CN111370124A - 一种基于面手部识别和大数据的健康分析系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于医疗诊断技术领域，公开了一种基于面手部识别和大数据的健康分析系统及方法，该健康分析系统包括面部图像采集模块、指纹采集模块、身体状态采集模块、身份识别登陆模块、显示模块、中央处理模块、无线信号收发模块、云服务器、数据存储模块、健康评估模块、健康状态查询模块和预警模块。本发明通过设置有面部图像采集模块和指纹采集模块，可以采取相应的面部图像和指纹信息，提高身份验证的准确性；通过设置有身体状态采集模块，对检测者的身体指标参数进行采集，实现对检测者全面检测，提高身体状态评估的全面准确性，同时面部图像采集模块对面部图像处理的方法，提高了检测者面部识别的效率。
Description
技术领域
本发明属于医疗诊断技术领域，尤其涉及一种基于面手部识别和大数据的健康分析系统及方法。
背景技术
目前，最接近的现有技术：随着社会的发展，各种污染问题接踵而至，雾霾天气给人们的生活起居带来诸多不便，同时也产生了较多影响人民身体健康的病症，例如咽喉发炎、肺部发炎等症状。对于这些病症的发生，只能去医院就医，无法对身体的健康状况，预先做一个检测，从而有助于人们预先对身体的健康状况做一个了解，并进一步对容易或可能产生的病症进行预防和提供依据；为了解决上述的问题，健康分析系统发挥着关键性的作用。但是现有的健康分析系统不能实现远程检测，降低了检测的方便性；同时现有的健康分析系统只能依靠医护人员进行分析，降低了身体状态评估的准确度。
综上所述，现有技术存在的问题是：
(1)现有的健康分析系统不能实现远程检测，降低了检测的方便性。
(2)现有的健康分析系统只能依靠医护人员进行分析，降低了身体状态评估的准确度。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于面手部识别和大数据的健康分析系统及方法。
本发明是这样实现的，一种基于面手部识别和大数据的健康分析系统，所述基于面手部识别和大数据的健康分析系统，包括：
面部图像采集模块，与中央处理模块连接，利用摄像头对脸部特征进行采集，并进行图像的处理；
指纹采集模块，与中央处理模块连接，通过利用指纹识别器，对检测者的指纹信息进行采集；
身体状态采集模块，与中央处理模块连接，利用相应的检测设备对检测者的身体指标参数进行采集，指标参数包括：心率、体温、肺活量、血压、尿液成分；
身份识别登陆模块，与中央处理模块连接，通过面部图像采集模块和指纹采集模块采集的数据与预存的身份信息进行验证；
显示模块，与中央处理模块连接，通过利用显示器，显示整个系统所涉及的各种数据信息；
中央处理模块，与中央处理模块连接，分别与面部图像采集模块、指纹采集模块、身体状态采集模块、身份识别登陆模块、显示模块无线信号收发模块、云服务器、健康状态分析模块、数据存储模块、健康评估模块、健康状态查询模块、预警模块连接，协调各个模块的正常运行；
无线信号收发模块，与中央处理模块连接，通过利用无线信号收发器，实现与云服务器的连接，用以数据的传输；
云服务器，与中央处理模块连接，利用大数据处理对相关的信息进行存储或者处理分析；
健康状态分析模块，与中央处理模块连接，根据身体状态采集模块3采集到的数据，对检测者的健康状态进行分析；
数据存储模块，与中央处理模块连接，利用相应的存储器，对相关的内容进行存储；
健康评估模块，与中央处理模块连接，根据健康状态分析模块分析的数据结果，对检测者整体的健康进行评估；
健康状态查询模块，与中央处理模块连接，评估完成后，在显示模块相对应的页面上，对检测者的健康状态信息进行查询；
预警模块，与中央处理模块连接，当健康评估模块对检测者整体的健康评估出现异常时，利用报警器进行报警警示。
进一步，所述健康状态分析模块具体包括：
用于根据用户人体健康数据对用户进行健康状况分析，得到的分析结果包括个人健康目标，所述个人健康目标包括以下一种或多种：体质目标、生活方式目标、临床目标以及机能目标，其中所述体质目标包括如下一种或多种：血压、血糖、体重及腰围；所述生活方式目标包括膳食目标和/或运动目标，和/或训练目标。
进一步，所述健康评估模块包括：
数据接收单元，用于收集接收被检测者的身体指标参数数据；
健康基础分析单元，用于基于健康模糊认知图(HFCM)的健康指标关系以及变化趋势对身体指标参数进行分析，包括健康数据标准检测异常分析、用户在相似群体中的健康数据异常分析和已有疾病的病情分析；
评估结果生成单元，根据用户自身健康所关的所有数据随时间变化以及与相似用户群体的健康情况，人体健康数据标准之间的关系得到的评估结果；
所述基于健康模糊认知图(HFCM)的健康指标关系分析以及变化趋势分析，是由中央服务集群通过基于模糊认知图FCM的全因素模型法进行居民健康影响因子权重评估以及健康因素变化趋势分析，系统采用的健康影响因子经过专家经验评定、模糊认知图FCM聚类分析两步后得出，而最后由医学专家根据经验和专业知识以及大数据分析计算得到的包含健康影响因子及影响因子之间权重关系的FCM模型即为健康模糊认知图HFCM。
进一步，所述健康状态查询模块包括：
查询请求单元，用于向医疗数据存储服务器发送监测对象健康数据获取请求；
数据搜索单元，用于接收查询请求的搜索条件，根据索引数据的存储地址，访问索引数据，根据所述搜索条件对所述索引数据执行搜索；
查询结果输出单元，根据对索引数据的搜索结果生成搜索结果列表，输出所生成的搜索结果列表。
本发明另一目的在于提供一种基于所述的基于面手部识别和大数据的健康分析系统的基于面手部识别和大数据的健康分析方法，所述基于面手部识别和大数据的健康分析方法，包括：
步骤一，面部图像采集模块对脸部特征进行采集，并进行图像的处理；并且指纹采集模块对检测者的指纹信息进行采集；信息采集完成后，身份识别登陆模块通过面部图像采集模块和指纹采集模块采集的数据与预存的身份信息进行对比验证，登陆健康分析系统；
步骤二，登录完成后，身体状态采集模块利用相应的检测设备对检测者的身体指标参数进行采集，指标参数包括：心率、体温、肺活量、血压、尿液成分，并将相应的指标参数传输到中央处理模块；
步骤三，中央处理对采集的数据进行处理，并通过无线信号收发模块实现与云服务器的连接，用以数据的传输；云服务器根据传输的数据信息，利用大数据处理对相关的信息进行存储处理分析，并调取相应数据信息，反馈到中央处理模块；
步骤四，根据反馈的信息，中央处理模块控制健康状态分析模块，根据身体状态采集模块采集到的数据，对检测者的健康状态进行分析；健康评估模块根据健康状态分析模块分析的数据结果，对检测者整体的健康进行评估；分析评估完成后，中央处理模块控制数据存储模块，利用相应的存储器，对相关的内容进行存储；
步骤五，信息存储完成后，中央处理模块控制健康状态查询模块，对检测者的健康状态信息进行查询；中央处理模块控制显示模块通过利用显示器，显示整个系统所涉及的各种数据信息；当健康评估模块对检测者整体的健康评估出现异常时，预警模块利用报警器进行报警警示。
进一步，所述步骤一中，面部图像采集模块对面部图像处理的过程为：获取相应的面部图像信息，对相应的面部图像信息进行灰度变化，形成黑白图；
黑白图利用相应的算法对黑白图进行边界去除，并且提取面部图像信息像素分布规律；
像素提取完成后，对面部图像去除部分干扰点，利用相应的算法提取相应的图像特征信息；
根据图像特征信息，对面部图像进行分类，一是干扰图像，二是正常图像。
进一步，所述对干扰图像中的噪声，进行去噪的过程为：
对干扰图像中的噪声，进行去除的过程为：
通过相应的算法，计算干扰图像信号中在各个尺度上小波系数；
根据各个尺度上的小波系数，利用模极大值重构算法，对提取出来的奇异性图像信息进行剔除或者修改；
剔除或者修改完成后，对去噪完成的图像信号进行重构，得到去噪完成后的图像信息。
进一步，所述步骤一中，指纹采集模块指纹识别方法为：
通过利用指纹识别器，获取检测者的指纹信息；
指纹识别器采集到的指纹图像信息进行去噪放大处理，利用相应的特征提取算法，对相应的指纹图像特征进行提取，并传递到中央处理模块；
中央处理模块通过无线信号收发器调取云服务器中预存的指纹图像信息，
根据录取指纹信息和预存指纹信息，计算录取指纹信息和预存指纹信息的相似度，判断是否具有合法性。
进一步，所述步骤三中，无线信号收发模块对图像压缩的过程为：
对获取的图形进行初始化处理，根据符号概率的大小按由大到小顺序对相应符号进行排列；
计算相应符号出现的概率，将概率小的两个符号构成一个节点；
重复上述的过程中，得到相应的节点，形成一棵树，并且确定根节点；
从根节点开始到相应与每个符号的树叶，从上到下标上符号；从根节点顺着树枝到每个叶子分别写出每个符号的代码，实现相应的图像压缩。
进一步，所述步骤四中，数据存储模块利用相应的存储器，对相关的内容进行存储，对相关的数据进行分类过程为：
在健康分析系统中建立相应的数据训练集样本和测试数据集，并且输入相应的分类特征；
在测试数据集中提取需要分类的数据，计算该数据与训练集样本数据之间的差值；
按照计算差值的大小进行排序，选取差值最小的N个点；确定N个点所在类别的出现频率；返回前N个点出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明通过设置有面部图像采集模块和指纹采集模块，可以采取相应的面部图像和指纹信息，提高身份验证的准确性；通过设置有身体状态采集模块，对检测者的身体指标参数进行采集，指标参数包括：心率、体温、肺活量、血压、尿液成分，实现对检测者全面检测，提高身体状态评估的全面准确性；本发明通过无线信号收发模块与云服务器连接，利用大数据处理对相关的信息进行存储或者处理分析，提高评估的准确性；当健康评估模块对检测者整体的健康评估出现异常时，利用预警模块进行报警警示。同时本发明中面部图像采集模块对面部图像处理的方法，提高检测者面部识别的效率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于面手部识别和大数据的健康分析系统结构示意图。
图中：1、面部图像采集模块；2、指纹采集模块；3、身体状态采集模块；4、身份识别登陆模块；5、显示模块；6、中央处理模块；7、无线信号收发模块；8、云服务器；9、健康状态分析模块；10、数据存储模块；11、健康评估模块；12、健康状态查询模块；13、预警模块。
图2是本发明实施例提供的基于面手部识别和大数据的健康分析方法流程图。
图3是本发明实施例提供的健康状态分析模块结构示意图。
图4是本发明实施例提供的健康评估模块结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于面手部识别和大数据的健康分析系统及方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于面手部识别和大数据的健康分析系统包括：
面部图像采集模块1，与中央处理模块6连接，利用摄像头对脸部特征进行采集，并进行图像的处理。
指纹采集模块2，与中央处理模块6连接，通过利用指纹识别器，对检测者的指纹信息进行采集。
身体状态采集模块3，与中央处理模块6连接，利用相应的检测设备对检测者的身体指标参数进行采集，指标参数包括：心率、体温、肺活量、血压、尿液成分。
身份识别登陆模块4，与中央处理模块6连接，通过面部图像采集模块1和指纹采集模块2采集的数据与预存的身份信息进行验证。
显示模块5，与中央处理模块6连接，通过利用显示器，显示整个系统所涉及的各种数据信息。
中央处理模块6，与中央处理模块6连接，分别与面部图像采集模块1、指纹采集模块2、身体状态采集模块3、身份识别登陆模块4、显示模块5无线信号收发模块7、云服务器8、健康状态分析模块9、数据存储模块10、健康评估模块11、健康状态查询模块12、预警模块13连接，协调各个模块的正常运行。
无线信号收发模块7，与中央处理模块6连接，通过利用无线信号收发器，实现与云服务器的连接，用以数据的传输。
云服务器8，与中央处理模块6连接，利用大数据处理对相关的信息进行存储或者处理分析；
健康状态分析模块9，与中央处理模块6连接，根据身体状态采集模块3采集到的数据，对检测者的健康状态进行分析。
数据存储模块10，与中央处理模块6连接，利用相应的存储器，对相关的内容进行存储。
健康评估模块11，与中央处理模块6连接，根据健康状态分析模块9分析的数据结果，对检测者整体的健康进行评估。
健康状态查询模块12，与中央处理模块6连接，评估完成后，在显示模块相对应的页面上，对检测者的健康状态信息进行查询。
预警模块13，与中央处理模块6连接，当健康评估模块11对检测者整体的健康评估出现异常时，利用报警器进行报警警示。
如图3所示，本发明实施例中的健康状态分析模块具体包括：
用于根据用户人体健康数据对用户进行健康状况分析，得到的分析结果包括个人健康目标，所述个人健康目标包括以下一种或多种：体质目标、生活方式目标、临床目标以及机能目标，其中所述体质目标包括如下一种或多种：血压、血糖、体重及腰围；所述生活方式目标包括膳食目标和/或运动目标，和/或训练目标。
如图4所示，本发明实施例中的健康评估模块包括：
数据接收单元，用于收集接收被检测者的身体指标参数数据。
健康基础分析单元，用于基于健康模糊认知图(HFCM)的健康指标关系以及变化趋势对身体指标参数进行分析，包括健康数据标准检测异常分析、用户在相似群体中的健康数据异常分析和已有疾病的病情分析；
评估结果生成单元，根据用户自身健康所关的所有数据随时间变化以及与相似用户群体的健康情况，人体健康数据标准之间的关系得到的评估结果。
所述基于健康模糊认知图(HFCM)的健康指标关系分析以及变化趋势分析，是由中央服务集群通过基于模糊认知图FCM的全因素模型法进行居民健康影响因子权重评估以及健康因素变化趋势分析，系统采用的健康影响因子经过专家经验评定、模糊认知图FCM聚类分析两步后得出，而最后由医学专家根据经验和专业知识以及大数据分析计算得到的包含健康影响因子及影响因子之间权重关系的FCM模型即为健康模糊认知图HFCM。
本发明实施例中的健康状态查询模块包括：
查询请求单元，用于向医疗数据存储服务器发送监测对象健康数据获取请求。
数据搜索单元，用于接收查询请求的搜索条件，根据索引数据的存储地址，访问索引数据，根据所述搜索条件对所述索引数据执行搜索。
查询结果输出单元，根据对索引数据的搜索结果生成搜索结果列表，输出所生成的搜索结果列表。
如图2所示，本发明实施例提供的基于面手部识别和大数据的健康分析方法包括：
S101：面部图像采集模块对脸部特征进行采集，并进行图像的处理；并且指纹采集模块对检测者的指纹信息进行采集；信息采集完成后，身份识别登陆模块通过面部图像采集模块和指纹采集模块采集的数据与预存的身份信息进行对比验证，登陆健康分析系统。
S102：登录完成后，身体状态采集模块利用相应的检测设备对检测者的身体指标参数进行采集，指标参数包括：心率、体温、肺活量、血压、尿液成分，并将相应的指标参数传输到中央处理模块。
S103：中央处理对采集的数据进行处理，并通过无线信号收发模块实现与云服务器的连接，用以数据的传输；云服务器根据传输的数据信息，利用大数据处理对相关的信息进行存储处理分析，并调取相应数据信息，反馈到中央处理模块。
S104：根据反馈的信息，中央处理模块控制健康状态分析模块，根据身体状态采集模块采集到的数据，对检测者的健康状态进行分析；健康评估模块根据健康状态分析模块分析的数据结果，对检测者整体的健康进行评估；分析评估完成后，中央处理模块控制数据存储模块，利用相应的存储器，对相关的内容进行存储。
S105：信息存储完成后，中央处理模块控制健康状态查询模块，对检测者的健康状态信息进行查询；中央处理模块控制显示模块通过利用显示器，显示整个系统所涉及的各种数据信息；当健康评估模块对检测者整体的健康评估出现异常时，预警模块利用报警器进行报警警示。
本发明实施例提供的S101中，面部图像采集模块对面部图像处理的过程为：获取相应的面部图像信息，对相应的面部图像信息进行灰度变化，形成黑白图；
黑白图利用相应的算法对黑白图进行边界去除，并且提取面部图像信息像素分布规律。
像素提取完成后，对面部图像去除部分干扰点，利用相应的算法提取相应的图像特征信息。
根据图像特征信息，对面部图像进行分类，一是干扰图像，二是正常图像。
所述对干扰图像中的噪声，进行去噪的过程为：
对干扰图像中的噪声，进行去除的过程为：
通过相应的算法，计算干扰图像信号中在各个尺度上小波系数。
根据各个尺度上的小波系数，利用模极大值重构算法，对提取出来的奇异性图像信息进行剔除或者修改。
剔除或者修改完成后，对去噪完成的图像信号进行重构，得到去噪完成后的图像信息。
本发明实施例提供的S101中指纹识别方法为：
通过利用指纹识别器，获取检测者的指纹信息。
指纹识别器采集到的指纹图像信息进行去噪放大处理，利用相应的特征提取算法，对相应的指纹图像特征进行提取，并传递到中央处理模块。
中央处理模块通过无线信号收发器调取云服务器中预存的指纹图像信息，根据录取指纹信息和预存指纹信息，计算录取指纹信息和预存指纹信息的相似度，判断是否具有合法性。
本发明提供的S103中，与中央处理模块6连接，通过利用无线信号收发器，实现与云服务器的连接，用以数据的传输的无线信号收发模块7对图像压缩的过程为：
对获取的图形进行初始化处理，根据符号概率的大小按由大到小顺序对相应符号进行排列。
计算相应符号出现的概率，将概率小的两个符号构成一个节点。
重复上述的过程中，得到相应的节点，形成一棵树，并且确定根节点。
从根节点开始到相应与每个符号的树叶，从上到下标上符号；从根节点顺着树枝到每个叶子分别写出每个符号的代码，实现相应的图像压缩。
本发明实施例提供的S104中，数据存储模块利用相应的存储器，对相关的内容进行存储，对相关的数据进行分类过程为：
在健康分析系统中建立相应的数据训练集样本和测试数据集，并且输入相应的分类特征。
在测试数据集中提取需要分类的数据，计算该数据与训练集样本数据之间的差值。
按照计算差值的大小进行排序，选取差值最小的N个点；确定N个点所在类别的出现频率；返回前N个点出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于面手部识别和大数据的健康分析系统，其特征在于，所述基于面手部识别和大数据的健康分析系统包括：
面部图像采集模块，与中央处理模块连接，利用摄像头对脸部特征进行采集，并进行图像的处理；
指纹采集模块，与中央处理模块连接，通过利用指纹识别器，对检测者的指纹信息进行采集；
身体状态采集模块，与中央处理模块连接，利用相应的检测设备对检测者的身体指标参数进行采集，指标参数包括：心率、体温、肺活量、血压、尿液成分；
身份识别登陆模块，与中央处理模块连接，通过面部图像采集模块和指纹采集模块采集的数据与预存的身份信息进行验证；
显示模块，与中央处理模块连接，通过利用显示器，显示整个系统所涉及的各种数据信息；
中央处理模块，与中央处理模块连接，分别与面部图像采集模块、指纹采集模块、身体状态采集模块、身份识别登陆模块、显示模块、无线信号收发模块、云服务器、健康状态分析模块、数据存储模块、健康评估模块、健康状态查询模块、预警模块连接，协调各个模块的正常运行；
无线信号收发模块，与中央处理模块连接，通过利用无线信号收发器，实现与云服务器的连接，用以数据的传输；
云服务器，与中央处理模块连接，利用大数据处理对相关的信息进行存储或者处理分析；
健康状态分析模块，与中央处理模块连接，根据身体状态采集模块采集到的数据，对检测者的健康状态进行分析；
数据存储模块，与中央处理模块连接，利用相应的存储器，对相关的内容进行存储；
健康评估模块，与中央处理模块连接，根据健康状态分析模块分析的数据结果，对检测者整体的健康进行评估；
健康状态查询模块，与中央处理模块连接，评估完成后，在显示模块相对应的页面上，对检测者的健康状态信息进行查询；
预警模块，与中央处理模块连接，当健康评估模块对检测者整体的健康评估出现异常时，利用报警器进行报警警示。
2.如权利要求1所述的基于面手部识别和大数据的健康分析系统，其特征在于，所述健康状态分析模块具体包括：
用于根据用户人体健康数据对用户进行健康状况分析，得到的分析结果包括个人健康目标，所述个人健康目标包括以下一种或多种：体质目标、生活方式目标、临床目标以及机能目标，其中所述体质目标包括如下一种或多种：血压、血糖、体重及腰围；所述生活方式目标包括膳食目标和/或运动目标，和/或训练目标。
3.如权利要求1所述的基于面手部识别和大数据的健康分析系统，其特征在于，所述健康评估模块包括：
数据接收单元，用于收集接收被检测者的身体指标参数数据；
健康基础分析单元，用于基于健康模糊认知图的健康指标关系以及变化趋势对身体指标参数进行分析，包括健康数据标准检测异常分析、用户在相似群体中的健康数据异常分析和已有疾病的病情分析；
评估结果生成单元，根据用户自身健康所关的所有数据随时间变化以及与相似用户群体的健康情况，人体健康数据标准之间的关系得到的评估结果；
所述基于健康模糊认知图的健康指标关系分析以及变化趋势分析，是由中央服务集群通过基于模糊认知图FCM的全因素模型法进行居民健康影响因子权重评估以及健康因素变化趋势分析，系统采用的健康影响因子经过专家经验评定、模糊认知图FCM聚类分析两步后得出，而最后由医学专家根据经验和专业知识以及大数据分析计算得到的包含健康影响因子及影响因子之间权重关系的FCM模型即为健康模糊认知图。
4.如权利要求1所述的基于面手部识别和大数据的健康分析系统，其特征在于，所述健康状态查询模块包括：
查询请求单元，用于向医疗数据存储服务器发送监测对象健康数据获取请求；
数据搜索单元，用于接收查询请求的搜索条件，根据索引数据的存储地址，访问索引数据，根据所述搜索条件对所述索引数据执行搜索；
查询结果输出单元，根据对索引数据的搜索结果生成搜索结果列表，输出所生成的搜索结果列表。
5.一种基于如权利要求1所述的基于面手部识别和大数据的健康分析系统的基于面手部识别和大数据的健康分析方法，其特征在于，所述基于面手部识别和大数据的健康分析方法具体包括以下步骤：
步骤一，面部图像采集模块对脸部特征进行采集，并进行图像的处理；并且指纹采集模块对检测者的指纹信息进行采集；信息采集完成后，身份识别登陆模块通过面部图像采集模块和指纹采集模块采集的数据与预存的身份信息进行对比验证，登陆健康分析系统；
步骤二，登录完成后，身体状态采集模块利用相应的检测设备对检测者的身体指标参数进行采集，指标参数包括：心率、体温、肺活量、血压、尿液成分，并将相应的指标参数传输到中央处理模块；
步骤三，中央处理对采集的数据进行处理，并通过无线信号收发模块实现与云服务器的连接，用以数据的传输；云服务器根据传输的数据信息，利用大数据处理对相关的信息进行存储处理分析，并调取相应数据信息，反馈到中央处理模块；
步骤四，根据反馈的信息，中央处理模块控制健康状态分析模块，根据身体状态采集模块采集到的数据，对检测者的健康状态进行分析；健康评估模块根据健康状态分析模块分析的数据结果，对检测者整体的健康进行评估；分析评估完成后，中央处理模块控制数据存储模块，利用相应的存储器，对相关的内容进行存储；
步骤五，信息存储完成后，中央处理模块控制健康状态查询模块，对检测者的健康状态信息进行查询；中央处理模块控制显示模块通过利用显示器，显示整个系统所涉及的各种数据信息；当健康评估模块对检测者整体的健康评估出现异常时，预警模块利用报警器进行报警警示。
6.如权利要求5所述的基于面手部识别和大数据的健康分析方法，其特征在于，所述步骤一中，面部图像采集模块对面部图像处理的过程为：获取相应的面部图像信息，对相应的面部图像信息进行灰度变化，形成黑白图；
黑白图利用相应的算法对黑白图进行边界去除，并且提取面部图像信息像素分布规律；
像素提取完成后，对面部图像去除部分干扰点，利用相应的算法提取相应的图像特征信息；
根据图像特征信息，对面部图像进行分类，一是干扰图像，二是正常图像。
7.如权利要求6所述的基于面手部识别和大数据的健康分析方法，其特征在于，所述干扰图像中的噪声去除的过程为：
通过相应的算法，计算干扰图像信号中在各个尺度上小波系数；
根据各个尺度上的小波系数，利用模极大值重构算法，对提取出来的奇异性图像信息进行剔除或者修改；
剔除或者修改完成后，对去噪完成的图像信号进行重构，得到去噪完成后的图像信息。
8.如权利要求5所述的基于面手部识别和大数据的健康分析方法，其特征在于，所述步骤一中，指纹采集模块的指纹识别方法为：
通过利用指纹识别器，获取检测者的指纹信息；
指纹识别器采集到的指纹图像信息进行去噪放大处理，利用相应的特征提取算法，对相应的指纹图像特征进行提取，并传递到中央处理模块；
中央处理模块通过无线信号收发器调取云服务器中预存的指纹图像信息，
根据录取指纹信息和预存指纹信息，计算录取指纹信息和预存指纹信息的相似度，判断是否具有合法性。
9.如权利要求5所述的基于面手部识别和大数据的健康分析方法，其特征在于，所述步骤三中，无线信号收发模块对图像压缩的过程为：
对获取的图形进行初始化处理，根据符号概率的大小按由大到小顺序对相应符号进行排列；
计算相应符号出现的概率，将概率小的两个符号构成一个节点；
重复上述的过程中，得到相应的节点，形成一棵树，并且确定根节点；
从根节点开始到相应与每个符号的树叶，从上到下标上符号；从根节点顺着树枝到每个叶子分别写出每个符号的代码，实现相应的图像压缩。
10.如权利要求5所述的基于面手部识别和大数据的健康分析方法，其特征在于，所述步骤四中，数据存储模块利用相应的存储器，对相关的内容进行存储，对相关的数据进行分类过程为：
在健康分析系统中建立相应的数据训练集样本和测试数据集，并且输入相应的分类特征；
在测试数据集中提取需要分类的数据，计算该数据与训练集样本数据之间的差值；
按照计算差值的大小进行排序，选取差值最小的N个点；确定N个点所在类别的出现频率；返回前N个点出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。
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