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基于人脸识别的医保监管系统设计与实现的任务书
一、任务概述
人口老龄化的趋势日益明显，与此同时医疗费用的支出也越来越高。为了保障国民的医疗保障权，国家对医保系统的管理越来越严格。目前，我国医保管理仍面临着很多难题，例如就医人员无序涌入、虚假报销等问题，这些情况都严重损害了医保机构的经济效益和社会信誉度。因此，建立一个基于人脸识别的医保监管系统，将是当今医保管理的迫切需求。
本系统旨在利用人脸识别技术，进一步提高医保管理的实效和透明度，有效防范医保欺诈行为，为医保部门提供更为精准、高效、便捷的管理方法。
二、设计要求及实现目标
1.系统设计要求：
（1）建立完整的医保监管管理系统，包括系统前台、后台和管理端；
（2）前台系统包含人脸采集、查询统计及报告功能，以及基于云计算技术对数据传输加密，并保证数据安全；
（3）后台管理系统可以查看系统管理员，医生和病人信息，对数据进行维护和管理，并支持数据的导入和导出；
（4）管理端支持部门和权限的分配，保证数据的安全性。
2.实现目标：
（1）建立一个基于人脸识别的注册平台，用于实现就医人员的注册，并采用云计算平台进行数据传输；
（2）通过对就医人员的面部特征建立个人信息保存模型，实现在线人脸识别、信息验证，提高查询可信度；
（3）通过面部数据匹配的方式，预防虚假Declare医疗欺诈行为，确保医疗保险基金的合理使用；
（4）建立专项查询统计与数据分析模块，从多角度展示医疗保险使用情况，提高信息的可视化程度和监管效果。
三、系统技术架构及关键技术
1.技术架构
基于人脸识别的医保监管系统利用微服务化架构实现。系统共包含7个主要服务模块：人脸识别控制、人脸图像管理、图片检索预处理、图片相似性匹配、用户管理、流程管理及统计和分析系统。模块间通过RESTAPI相互通信，使用Kubernetes并通过Docker容器使用云计算平台实现。
2.关键技术
（1）人脸识别技术：采用开源算法库OpenCV进行人脸检测，使用深度学习算法和卷积网络进行人脸识别。
（2）图片检索预处理技术：使用K-means聚类算法进行图像分段，实现图像的压缩和降维。
（3）图片相似性匹配技术：引入相似度算法，使用编辑距离算法和余弦相似度算法实现图片相似性匹配。
（4）云计算平台：采用GoogleCloudPlatform（GCP）云计算平台，实现系统可扩展性，并通过亲和性池维护服务质量。
（5）用户管理技术：采用SpringSecurity框架实现用户身份认证和权限管理，保证系统安全性。
（6）统计和分析系统技术：使用Elasticsearch和Logstash作为数据存储和数据处理工具，通过Kibana展示查询和分析统计结果。
四、项目进度与预期成果
项目初步计划完成时间为6个月，主要任务包括系统架构搭建、关键技术实现、项目测试、系统优化等环节。预期可实现的成果包括一个基于人脸识别技术的医保监管管理系统，通过流程改造实现构建高效、灵活、透明和规范化的医保管理机制，进一步提高医保基金的使用效益和可持续发展性，为促进医保制度改革提供有力支持。