作者：禅与计算机程序设计艺术
人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经逐渐成为当今的热点词汇。近年来，随着人工智能技术的不断进步，尤其是生物识别、图像处理、语音理解等领域取得重大突破，人工智能在医疗领域也逐渐走向成熟。目前，我国医疗卫生行业已经进入“数字化时代”，医患纠纷、保健品供应缺乏足够的定制服务，随着人工智能技术的发展，人们期待通过自动化技术，提升医疗保健效率、降低医疗费用、改善患者满意度，从而提高整个社会的整体竞争力。但是，在这种人工智能技术日益普及的时代下，如何快速、准确地对人脸进行检测和认证，同时满足医疗行业诸多需求，仍然是一个难题。因此，在本文中，作者将阐述人脸识别技术在医疗领域的应用，包括了背景介绍、相关理论知识、技术指标、数据集构建方法、人脸特征提取方法、分类器设计方法、模型优化方法、人脸认证系统部署方法、结论和展望。
2.基本概念术语说明
首先，为了更好地理解本文的文章结构、立意，需要先了解一些相关的基本概念和术语。
1.图像处理（Image Processing）：图像处理（Image processing）是指将图像按照一定规则转换成有用的信息或信号，并存储起来用于后续分析和决策的过程。图像处理一般分为预处理、色彩变换、增强、锐化、锯齿纹理、轮廓发现、边缘检测、区域分割等几个阶段。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-712556.html
2.人脸识别（Face Recognition）：人脸识别（Face recognition）是通过对目标图像的人脸区域进行分析、匹配，将图像中的人脸信息与已知身份的库进行比较，确定目标图像的真实性和身份信息的一项技术。人脸识别的原理主文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-712556.html
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