智能刷臉取號機的產(chǎn)品架構與系統(tǒng)應用研究

朱錦釗

（廣州方圖科技有限公司，廣東 廣州）

引言

在醫(yī)院、政府機構、銀行等公共場所，排隊取號是不可避免的等候流程，然而傳統(tǒng)的取號方式存在一些不便之處，例如使用卡片或輸入號碼，操作繁瑣，且不夠衛(wèi)生。隨著科技的不斷發(fā)展，智能化技術的引入成為解決這一問題的有效途徑。本研究旨在探討并實現(xiàn)一款智能刷臉取號機，通過人臉識別、語音識別等現(xiàn)代技術，提供更加便捷、高效、衛(wèi)生、安全的取號方式，滿足用戶對服務質(zhì)量提升的強烈需求。

1 系統(tǒng)架構設計

1.1 硬件設計

硬件設計包括屏幕、攝像頭、照明設備和主控板的選擇和設計原則，如圖1 所示。屏幕應具備足夠的尺寸、高清晰度和抗反光特性，以確保用戶在各種環(huán)境下都能清晰瀏覽信息。攝像頭需具備較大的視場角和高分辨率，同時要考慮到環(huán)境光線的影響。主控板需要具備高計算性能和存儲空間，以快速處理用戶請求和保存用戶信息。連接線的質(zhì)量也至關重要，以確保各硬件組件之間的穩(wěn)定連接和數(shù)據(jù)傳輸。

圖1 智能刷臉取號機

1.2 軟件開發(fā)

軟件開發(fā)包括用戶界面設計、核心功能實現(xiàn)和人臉識別技術的應用。用戶界面應簡單易懂、操作方便、界面美觀，并支持多種語言和語音交互。核心功能包括取號、排隊和顯示等，同時需要處理各種特殊情況，如用戶的提前離開、重復取號和取消排隊。深度學習算法將用于人臉檢測、特征提取和人臉匹配，以確保準確的用戶識別[1]。

2 核心關鍵技術

2.1 深度學習與人臉識別算法

深度學習技術在人臉識別領域發(fā)揮了重要作用。人臉檢測方面，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的算法能夠高效地識別圖像中的人臉，而Haar-like 特征分類器則用于傳統(tǒng)的檢測方法。CNN 中的卷積運算公式如下：

特征提取部分，局部二值模式（LBP）和主成分分析（PCA）等技術被用于從人臉圖像中提取關鍵特征。局部二值模式（LBP）：

式中：P 表示采樣點的數(shù)量；R 表示半徑；gi表示采樣點的灰度值；s(gi-gp)表示符號函數(shù)，表示如果gi-gp大于等于0 則為1，否則為0。

在人臉匹配方面，歐氏距離、余弦相似度和支持向量機（SVM）等算法用于確保用戶的準確識別。支持向量機（SVM）的決策函數(shù)：

2.2 語音識別技術

語音識別技術的實施允許用戶通過語音命令與系統(tǒng)交互。這包括聲學模型、語言模型和發(fā)音詞典的構建，以便準確識別和理解用戶的語音輸入。

隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM):HMM 是一種用于建模離散時間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型。其中，狀態(tài)集合S={s1,s2 ,...,sn}表示系統(tǒng)可能處于的一系列狀態(tài)。轉(zhuǎn)移概率矩陣A 表示狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率：A[i][j]表示從狀態(tài)si 轉(zhuǎn)移到狀態(tài)sj 的概率。觀測符號集合O＝{o1,o2 ,...,om}表示可能的觀測符號。發(fā)射概率矩陣B 表示從狀態(tài)si 生成觀測符號ok 的概率：B[i][k]表示在狀態(tài)si 生成觀測符號ok 的概率。初始狀態(tài)概率向量 π表示系統(tǒng)初始狀態(tài)的概率分布。

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM):GMM 通常用于建模聲學特征，如MFCC（梅爾頻率倒譜系數(shù)）。GMM 使用多個高斯分布來建模聲學特征的概率分布。每個高斯分布具有均值向量和協(xié)方差矩陣，表示特征在該高斯分布下的分布情況。概率密度函數(shù)表示為P(x| θ ) =Σ (αi*N(x| μi,Σi))，其中αi是每個高斯分布的權重，μi是均值向量，Σi是協(xié)方差矩陣[3]。

n-gram 模型：n-gram 模型中，n 表示一個詞語出現(xiàn)的上下文窗口大小。模型計算給定上下文的條件下，下一個詞出現(xiàn)的概率，即P(wn|wn- 1 ,wn- 2,… ,wn-n+1)。一種常見的估計方法是最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）[4]。

通過實時語音處理，用戶可以通過語音命令快速預訂排隊號碼，提供更便捷的操作方式。

2.3 大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術

大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術在智能刷臉取號機系統(tǒng)中起著關鍵作用。這項技術包括以下核心要素：

為了提高數(shù)據(jù)存儲和檢索的效率，需要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結構和索引。數(shù)據(jù)清洗可以使用一些統(tǒng)計量來衡量，如誤差率（Error Rate）：

去重操作可以用來查找數(shù)據(jù)中的重復項，其中N表示總記錄數(shù);D 表示重復數(shù)據(jù)記錄數(shù)。去重率（Deduplication Rate）可以表示為：

查詢優(yōu)化涉及查詢語句的編寫和執(zhí)行計劃的優(yōu)化，以確保系統(tǒng)以最小的延遲響應用戶請求。數(shù)據(jù)庫查詢性能可以使用平均響應時間（Average Response Time）來度量，其中Ti表示第i 次查詢的響應時間：

數(shù)據(jù)庫查詢效率也可以用查詢吞吐量（Query Throughput）來衡量，其中Q 表示每秒執(zhí)行的查詢數(shù)，T表示平均響應時間：

數(shù)據(jù)清洗和預處理：數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性對系統(tǒng)正常運行至關重要。數(shù)據(jù)清洗方法用于識別和糾正錯誤或不一致的數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的準確性。數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)歸一化、去重和壓縮等操作，以減少存儲空間占用和提高數(shù)據(jù)訪問效率。數(shù)據(jù)壓縮比率（Compression Ratio）表示壓縮后的數(shù)據(jù)大小與原始數(shù)據(jù)大小之比，其中C 表示壓縮后的數(shù)據(jù)大小，O 表示原始數(shù)據(jù)大?。?/p>

此外，可以根據(jù)具體需求加入高級技術，以進一步提高數(shù)據(jù)處理和分析的能力[2]。

2.4 安全加密技術

在智能刷臉取號機系統(tǒng)中，用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護被視為最高優(yōu)先級的任務之一。為了實現(xiàn)這一目標，系統(tǒng)采用了先進的安全加密技術，確保用戶的數(shù)據(jù)在傳輸和存儲時得到充分的保護。安全加密技術主要包括對稱加密和非對稱加密[5]。對稱加密使用相同的密鑰（K）來加密和解密數(shù)據(jù)。其加密和解密過程可以用以下數(shù)學公式表示：

非對稱加密使用一對密鑰，即公鑰K公和私鑰K私，來加密和解密數(shù)據(jù)。其加密和解密過程可以用以下數(shù)學公式表示：

式中：Pi表示每個驗證因素的錯誤驗證概率。

通過多因素身份驗證，例如密碼、生物特征（如指紋或虹膜識別）以及硬件令牌等，確保了用戶的身份得到了充分確認。這一層額外的安全性措施提高了系統(tǒng)的防護水平，保護用戶的隱私[6]。

2.5 物聯(lián)網(wǎng)技術

物聯(lián)網(wǎng)技術的應用使系統(tǒng)能夠與其他系統(tǒng)進行協(xié)作和通信。這包括傳感器技術的應用，以便實時監(jiān)測設備狀態(tài)和用戶流量。傳感器通常會測量某些物理量，如溫度T、濕度H、光照度L 等。傳感器數(shù)據(jù)采集的數(shù)學模型可以表示為：

協(xié)議和接口的設計確保系統(tǒng)可以與其他系統(tǒng)無縫通信和數(shù)據(jù)交換。在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，不同設備之間需要使用協(xié)議進行通信。通信協(xié)議的設計通常包括數(shù)據(jù)包格式、錯誤檢測和糾正等。通信協(xié)議的數(shù)據(jù)包格式可以用以下數(shù)學公式表示：

式中：P 表示數(shù)據(jù)包；Header 表示頭部信息；Data 表示數(shù)據(jù)內(nèi)容；CRC 表示循環(huán)冗余校驗[8]。

云服務的應用支持系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲、備份和遠程管理，增強了系統(tǒng)的智能化和可維護性。云服務通常使用存儲容量和費用的數(shù)學模型來管理數(shù)據(jù)。存儲費用C 可以表示為：

式中：C 表示存儲費用；U 表示存儲的數(shù)據(jù)量；R 表示存儲費用的速率[9]。

3 風險與效益分析

智能刷臉取號機的效益分析見表1。

表1 智能刷臉取號機的效益分析

通過引入智能取號系統(tǒng)，醫(yī)院可以提升其品牌形象，顯示其在技術創(chuàng)新和患者關懷方面的領導地位[10]。

結束語

智能刷臉取號機的產(chǎn)品架構與系統(tǒng)應用研究具有重要的實際意義。通過深入的技術研究與創(chuàng)新，成功地設計了一款能夠提高用戶體驗、降低管理成本的智能取號設備。其非接觸式的特性符合衛(wèi)生要求，為用戶提供了更為安全的服務。盡管存在一定的風險，如技術難題和市場競爭，但堅信智能刷臉取號機將為各類場合的服務提供新的可能性，推動智能化技術在實際生活中的廣泛應用。希望這一研究能夠為未來的智能取號設備的發(fā)展提供有益的參考和啟示。