人脸识别技术在医疗领域的应用

清楚了需要解决的问题后，我们需要根据需求分析的结果提出解决方案，为功能定义信息体系结构，并反复验证设计方案。优化设计方案和人脸识别功能的应用验证。优化设计方案和人脸识别功能的应用验证。用户数据常常被用作验证设计的趋势标准，而可用性测试可以帮助设计者更深入地发现现有设计中存在的问题，从而为下一个设计迭代提供基础。

人脸识别技术在医疗领域的应用

作为生物特征识别技术中的一种，BR24L08F-WE2人脸识别技术由于具有许多其他生物特征识别技术所没有的优点而被广泛应用于市场。近年来，随着科学技术的不断发展和成熟，人脸识别技术在移动端得到了广泛的应用。例如支付宝的人脸支付，一些电子商务应用的人脸登录，以及对投资理财应用进行实名认证的功能。本论文研究的是点融借贷APP中人脸识别用户体验的优化设计。

人脸识别功能最优的设计方案

清楚了需要解决的问题后，我们需要根据需求分析的结果提出解决方案，为功能定义信息体系结构，并反复验证设计方案。

1.拟订优化方案

在进行需求分析时，我们开始尝试为上述问题提供解决方案，大致分为以下几点：

动作前的提示：功能完善、清晰的引导页面信息，告知用户动作需要注意的事项。

动作提示：用户在做动作时输入人脸图像时，语音提示消耗最少，最易被用户接受，因此在用户进入“人脸动作输入”页之前，提示用户在接下来的动作中注意跟随语音提示。

注意：由于人们在面对陌生指令时需要一定的反应时间来接受新信息，因此我们在可技术控制的范围内对人脸识别sdk进行调整，使其达到用户适应速度。

动作提示：调整面部识别界面上的信息结构。由于技术上的限制，该界面仍然需要“视频显示区”和“动作输入区”。不像原来的设计，我们改变了“视频演示区”和“动作输入区”的位置。为使用户预知当前的操作进程，在“视频演示区域”中添加了当前需要完成的动作数目的提示。对于人脸输入区域，我们重新设计了取景框的图标，这样用户就可以更清楚地知道取景框是用户的正脸放置的区域。同时，在此做聚焦视觉效果，引导用户对焦。

2.优化设计方案和人脸识别功能的应用验证

3.验证人脸识别功能优化设计的有效性

该功能上线前，我们做了另一个小范围的可用性测试来验证设计结果。本研究随机选取5名受试者，其中男、女各3人，年龄跨度23-32岁。实验过程中，受试者在没有任何外部指导的情况下，自主地完成了人脸识别功能的操作，结果如下：5名受试者中2名能够1次性自主地完成操作，其余3名受试者两次完成任务。通过两次可用性测试结果的对比，我们可以看到，优化设计后的版本比设计前的版本使用起来更流畅。

除产品上线前进行可用性测试外，产品上线后用户使用数据也是验证设计是否成功的重要标准之一。用户数据常常被用作验证设计的趋势标准，而可用性测试可以帮助设计者更深入地发现现有设计中存在的问题，从而为下一个设计迭代提供基础。