技術(shù)

        1 技術(shù)簡(jiǎn)介

        人臉識(shí)別技術(shù)主要是通過(guò)對(duì)人面部特征的識(shí)別,對(duì)比識(shí)別設(shè)備接收到的面部信息,將人的實(shí)際面部相對(duì)比,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)人身份的識(shí)別。人臉識(shí)別對(duì)計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)而言,極具挑戰(zhàn)性。究其原因,主要是因?yàn)槿四樧R(shí)別在技術(shù)上,需要以圖形為基礎(chǔ),圖像的清晰度,會(huì)被成像角度、光照等因素所影響。

        而現(xiàn)實(shí)中的人臉是三維角度的,人臉識(shí)別只是識(shí)別正面面部特征,也就是在二維的角度上完成識(shí)別任務(wù),就會(huì)導(dǎo)致一部分信息丟失。

        通常情況下,人臉識(shí)別都是將接收到的面部信息,和圖形庫(kù)進(jìn)行相互比對(duì)匹配,因此,如何在最短時(shí)間內(nèi)精準(zhǔn)識(shí)別,也是人臉識(shí)別技術(shù)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

        2 人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展

        關(guān)于人臉識(shí)別的研究,最早可追溯至上世紀(jì)60年代,當(dāng)時(shí)主要有兩個(gè)方向可供選擇,一種是人臉幾何特征的提取,另一種是模板匹配。進(jìn)入到上世紀(jì)90年代之后,技術(shù)的發(fā)展極大提升了人臉識(shí)別的檢測(cè)精度,但是還是未能和用戶(hù)要求精準(zhǔn)匹配。直到基于AdaBoost算法的人臉檢測(cè)器橫空出世,才算真正提升了人臉識(shí)別技術(shù)的檢測(cè)速度,為人臉識(shí)別的開(kāi)發(fā)提供了更大的潛力[3]。

        AdaBoost算法主要可以實(shí)現(xiàn)分類(lèi)功能,在分類(lèi)之后,就可以加快提取人臉圖像特征的速度。在人臉特征提取方式上,基于表征方法的不同,主要可分成兩種:首先,基于傳統(tǒng)概念,主要靠人臉大小、器官位置等信息,對(duì)人臉進(jìn)行表征;其次,是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)或代數(shù)特征進(jìn)行表征,在概率工具的輔助下實(shí)現(xiàn)表征功能。

        除此之外,人臉匹配和識(shí)別,也是人臉識(shí)別技術(shù)過(guò)關(guān)的關(guān)鍵問(wèn)題,如何構(gòu)建算法,進(jìn)而快速完成識(shí)別工作,始終是人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展階段的重要任務(wù)。匹配可以分成一對(duì)一,以及一對(duì)多的情況進(jìn)行討論,前者證明“我是我”,后者證明“我是誰(shuí)”。

        二、現(xiàn)階段人臉識(shí)別技術(shù)

        當(dāng)前技術(shù)發(fā)展背景下,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展水平很高,傳統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)人臉特征匹配功能的算法,也已經(jīng)在功能上有了更高效的替代技術(shù),也就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是基于視覺(jué)神經(jīng)機(jī)制開(kāi)發(fā)的,而視覺(jué)神經(jīng)機(jī)制的實(shí)質(zhì),是多層感知機(jī)的變種,這項(xiàng)技術(shù)最早是由生物學(xué)者Wie Gsel與Hubel的貓視覺(jué)皮層研究結(jié)果發(fā)展至今的,在2012年,由該技術(shù)開(kāi)發(fā)的算法才算真正在實(shí)際生活中流行起來(lái)。在當(dāng)年舉辦的ImageNet大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽上,KrizhevskyA團(tuán)隊(duì)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)贏得冠軍,也讓卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)走進(jìn)人們的視野,一躍成為比賽之后的主流算法,在相關(guān)研究者的共同努力下,逐步完善,近些年開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),取得的進(jìn)步也十分明顯[4]。

        2.1人臉支付

        1 人臉支付發(fā)展歷程

        醫(yī)院信息化水平的提升,讓門(mén)診移動(dòng)支付這個(gè)就診必須經(jīng)歷的環(huán)節(jié),逐漸被患者所注意并重視,婦幼保健專(zhuān)科醫(yī)院尤其如此。

        當(dāng)前技術(shù)發(fā)展背景下,移動(dòng)支付應(yīng)用最廣的方式,仍然以掃描二維碼方式為主,盡管相對(duì)便利,但是如果付款的人從而接觸過(guò)智能手機(jī),則掃描二維碼技術(shù)仍有其局限性。相對(duì)而言,人臉支付就可以將支付過(guò)程,簡(jiǎn)化成為“只識(shí)別一張臉”,便捷程度大大提升。

        人臉支付的過(guò)程正是基于人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)的,鑒于其認(rèn)證過(guò)程,需要對(duì)人體生物特征進(jìn)行鑒別,而每個(gè)人的人體特征,都是千差萬(wàn)別的,不僅具有唯一性,也具備可自動(dòng)識(shí)別、可測(cè)量與可驗(yàn)證、可遺傳等特性,即使存在面貌相似的人,也很容易被人臉識(shí)別技術(shù)捕捉到,因此,支付安全性也被大大提升[5]。

        我國(guó)率先采用人臉支付的是支付寶軟件,在顧客購(gòu)物之后,傳統(tǒng)輸入密碼或者掃收款碼的方式,會(huì)被刷臉?lè)绞剿娲?,也就是?yàn)證“付款人即是我本人”的問(wèn)題。支付寶人臉識(shí)別技術(shù)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)各種技術(shù)手段,對(duì)圖像中接收的人臉信息進(jìn)行識(shí)別。技術(shù)手段包含人臉檢測(cè)、人臉關(guān)鍵部位定位、人臉特征提取與不對(duì)等。由此可以看出,一部手機(jī)就可以實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的整個(gè)過(guò)程,說(shuō)明在當(dāng)前技術(shù)發(fā)展背景下,人臉識(shí)別不具備較高硬件要求,技術(shù)已經(jīng)走向成熟。

        2 人臉支付操作流程

        人臉識(shí)別在操作流程上十分簡(jiǎn)單,患者可以在醫(yī)院信息系統(tǒng)的相關(guān)服務(wù)平臺(tái)上,注冊(cè)自己的信息,并采集和輸入自己的臉部特征,并和自己醫(yī)院的就診卡相互綁定。這些過(guò)程在手機(jī)上就能完成。這樣就能在進(jìn)入到支付環(huán)節(jié)時(shí),出現(xiàn)人臉識(shí)別的頁(yè)面,患者想繳費(fèi),只需要正臉面向醫(yī)院自助設(shè)備攝像頭,保證自己正臉信息完全輸入,在系統(tǒng)充分分析過(guò)人臉照片之后,就能夠在患者事先綁定的銀行卡賬戶(hù)上,完成相應(yīng)的扣款操作。過(guò)程整體都是自動(dòng)化的,因此推廣價(jià)值很大[6]。

        3 人臉支付技術(shù)優(yōu)勢(shì)

        人臉支付在現(xiàn)階段具有很大的優(yōu)勢(shì),不僅使交費(fèi)效率有效提升,而且也為患者就診提供了最大的方便。此外,患者在交費(fèi)過(guò)程中,不會(huì)涉及到輸入密碼等操作,因此也能較大提升賬戶(hù)安全性。

        整個(gè)就診階段,患者無(wú)需在收費(fèi)處和科室之間來(lái)回奔波,也不用在自助設(shè)備的操作上耗費(fèi)太多時(shí)間,無(wú)論是檢驗(yàn)、檢查等環(huán)節(jié),還是藥房和科室等不同部門(mén),都可以進(jìn)行人臉支付。與此同時(shí),醫(yī)院固有的信息系統(tǒng),還能夠?qū)颊弑救松矸葸M(jìn)行核實(shí),防止出現(xiàn)醫(yī)療差錯(cuò)[7]。

        4 人臉識(shí)別技術(shù)在費(fèi)用支付中的弊端和解決措施

        鑒于人臉識(shí)別技術(shù)自身的一些短板,在人臉支付中還有一些值得引起重視的不足之處。首先,人臉識(shí)別技術(shù),并不能百分之百保證識(shí)別正確率,出現(xiàn)錯(cuò)誤的概率盡管低,但還是存在這種可能的。同時(shí),生物特征在改變上,相對(duì)困難,容易被盜用或者復(fù)制,卻難以更改,這也導(dǎo)致人臉識(shí)別支付,無(wú)法保證驗(yàn)證身份時(shí)較高的可靠性。

        基于此,如果相對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化,應(yīng)當(dāng)從以下方面進(jìn)行:首先,應(yīng)當(dāng)重視生物識(shí)別算法的完善,保證算法先進(jìn)的前提下,使識(shí)別效率和識(shí)別準(zhǔn)確度得以全面提升;其次,可以在冗余安全原則的思想下,為支付安全上更多的密碼鎖,結(jié)合支付密碼、指紋驗(yàn)證等支付形式,給予多重信息保護(hù),增加信息驗(yàn)證的可靠性,提高支付的安全性。

        除此之外,應(yīng)重視模塊化技術(shù)的應(yīng)用與推廣,加強(qiáng)身份驗(yàn)證的獨(dú)立性,令患者操作更加簡(jiǎn)單,為患者信息安全提供強(qiáng)有力保障[8]。

        三、結(jié)束語(yǔ):

        綜上所述,人臉識(shí)別技術(shù)當(dāng)前發(fā)展較為成熟,在醫(yī)院支付領(lǐng)域中,盡管仍存在一些問(wèn)題,但是隨著人臉識(shí)別效率的提升,未來(lái)支付一定會(huì)更加便利,使醫(yī)療系統(tǒng)獲得可持續(xù)發(fā)展。

        參? 考? 文? 獻(xiàn)

        [1]周軒,劉宇軒,彭勇.基于心導(dǎo)管室信息管理系統(tǒng)影像數(shù)據(jù)安全機(jī)制的研究和設(shè)計(jì)[J].中國(guó)醫(yī)療設(shè)備,2020,35(4):79-82.

        [2]王守覺(jué),曲延鋒,李衛(wèi)軍,覃鴻.基于仿生模式識(shí)別與傳統(tǒng)模式識(shí)別的人臉識(shí)別效果比較研究[J].電子學(xué)報(bào),2004,32(7):1057-1061.

        [3]黃鉉,王俊雄,謝錫鋒.基于YCbCr空間與KL變換結(jié)合在人臉檢測(cè)中的應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù):學(xué)術(shù)交流,2005(11):55-57.

        [4]喬宇,黃席樾,柴毅,鄧金城,陳虹宇.基于加權(quán)主元分析(WPCA)的人臉識(shí)別[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2004,27(3):28-31.

        [5]王秋樵,李鳳如,史培娜,崔玫,劉建.移動(dòng)支付技術(shù)在門(mén)診中的應(yīng)用效果分析[J].中華醫(yī)院管理雜志,2016,32(4):288-291.

        [6]王海龍,王懷斌,王榮耀,王海濤,劉強(qiáng),張魯洋,蔣夢(mèng)浩.基于視頻監(jiān)控的人臉識(shí)別方法[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2020,28(4):137-141.

        [7]王延昭,張曉祥,奈存劍,任宇飛,屈曉暉,胡建平.醫(yī)院信息系統(tǒng)分級(jí)授權(quán)管理機(jī)制的研究和設(shè)計(jì)[J].中國(guó)醫(yī)院管理,2016,36(3):54-55.

        [8]劉海琴,羅靖,楊敏娟,施葉雯,陳勃言,馮雅妮,張一彤,侯瑾,羅花南,任曉勇.健康大數(shù)據(jù)背景下患者隱私暴露的倫理思考[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)倫理學(xué),2019,32(10):1283-1287.

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