CN108346089A - 一种高效的电子购物系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种高效的电子购物系统，包括前台管理模块和后台管理模块，所述前台管理模块包括品展示模块、购物车模块和电子支付模块，所述商品展示模块用于商家展示商品，所述购物车模块用于客户将选中该商品放入购物车，所述电子支付模块用于客户对选中的商品进行安全支付，所述后台管理模块包括商品管理模块和用户管理模块，所述商品管理模块用于对商品进行管理，所述用户管理模块用于对商家和客户进行管理。本发明的有益效果为：提供了一种高效的电子购物系统，通过前台管理和后台管理，商家和客户能够达到良好的交互，迅速安全的完成交易。

Description

一种高效的电子购物系统
技术领域
本发明涉及电子商务技术领域，具体涉及一种高效的电子购物系统。
背景技术
目前，在国家的大力倡导下，电子商务、电子政务发展迅速，这就为电子购物系统的迅速发展奠定了良好的基础，但是，现有的电子购物系统存在管理水平低、支付安全性低、成交效率低等问题。
近年来，随着人们对安全要求的逐渐提高以及远程视频会议系统的快速发展，智能环境下基于生物特征的身份识别技术成为模式识别领域的研究热点，其在智能视觉物联网、公共安全、金融服务和视频会议系统等众多领域有着广泛的应用。受到数据噪声和识别系统本身的限制，基于单一生物特征的身份识别系统所能达到的准确率是有限的，为此，研究人员提出利用视听信息融合身份识别来提高识别的准确率，受到了广泛的关注。但是目前基于视听信息融合的身份识别主要局限于理想环境下的单模态识别以及在现有融合方法上音视频特征的简单融合。这为电子购物的支付安全提供了研究方向。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种高效的电子购物系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种高效的电子购物系统，包括前台管理模块和后台管理模块，所述前台管理模块包括品展示模块、购物车模块和电子支付模块，所述商品展示模块用于商家展示商品，所述购物车模块用于客户将选中该商品放入购物车，所述电子支付模块用于客户对选中的商品进行安全支付，所述后台管理模块包括商品管理模块和用户管理模块，所述商品管理模块用于对商品进行管理，所述用户管理模块用于对商家和客户进行管理。
本发明的有益效果为：提供了一种高效的电子购物系统，通过前台管理和后台管理，商家和客户能够达到良好的交互，迅速安全的完成交易。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图；
附图标记：
前台管理模块1、后台管理模块2。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种高效的电子购物系统，包括前台管理模块1和后台管理模块2，所述前台管理模块1包括品展示模块、购物车模块和电子支付模块，所述商品展示模块用于商家展示商品，所述购物车模块用于客户将选中该商品放入购物车，所述电子支付模块用于客户对选中的商品进行安全支付，所述后台管理模块2包括商品管理模块和用户管理模块，所述商品管理模块用于对商品进行管理，所述用户管理模块用于对商家和客户进行管理。
本实施例提供了一种高效的电子购物系统，通过前台管理和后台管理，商家和客户能够达到良好的交互，迅速安全的完成交易。
优选的，所述对商品进行管理包括添加新的商品、查看和修改商品、管理购物订单和商品的评论，所述对商家和客户进行管理包括设置商家和客户的权限。
本优选实施例提升了电子购物系统的管理水平。
优选的，所述电子支付模块包括安全认证模块和支付模块，所述安全认证模块用于对客户身份进行识别，所述支付模块用于经过身份识别的用户进行支付，所述安全认证模块包括一次处理模块、二次处理模块、三次处理模块和四次处理模块，所述一次处理模块用于根据人脸特征对人员进行识别，获取第一识别结果，所述二次处理模块用于根据语音特征对人员进行识别，获取第二识别结果，所述三次处理模块对第一识别结果和第二识别结果进行融合处理，确定人员身份，所述四次处理模块用于对所述三次处理模块的识别性能进行评价。
本优选实施例安全认证模块实现了多信息融合的身份识别和对识别性能的准确评价。
优选的，所述一次处理模块包括第一处理子模块、第二处理子模块和第三处理子模块，所述第一处理子模块用于确定用于人脸识别的特征参数，所述第二处理子模块用于采集人脸图像，所述第三处理子模块用于根据人脸特征参数对人员进行识别；
所述第一处理子模块用于确定用于人脸识别的特征参数，具体为：对于大小为M×N的人脸灰度图像f(x,y)，采用下式进行变换：
在式子里，u＝0,1,2,…,M-1，v＝0,1,2,…,N-1，RU(u,v)表示人脸图像f(x,y)的变换系数；则大小为M×N的人脸灰度图像f(x,y)的变换系数矩阵表示为MH：
假定有C类训练样本，每类样本有Z张人脸图像，则训练样本共有总共有C×Z张图像，确定变换系数矩阵中每个变换系数bij(i＝1,2,…,M；j＝1,2,…,N)的识别能力采用以下方式：a、选择每张图像变换系数矩阵中位置(i,j)的变换系数，构建特征选择矩阵DTij,特征选择矩阵DTij的数量为M×N，特征选择矩阵形式表示为：在式子里，k＝1,2,…,Z，l＝1,2,…,C，(k,l)表示第l类训练样本的第k张图像；变换系数bij的识别能力采用下式计算：
在式子里，RX(i,j)越大，表示其在变换系数矩阵中(i,j)位置的变换系数对于人脸进行识别的能力越强，RX(i,j)表示变换系数bij的识别能力值；c、根据变换系数的识别能力值，选取识别能力值大的变换系数作为用于人脸识别的特征参数；所述第三处理子模块用于根据人脸特征参数对人员进行识别，具体为：提取人员的人脸特征参数，根据人脸特征参数对人员进行识别，获取第一识别结果。
本优选实施例第一处理子模块实现了人脸特征参数的确定，具体的，通过对图像进行变换，确定图像的变换系数矩阵，进一步地，通过建立特征选择矩阵并确定每个变化系数的识别能力，实现了最有效的特征参数的提取，提升了后续人脸识别的准确性和计算效率，提高了人脸识别速度；有助于得到准确的第一识别结果。
优选的，所述二次处理模块用于根据语音特征对人员进行识别，获取第二识别结果：确定Gammatone滤波倒谱系数作为语音识别的特征参数，采集人员的语音信号，根据语音识别的特征参数对人员进行识别，获取第二识别结果；所述三次处理模块对第一识别结果和第二识别结果进行融合处理，确定人员身份，具体为：如果第一识别结果和第二识别结果相同，则直接依据第一识别结果确定人员身份，如果第一识别结果和第二识别结果不同，则将人脸识别特征参数和语音识别的特征参数作为一个整体，对人员进行识别，根据识别结果确定人员身份。
本优选实施例二次处理模块通过将人脸识别和语音识别有机结合，实现了人员身份的准确识别。
优选的，所述四次处理模块用于对所述三次处理模块的识别性能进行评价，具体为：识别因子采用下式确定：在式子里，GT表示对人员进行识别的总次数，GT1表示对人员正确识别的次数，FN表示识别因子；所述识别因子越大，表明三次处理模块的识别性能越好；
本优选实施例四次处理模块通过确定识别因子，实现了对识别性能的评价，保证了对人员身份的有效识别。
采用本发明高效的电子购物系统进行网购，选取5个客户进行实验，分别为客户1、客户2、客户3、客户4、客户5，对购物效率和客户满意度进行统计，同现有移动终端相比，产生的有益效果如下表所示：
购物效率提高 客户满意度提高
客户1 29％ 27％
客户2 27％ 26％
客户3 26％ 26％
客户4 25％ 24％
客户5 24％ 22％
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种高效的电子购物系统，其特征在于，包括前台管理模块和后台管理模块，所述前台管理模块包括品展示模块、购物车模块和电子支付模块，所述商品展示模块用于商家展示商品，所述购物车模块用于客户将选中该商品放入购物车，所述电子支付模块用于客户对选中的商品进行安全支付，所述后台管理模块包括商品管理模块和用户管理模块，所述商品管理模块用于对商品进行管理，所述用户管理模块用于对商家和客户进行管理。
2.根据权利要求1所述的高效的电子购物系统，其特征在于，所述对商品进行管理包括添加新的商品、查看和修改商品、管理购物订单和商品的评论，所述对商家和客户进行管理包括设置商家和客户的权限。
3.根据权利要求2所述的高效的电子购物系统，其特征在于，所述电子支付模块包括安全认证模块和支付模块，所述安全认证模块用于对客户身份进行识别，所述支付模块用于经过身份识别的用户进行支付，所述安全认证模块包括一次处理模块、二次处理模块、三次处理模块和四次处理模块，所述一次处理模块用于根据人脸特征对人员进行识别，获取第一识别结果，所述二次处理模块用于根据语音特征对人员进行识别，获取第二识别结果，所述三次处理模块对第一识别结果和第二识别结果进行融合处理，确定人员身份，所述四次处理模块用于对所述三次处理模块的识别性能进行评价。
4.根据权利要求3所述的高效的电子购物系统，其特征在于，所述一次处理模块包括第一处理子模块、第二处理子模块和第三处理子模块，所述第一处理子模块用于确定用于人脸识别的特征参数，所述第二处理子模块用于采集人脸图像，所述第三处理子模块用于根据人脸特征参数对人员进行识别。
5.根据权利要求4所述的高效的电子购物系统，其特征在于，所述第一处理子模块用于确定用于人脸识别的特征参数，具体为：对于大小为M×N的人脸灰度图像f(x,y)，采用下式进行变换：
在式子里，u＝0,1,2,…,M-1，v＝0,1,2,…,N-1，RU(u,v)表示人脸图像f(x,y)的变换系数；则大小为M×N的人脸灰度图像f(x,y)的变换系数矩阵表示为MH：
假定有C类训练样本，每类样本有Z张人脸图像，则训练样本共有总共有C×Z张图像，确定变换系数矩阵中每个变换系数bij(i＝1,2,…,M；j＝1,2,…,N)的识别能力采用以下方式：a、选择每张图像变换系数矩阵中位置(i,j)的变换系数，构建特征选择矩阵DTij,特征选择矩阵DTij的数量为M×N，特征选择矩阵形式表示为：在式子里，k＝1,2,…,Z，l＝1,2,…,C，(k,l)表示第l类训练样本的第k张图像；变换系数bij的识别能力采用下式计算：
在式子里，RX(i,j)越大，表示其在变换系数矩阵中(i,j)位置的变换系数对于人脸进行识别的能力越强，RX(i,j)表示变换系数bij的识别能力值；c、根据变换系数的识别能力值，选取识别能力值大的变换系数作为用于人脸识别的特征参数；所述第三处理子模块用于根据人脸特征参数对人员进行识别，具体为：提取人员的人脸特征参数，根据人脸特征参数对人员进行识别，获取第一识别结果。
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