1.本发明涉及人脸识别技术领域，特别涉及一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统。
背景技术：2.经消化道直接获取图像或经附带超声及x线的设备获取消化道及消化器官的超声或x线影像，以诊断和治疗消化系统疾病的一组设备。按检查所用内镜属性可分为食管镜、胃镜、十二指肠镜、结肠镜、小肠镜、超声内镜、胶囊内镜、胆道镜(包括子母镜)、胰管镜和腹腔镜以及激光共聚焦内镜等；按检查部位和功能分为上消化道内镜、下消化道内镜、内镜逆行胰胆管造影(ercp)及超声内镜等；按临床应用分为诊断性消化内镜和治疗性消化内镜。
3.在消化内镜检查过程中，当护士呼叫患者进入准备间和医生在各诊疗间呼叫患者进入诊疗间进行诊治时，若出现多名患者间同名同姓不同性别或者是同音的情况，不仅导致医护人员混淆甚至搞错病人信息，影响诊断结果，且降低诊断效率，增大医护人员的劳动强度。故此，我们提出了一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统。
技术实现要素：4.本发明的主要目的在于提供一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，可以有效解决背景技术中的问题。
5.为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
6.一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，包括多媒态就诊机器人、多媒态患者端和多媒态医护端；
7.所述多媒态就诊机器人包括就诊机器人本体、存储模块、第一识别模块、预约处理模块、人脸采集模块、图像特征提取模块、第二识别模块和结果输出模块；
8.其中，所述存储模块用于保存患者预先通过就诊预约生成的预约码和关联于所述预约码的预约信息，并建立人脸识别数据库；
9.所述第一识别模块连接所述存储模块，用于对患者展示的所述预约码进行识别，并根据识别结果于所述存储模块中检索出匹配的所述预约信息；
10.所述预约处理模块连接所述第一识别模块，用于将所述第一识别模块检索出的所述预约信息和人脸识别数据库发送至多媒态医护端；
11.所述人脸采集模块连接所述预约处理模块，用于采集患者的人脸图像，将所述患者的人脸图像作为人脸识别系统的输入图像；
12.所述图像特征提取模块连接所述人脸采集模块，用于提取所述人脸采集模块输入图像的特征向量；
13.所述第二识别模块与所述图像特征提取模块连接，用于多媒态医护端，将输入图像的特征向量与所述存储模块中存储的人脸特征向量进行比较，得到鉴别结果；
14.所述结果输出模块连接所述第二识别模块，用于输出所述鉴别结果。
15.优选的，所述人脸识别数据库的建立包括：采集所有人的可靠图像、可靠图像的人脸特征提取以及在数据库中记录人脸特征信息。
16.优选的，所述采集所有人的可靠图像具体为采集n个人的可靠图像信息，每个人采集m张可靠图像，m、n为正整数。
17.优选的，所述可靠图像的人脸特征提取具体包括：
18.对第i个人的第j张可靠的人脸图像进行预处理，其中0＜i＜n+1，0＜j＜m+1，m、n为正整数；
19.对所述第i个人的第j张作小波分解，获得低频ll部分子图像，对所述作低频ll部分子图像傅里叶变换，采用其振幅作为该可靠图像的频谱特征si，j。
20.优选的，所述对第i个人的第j张可靠的人脸图像进行预处理具体为通过小波变换来对每一张可靠图像进行降维处理。
21.优选的，所述图像特征提取模块具体包括：
22.对所述输入图像进行预处理；
23.所述输入图像作小波分解，获得低频ll部分子图像，对所述作低频ll部分子图像傅里叶变换，采用其振幅作为该输入图像的频谱特征y’。
24.优选的，所述第二识别模块用于将人脸数据库中每个人脸的特征向量si，j与输入图像的特征向量y’依次进行比较，具体包括：
25.对si，j和y’做归一化处理；
26.用向量间夹角的余弦值来度量两个向量的相似程度，令相似度di，j＝cos(si，j，y
′
)；
27.通过di，j进行特征判定。
28.优选的，所述第一识别模块包括身份识别单元、联网读取单元和身份照片存储单元；所述第一识别模块通过身份证或社保卡信息进行录入，所述身份照片存储单元用于存储成功录入的人脸信息。
29.优选的，所述第二识别模块包括存储单元和识别单元；所述识别单元通过身份照片存储单元内部存储信息进行对比识别；所述存储单元用于存储无匹配数据的人脸图像信息。
30.与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
31.本发明使用机器人对预约码和关联于所述预约码的预约信息进行核对，自动对患者的人脸信息进行采集，建立人脸识别数据库，通过多媒态医护端使图像特征提取模块和第二识别模块对人脸的特征向量进行比较识别就诊，提高就诊患者信息的准确性，有效避免医护人员混淆甚至搞错病人信息，提升医疗机构的工作效率，提高了患者的就医满意度，有效缓解医患关系。
附图说明
32.图1为本发明一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统的结构图。
具体实施方式
33.为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合
具体实施方式，进一步阐述本发明。
34.在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”“前端”、“后端”、“两端”、“一端”、“另一端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
35.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
36.实施例
37.一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，包括多媒态就诊机器人、多媒态患者端和多媒态医护端；
38.所述多媒态就诊机器人包括就诊机器人本体、存储模块、第一识别模块、预约处理模块、人脸采集模块、图像特征提取模块、第二识别模块和结果输出模块；
39.其中，所述存储模块用于保存患者预先通过就诊预约生成的预约码和关联于所述预约码的预约信息，并建立人脸识别数据库；所述人脸识别数据库的建立包括：采集所有人的可靠图像、可靠图像的人脸特征提取以及在数据库中记录人脸特征信息；所述采集所有人的可靠图像具体为采集n个人的可靠图像信息，每个人采集m张可靠图像，m、n为正整数；所述可靠图像的人脸特征提取具体包括：
40.对第i个人的第j张可靠的人脸图像进行预处理，其中0＜i＜n+1，0＜j＜m+1，m、n为正整数；
41.对所述第i个人的第j张作小波分解，获得低频ll部分子图像，对所述作低频ll部分子图像傅里叶变换，采用其振幅作为该可靠图像的频谱特征si，j；所述对第i个人的第j张可靠的人脸图像进行预处理具体为通过小波变换来对每一张可靠图像进行降维处理；
42.所述图像特征提取模块具体包括：
43.对所述输入图像进行预处理；
44.所述输入图像作小波分解，获得低频ll部分子图像，对所述作低频ll部分子图像傅里叶变换，采用其振幅作为该输入图像的频谱特征y’；
45.所述第一识别模块连接所述存储模块，用于对患者展示的所述预约码进行识别，并根据识别结果于所述存储模块中检索出匹配的所述预约信息；所述第一识别模块包括身份识别单元、联网读取单元和身份照片存储单元；所述第一识别模块通过身份证或社保卡信息进行录入，所述身份照片存储单元用于存储成功录入的人脸信息；
46.所述预约处理模块连接所述第一识别模块，用于将所述第一识别模块检索出的所述预约信息和人脸识别数据库发送至多媒态医护端；
47.所述人脸采集模块连接所述预约处理模块，用于采集患者的人脸图像，将所述患者的人脸图像作为人脸识别系统的输入图像；
48.所述图像特征提取模块连接所述人脸采集模块，用于提取所述人脸采集模块输入
图像的特征向量；
49.所述第二识别模块与所述图像特征提取模块连接，用于多媒态医护端，将输入图像的特征向量与所述存储模块中存储的人脸特征向量进行比较，得到鉴别结果；所述第二识别模块用于将人脸数据库中每个人脸的特征向量si，j与输入图像的特征向量y’依次进行比较，具体包括：
50.对si，j和y’做归一化处理；
51.用向量间夹角的余弦值来度量两个向量的相似程度，令相似度di，j＝cos(si，j，y
′
)；
52.通过di，j进行特征判定；所述第二识别模块包括存储单元和识别单元；所述识别单元通过身份照片存储单元内部存储信息进行对比识别；所述存储单元用于存储无匹配数据的人脸图像信息；
53.所述结果输出模块连接所述第二识别模块，用于输出所述鉴别结果。
54.本发明使用机器人对预约码和关联于所述预约码的预约信息进行核对，自动对患者的人脸信息进行采集，建立人脸识别数据库，通过多媒态医护端使图像特征提取模块和第二识别模块对人脸的特征向量进行比较识别就诊，提高就诊患者信息的准确性，有效避免医护人员混淆甚至搞错病人信息，提升医疗机构的工作效率，提高了患者的就医满意度，有效缓解医患关系。
55.以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
技术特征：1.一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，其特征在于：包括多媒态就诊机器人、多媒态患者端和多媒态医护端；所述多媒态就诊机器人包括就诊机器人本体、存储模块、第一识别模块、预约处理模块、人脸采集模块、图像特征提取模块、第二识别模块和结果输出模块；其中，所述存储模块用于保存患者预先通过就诊预约生成的预约码和关联于所述预约码的预约信息，并建立人脸识别数据库；所述第一识别模块连接所述存储模块，用于对患者展示的所述预约码进行识别，并根据识别结果于所述存储模块中检索出匹配的所述预约信息；所述预约处理模块连接所述第一识别模块，用于将所述第一识别模块检索出的所述预约信息和人脸识别数据库发送至多媒态医护端；所述人脸采集模块连接所述预约处理模块，用于采集患者的人脸图像，将所述患者的人脸图像作为人脸识别系统的输入图像；所述图像特征提取模块连接所述人脸采集模块，用于提取所述人脸采集模块输入图像的特征向量；所述第二识别模块与所述图像特征提取模块连接，用于多媒态医护端，将输入图像的特征向量与所述存储模块中存储的人脸特征向量进行比较，得到鉴别结果；所述结果输出模块连接所述第二识别模块，用于输出所述鉴别结果。2.根据权利要求1所述的一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，其特征在于：所述人脸识别数据库的建立包括：采集所有人的可靠图像、可靠图像的人脸特征提取以及在数据库中记录人脸特征信息。3.根据权利要求1所述的一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，其特征在于：所述采集所有人的可靠图像具体为采集n个人的可靠图像信息，每个人采集m张可靠图像，m、n为正整数。4.根据权利要求3所述的一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，其特征在于：所述可靠图像的人脸特征提取具体包括：对第i个人的第j张可靠的人脸图像进行预处理，其中0＜i＜n+1，0＜j＜m+1，m、n为正整数；对所述第i个人的第j张作小波分解，获得低频ll部分子图像，对所述作低频ll部分子图像傅里叶变换，采用其振幅作为该可靠图像的频谱特征si，j。5.根据权利要求4所述的一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，其特征在于：所述对第i个人的第j张可靠的人脸图像进行预处理具体为通过小波变换来对每一张可靠图像进行降维处理。6.根据权利要求1所述的一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，其特征在于：所述图像特征提取模块具体包括：对所述输入图像进行预处理；所述输入图像作小波分解，获得低频ll部分子图像，对所述作低频ll部分子图像傅里叶变换，采用其振幅作为该输入图像的频谱特征y’。7.根据权利要求6所述的一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，其特征在于：所述第二识别模块用于将人脸数据库中每个人脸的特征向量si，j与输入图像的特征向量y’依次
进行比较，具体包括：对si，j和y’做归一化处理；用向量间夹角的余弦值来度量两个向量的相似程度，令相似度di，j＝cos(si，j，y
′
)；通过di，j进行特征判定。8.根据权利要求1所述的一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，其特征在于：所述第一识别模块包括身份识别单元、联网读取单元和身份照片存储单元；所述第一识别模块通过身份证或社保卡信息进行录入，所述身份照片存储单元用于存储成功录入的人脸信息。9.根据权利要求1所述的一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，其特征在于：所述第二识别模块包括存储单元和识别单元；所述识别单元通过身份照片存储单元内部存储信息进行对比识别；所述存储单元用于存储无匹配数据的人脸图像信息。
技术总结本发明公开了一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，包括：包括多媒态就诊机器人、多媒态患者端和多媒态医护端；所述多媒态就诊机器人包括就诊机器人本体、存储模块、第一识别模块、预约处理模块、人脸采集模块、图像特征提取模块、第二识别模块和结果输出模块。本发明所述的一种消化内镜就诊机器人人脸识别系统，使用机器人对预约码和关联于所述预约码的预约信息进行核对，建立人脸识别数据库，通过多媒态医护端使图像特征提取模块和第二识别模块对人脸的特征向量进行比较识别就诊，提高就诊患者信息的准确性，有效避免医护人员混淆甚至搞错病人信息，提升医疗机构的工作效率，提高了患者的就医满意度。了患者的就医满意度。了患者的就医满意度。
技术研发人员：李花林 孙大勇 刘朝晖 李娜 晁悦
受保护的技术使用者：深圳市第二人民医院（深圳市转化医学研究院）
技术研发日：2022.03.28
技术公布日：2022/7/5
