摘" 要：随着医疗服务需求的不断增长和医院资源的不足，传统的挂号方式已经难以满足患者的需求，通过调查研究，设计了一种基于人脸识别的医疗预约挂号系统。采用JavaScript框架和Java编程语言，综合运用人脸识别技术、医生推荐和就诊时间推荐等模块，实现了用户快速挂号和医生智能推荐的功能。同时，对系统进行了全面评估，证实了其在准确性和实用性方面的优势。基于人脸识别的医疗预约挂号系统有着广阔的应用前景，为相关领域的进一步研究和实践提供了宝贵的经验和启示。
关键词：人脸识别；CNN算法；预约管理；智能推荐
中图分类号：TP311" " 文献标识码：A" 文章编号：2096-4706（2024）18-0083-04
Design and Implementation of Medical Appointment and Registration System Based on Face Recognition
LIU Chunxiao， HAO Pingping， ZHANG Wenhao， ZHANG Li
（Shandong Huayu University of Technology， Dezhou" 253034， China）
Abstract： With the increasing demand for medical services and the lack of hospital resources， the traditional registration way has been difficult to meet the needs of patients. Through investigation and research， a medical appointment and registration system based on face recognition is designed and implemented. It uses JavaScript framework and Java programming language， and uses face recognition technology， doctor recommendation and consultation time recommendation and other modules comprehensively， to achieve the functions of quick registration of users and intelligent recommendation of doctors. At the same time， a comprehensive evaluation of the system is carried out， confirming its advantages in terms of accuracy and practicality. The medical appointment and registration system based on face recognition has a broad application prospect， and provides valuable experience and enlightenment for further research and practice in related fields.
Keywords： face recognition; CNN algorithm; appointment management; intelligent recommendation
0" 引" 言
随着经济的高速发展，人们生活水平的逐步提高，医疗预约挂号系统在现代医疗服务中扮演着至关重要的角色。传统的挂号方式往往存在诸多问题，如排长队、挂号难、信息不透明等，严重影响了患者就医体验，也浪费了医疗资源。面对这些挑战，基于人脸识别的医疗预约挂号系统应运而生，为解决传统挂号方式所带来的诸多问题提供了可行的解决途径。
1" 研究背景
1.1" 研究意义
传统医院挂号排队的现象是医疗资源的浪费，也给患者就医带来不便。尤其是在高峰期，患者需要提前排长队，等候时间长，就医效率低下。同时，患者信息的录入和管理往往是人工操作，存在信息不准确、烦琐等问题。这些问题直接影响了患者的就医体验，也加重了医院的管理负担。为此，构建基于人脸识别的医疗预约挂号系统具有重要的现实意义。通过人脸识别技术，系统可以准确地识别患者身份，避免了传统挂号方式中容易出现的患者身份混淆等问题。同时，该系统可以实现患者在线预约挂号，提前安排就诊时间，从根本上解决了排队等候的问题，提高了就医效率。而且，对于患者个人隐私和信息安全方面，基于人脸识别的系统也可以提供更加可靠的保障。
1.2" 发展现状
在现有的医疗预约挂号系统中，一般采用的是传统的网络预约挂号模式。患者可以通过网站或手机应用程序选择医生、就诊时间和科室等，提交预约请求后，系统将根据医生的工作时间和患者的需求来自动安排预约。这种方式受到了患者的欢迎，但仍然存在一些问题。首先，由于无法准确识别患者身份，可能会导致患者信息的混淆和错误预约。其次，由于挂号系统与实际就诊的医生资源不对接，就诊时间和对应的医生可能会发生变化，导致患者预约的不确定性。此外，一些医院的预约系统界面设计和用户体验方面仍有改进空间[1]。
1.3" 发展趋势
人脸识别技术未来在医疗预约挂号系统中的应用还将面临一系列的挑战。首先，准确性和鲁棒性是人脸识别技术面临的主要问题。不同的光照条件、表情变化等因素可能影响人脸识别的精确性，因此需要选择合适的算法和模型来处理这些问题。其次，安全性与隐私保护是人脸识别技术应用的重要考虑因素。在患者的面部信息采集、处理和存储过程中，必须严格遵守隐私保护法规，确保个人信息的安全。现有的医疗预约挂号系统虽然为就医提供了一定程度的便利，但仍存在一些问题，而人脸识别技术则为医疗预约挂号系统的改进和升级提供了新的可能性。通过充分利用人脸识别技术，可以提高挂号系统的准确性、便利性和安全性，进一步提升医疗服务的水平和患者的就医体验。
2" 系统设计与实现
2.1" 系统架构设计
基于人脸识别的医疗预约挂号系统的整体架构包括前端、后端和数据库等组成部分，各部分相互协作，实现系统的功能和目标[2]。系统整体设计图如图1所示。
2.1.1" 前端设计
前端部分是系统与用户进行交互的界面，主要由网页端构成，采用了渐进式JavaScript框架。用户可以通过前端界面进行在线预约挂号、查询医生信息、管理个人预约记录等操作。前端界面可以兼容不同的设备，给用户提供友好和直观的界面设计，提供了良好的用户体验。
2.1.2" 后端设计
后端部分是系统的核心，负责处理用户请求、识别人脸信息、控制系统逻辑和进行数据处理等，采用了常见的Java编程语言和B/S框架来开发。后端主要包括以下模块：人脸识别模块、挂号管理模块、医生管理模块、预约管理模块和推荐管理模块等。人脸识别模块通过调用人脸识别算法和模型来实现用户身份的准确识别。挂号管理模块负责管理用户的预约挂号请求，包括预约时间、科室选择等[3]。医生管理模块用于管理医生的信息和排班情况。预约管理模块负责处理预约记录、医生排班、就诊提醒等。推荐管理模块负责向用户推荐医生和就诊时间。
2.1.3" 数据库设计
数据库是系统的数据存储和管理中心，用于存储用户信息、医生信息、预约记录等。本系统的数据库选用了可靠的关系型MySQL数据库管理系统。通过数据库，确保了数据的一致性和安全性，方便系统管理和数据查询。
2.2" 人脸识别算法选择与实现
在本系统中，选择了一种先进的人脸识别算法——卷积神经网络CNN来实现患者身份的准确识别。CNN是一种深度学习的神经网络模型，在图像处理领域表现出色。实现人脸识别算法的流程图如图2所示。
通过以上步骤，能够实现基于卷积神经网络的人脸识别算法，并在医疗预约挂号系统中应用该算法，确保患者身份的准确识别。值得注意的是，算法的性能和准确性还受到训练数据集的质量和规模、模型选择和参数调优等因素的影响，因此我们需要充分考虑这些因素来提高人脸识别的准确性和稳定性[4]。
3" 功能实现
3.1" 预约管理功能
在本系统中，针对预约管理功能的开发，采用Java编程语言结合数据库操作来实现的。首先，设计了预约管理的数据库表结构，包括预约ID、预约时间、预约人姓名、联系方式等字段。接下来，在医生类（Doctor）中添加一些方法来处理预约管理相关的操作，例如获取可预约时间、接受或拒绝预约等[5]。下面是预约管理功能的数据库操作部分代码，包括预约信息的添加、查询和删除操作。
public class Doctor {
private String name;
// 其他医生信息...
private Listlt;Appointmentgt; appointments;// 存储医生的预约列表
// 构造方法
public Doctor（String name） {
this.name = name;
this.appointments = new ArrayListlt;gt;（）;
}
// 获取医生的可预约时间
public Listlt;LocalDateTimegt; getAvailableAppointmentTimes（） {
// 返回医生的可预约时间列表
// ...
}
// 接受预约
public void acceptAppointment（Appointment appointment） {
appointments.add（appointment）;
// 发送通知给患者等其他操作
// ...
}
// 拒绝预约
public void rejectAppointment（Appointment appointment） {
appointments.remove（appointment）;
// 发送通知给患者等其他操作
// ...
}
// 其他预约管理方法...
}
3.2" 智能推荐功能
智能推荐功能的实现需要结合数据分析和人脸识别技术，以根据用户的个人特征和需求，推荐医生以及适合的就诊时间[6]。下面是智能推荐功能中实现基于数据分析和人脸识别的个性化医生推荐和就诊时间推荐的部分代码：
public class FaceRecognition {
public String recognizeUser（String imagePath） {
String userId = \"\";
// 使用人脸识别技术，将图像进行特征提取和识别，得到用户ID
return userId;
}
}
public class RecommendationEngine {
public Listlt;Doctorgt; recommendDoctors（Patient patient，Listlt;Doctorgt; allDoctors） {
Listlt;Doctorgt; recommendedDoctors = new ArrayListlt;gt;（）;
// 使用数据分析算法，根据患者和医生的特征信息，推荐匹配度高的医生
return recommendedDoctors;
}
public Listlt;Stringgt; recommendAppointmentTimes（Doctor doctor，Listlt;Stringgt; allAppointmentTimes） {
Listlt;Stringgt; recommendedTimes = new ArrayListlt;gt;（）;
// 使用数据分析算法，根据医生和就诊时间的特征信息，并推荐适合的就诊时间
return recommendedTimes;
}
}
4" 系统测试与评估
4.1" 系统测试
4.1.1" 精确性测试
系统在不同光照条件下准确识别用户的人脸。测试时采集了100张测试图像，其中50张在明亮的环境中拍摄，25张在昏暗的环境中拍摄，另外25张在光线变化较大的混合光照条件下拍摄[7]。系统成功识别了90张图像，其中在明亮环境下识别准确率为90%，在昏暗环境下为92%，在混合光照条件下为88%。精确性测试表如表1所示。
4.1.2" 响应时间测试
系统处理预约请求的响应时间。记录了系统处理100个预约请求所需的时间，其中70%的请求在3 s内完成处理，20%的请求在3～5 s之间处理完成，而只有10%的请求超过了5 s，最长处理时间为7.5 s。响应时间测试表如表2所示。
4.1.3" 用户体验测试
系统界面的易用性评价。通过一份包含30位用户的问卷调查，其中25位用户表示他们对系统的界面设计感到满意，特别是对预约流程的简洁性和直观性表示肯定。另外，有5位用户提出了一些建议，如增加一键呼叫客服按钮以及改进预约时间选择的交互方式[8]。此外，调查还显示了用户对系统操作流程的了解程度，有80%的用户表示他们能够轻松理解并完成预约流程，而有20%的用户表示在一些步骤上遇到了困难。
4.2" 系统评估
系统评估与结果分析是对系统性能和各项指标进行综合评估的过程。在进行系统评估与结果分析时，对人脸识别、医生推荐和就诊时间推荐的准确性进行了性能和功能的评估。
在人脸识别准确性的评估中，收集了一个包含已知用户和陌生用户的测试图像集，并采用了基于深度学习的卷积神经网络模型进行人脸识别[9]。针对每张测试图像，进行了人脸识别，并将识别结果与预期结果进行比较。在医生推荐准确性的评估中，通过对一部分患者的个人特征和医生就诊记录进行分析，评估了系统的医生推荐准确性。在就诊时间推荐准确性的评估中，通过分析一部分医生的就诊时间和患者预约情况，我们使用基于时间序列预测的算法对患者的合适就诊时间进行推荐。评估结果如表3所示。
结果表明，系统能够较为准确地识别已知用户和陌生用户的人脸，并具有较高的准确性；系统能够较为准确地推荐适合用户需求的医生，并为患者提供有效的医生选择；系统能够较为准确地推荐适合患者的就诊时间，并提供良好的预约建议[10]。
根据上述评估结果分析，F1 值（准确率和召回率的调和平均数）的数值较接近于1，结果较为满意，但是还远远不够，仍然存在着潜在的问题和改进的空间。通过对潜在问题的深入分析，可以采取进一步的改进措施和策略，以提高系统的准确性和性能，为用户提供更好的体验和服务。
5" 结" 论
在本系统的设计与实现中，本文详细介绍了系统的研究背景，对系统的设计与实现进行了全面的分析，对系统在人脸识别、医生推荐和就诊时间推荐的准确性等方面进行了评估与分析。然而，我们也意识到系统在实际应用中可能面临的挑战和改进空间，例如在特定光线条件下的人脸识别准确性、医生推荐的个性化问题等。未来的工作将集中在进一步提升人脸识别技术的准确性、改进医生推荐算法的个性化水平，以及拓展系统的功能和适用范围，为未来相关领域的研究提供更多实践的经验和启示。
参考文献：
[1] 许周，顾纯，彭霞.基于人脸识别的会议签到系统设计与实现 [J].现代信息科技，2022，6（15）：27-29+33.
[2] 任新新，朱丽文，韩冬博.基于人脸识别的医疗信息管理系统设计和实现 [J].网络安全技术与应用，2023（8）：125-126.
[3] 王立峰.基于人脸识别的医保监管系统设计与实现 [D].杭州：浙江工业大学，2017.
[4] 孙振楠，陆杨.基于RFID定位和人脸识别技术的院区周界系统设计 [J].智能计算机与应用，2021，11（4）：192-195.
[5] 程彭阳子，刘萍.基于动态轮廓曲线的运动图像特征识别研究 [J].计算机仿真，2023，40（7）：163-167.
[6] 董翼宁，曹景胜，孙飞宇，等.基于OpenCV图像处理的车道线识别研究 [J].仪器仪表与分析监测，2023（3）：29-32.
[7] 张勐，刘哲，董雪，等.基于深度学习的人脸识别在医院的应用 [C]//第三十一届中国（天津）2017 IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集.天津：[出版者不详]，2017：275-279.
[8] 邢亚楠.基于深度学习的人脸识别技术的研究与实现 [D].杭州：杭州电子科技大学，2019.
[9] CHEN S，ZHANG T，ZHANG C，et al. A Real-time Face Detection and Recognition System for a Mobile Robot in a Complex Background [J].Artificial Life and Robotics，2010，15（4）：439-443.
[10] 杨章静，王镜宇，黄璞，等.基于加权协同表示的人脸识别方法 [J].计算机工程与设计，2022，43（6）：1785-1793.
作者简介：刘春晓（1996—），女，汉族，河北沧州人，讲师，本科，研究方向：网络工程；郝萍萍（1977—），女，汉族，山东德州人，副教授，硕士，研究方向：物联网工程；张文豪（2000—），男，汉族，山东青岛人，本科，研究方向：网络工程；张丽（1983—），女，汉族，山东德州人，讲师，本科，研究方向：网络工程。
