近年来,我国医疗业发展迅速,随着医院大规模建设的完成,医院手术室数量的增长,手术台次也急剧增多。这种数量上的陡然变动,导致医务人员到达手术室时,由于手术室位置的不确定和手术信息的不确定性,可能造成手术事故以及不必要的医患矛盾。为防止因医务人员混杂而产生手术室差错,解决手术信息在传送过程中缺失且不完整的现状,针对医院手术室设计了一套人员确认系统。本文针对手术室场景的特殊性,分析并运用了人脸识别技术,开发人员管理系统,达到智能化管理手术室医务人员进入手术室的目的。主要工作如下:1.分析和实现人脸区域检测在视频帧采集到多个面孔图像时,需要框选出待识别的人脸。针对医务人员佩戴口罩的特殊问题,实现并比较了能够解决遮挡问题的基于色彩分类人脸检测和基于MTCNN的人脸检测,采用基于卷积神经网络的人脸检测方法进行人脸的框选。2.分析和实现人脸识别在取得人脸检测框选出的人脸图像后,根据提取腕带安全码所取得的该人脸数据,进行对人脸的识别、比对验证。由于医务人员口罩帽子遮挡影响,选择识别率较高的FACENET算法。3.设计人员管理系统对于人脸检测和人脸识别,医务人员确认手术患者信息等相关功能进行了详细设计。在Tensorflow框架下,OpenCV基础上,运用Python编写程序,达到医务人员确认的目的,添加人员记录,并与医院HIS及手术-麻醉系统对接,在人员确认后,实时展示手术信息。