CN113988991A - 基于云计算的数字化电子商务平台 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了基于云计算的数字化电子商务平台，包括前端模块、云服务器模块和后台管理模块；所述前端模块用于获取用户输入的订单信息；所述云服务器模块用于存储所述订单信息；所述后台管理模块用于对所述订单信息进行管理；所述后台管理模块包括人脸识别子模块和管理子模块；所述人脸识别子模块用于对使用管理子模块的人员的身份进行验证；所述管理子模块用于通过身份验证的人员对所述订单信息进行管理。在本发明中，通过人脸识别的方式来进行管理端的身份验证，有效地提高了管理端的安全性，从而提高了本发明的电子商务平台的安全性。

Description

基于云计算的数字化电子商务平台
技术领域
本发明涉及电子商务领域，尤其涉及基于云计算的数字化电子商务平台。
背景技术
电子商务平台是为企业或个人实现网上交易提供技术支持的平台，企业、商家可充分利用电子商务平台提供的网络基础设施、支付平台、安全平台、管理平台等共享资源有效地、低成本地开展自己的商业活动。
电子商务平台一般包括网页端、云服务器和管理端；网页端用于用户浏览商品和下订单，云服务器用于存储订单数据、商品数据等，而管理端则用于对云服务器的数据进行管理。
现有技术中，管理端一般采用的是账号密码作为验证登录的手段，但是这种手段容易因为账号密码泄露而导致商业数据的泄露。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的在于提供基于云计算的数字化电子商务平台，包括前端模块、云服务器模块和后台管理模块；
所述前端模块用于获取用户输入的订单信息，并将所述订单信息传输至所述云服务器模块；
所述云服务器模块用于存储所述订单信息；
所述后台管理模块用于对所述订单信息进行管理；
所述后台管理模块包括人脸识别子模块和管理子模块；
所述人脸识别子模块用于对使用管理子模块的人员的身份进行验证；
所述管理子模块用于通过身份验证的人员对所述订单信息进行管理。
优选地，所述订单信息包括收货地址、联系电话、商品编码、商品数量和付款状态。
优选地，所述云服务器还用于存储商品信息；
所述商品信息包括型号、尺寸、商品编码、价格、产地和库存量。
优选地，对所述订单信息进行管理，包括：
对订单信息进行修改、对订单信息进行删除和对订单信息进行查询。
优选地，所述人脸识别子模块包括特征获取单元、特征匹配单元和存储单元；
所述特征获取单元用于获取使用管理子单元的人员的脸部图像；
所述存储单元用于存储具有使用管理子单元的权限的人员的脸部图像；
所述特征匹配单元用于将特征获取单元获取的脸部图像与存储单元存储的脸部图像进行匹配，获得匹配结果；
若匹配结果为匹配成功，则表示所述使用管理子单元的人员通过身份验证；若匹配结果为匹配失败，则表示所述使用管理子单元的人员没有通过身份验证；
优选地，所述前端模块包括显示子模块和输入子模块；
所述显示子模块用于与所述云服务器进行通信，获取并展示所述云服务器中存储的商品信息；
所述输入子模块用于获取用户输入的订单信息，并将所述订单信息传输至所述云服务器模块。
优选地，所述前端模块还包括付款子模块；
所述付款子模块用于获取订单的付款状态，并将订单的付款状态发送至所述输入子模块；
订单的付款状态包括已支付或未支付。
在本发明中，通过人脸识别的方式来进行管理端的身份验证，有效地提高了管理端的安全性，从而提高了本发明的电子商务平台的安全性。
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，为本发明基于云计算的数字化电子商务平台的一种示例性实施例图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了基于云计算的数字化电子商务平台，包括前端模块、云服务器模块和后台管理模块；
所述前端模块用于获取用户输入的订单信息，并将所述订单信息传输至所述云服务器模块；
所述云服务器模块用于存储所述订单信息；
所述后台管理模块用于对所述订单信息进行管理；
所述后台管理模块包括人脸识别子模块和管理子模块；
所述人脸识别子模块用于对使用管理子模块的人员的身份进行验证；
所述管理子模块用于通过身份验证的人员对所述订单信息进行管理。
在本发明中，通过人脸识别的方式来进行管理端的身份验证，有效地提高了管理端的安全性，从而提高了本发明的电子商务平台的安全性。
在现有技术中，账号密码的验证方式容易因为账号密码泄露或者是因为密码被穷举攻击成功而导致云服务器模块中存储的商业数据泄露。而通过人脸识别的方式则是能有效地解决这个问题。
优选地，所述订单信息包括收货地址、联系电话、商品编码、商品数量和付款状态。
优选地，所述云服务器还用于存储商品信息；
所述商品信息包括型号、尺寸、商品编码、价格、产地和库存量。
优选地，对所述订单信息进行管理，包括：
对订单信息进行修改、对订单信息进行删除和对订单信息进行查询。
具体的，在对订单信息进行修改时，管理子模块先与云服务器模块进行通信，将订单信息下载到本地进行展示，然后通过身份验证的员工则在本地对订单信息进行修改后重新传输回云服务器模块进行存储。
而对订单信息进行删除则是向云服务器模块发送删除指令实现删除。
对订单信息进行查询是通过订单信息的属性来查询，例如根据订单信息的编号、订单信息对应的用户ID、订单的状态等。
例如，订单的状态包括已完成、已退款、配货中、配送中等。可以根据订单的状态来查询不同类型的订单信息，可以查询到已经完成的订单、已经退款的订单等。
优选地，所述人脸识别子模块包括特征获取单元、特征匹配单元和存储单元；
所述特征获取单元用于获取使用管理子单元的人员的脸部图像；
所述存储单元用于存储具有使用管理子单元的权限的人员的脸部图像；
所述特征匹配单元用于将特征获取单元获取的脸部图像与存储单元存储的脸部图像进行匹配，获得匹配结果；
若匹配结果为匹配成功，则表示所述使用管理子单元的人员通过身份验证；若匹配结果为匹配失败，则表示所述使用管理子单元的人员没有通过身份验证；
优选地，所述特征获取单元还用于对所述使用管理子单元的人员进行活体检测，若使用管理子单元的人员通过活体检测，则特征获取单元获取使用管理子单元的人员的脸部图像，否则，则提示活体检测失败。
优选地，所述将特征获取单元获取的脸部图像与存储单元存储的脸部图像进行匹配，获得匹配结果，包括：
获取特征获取单元获取的脸部图像的第一特征信息；
获取存储单元存储的脸部图像的第二特征信息；
计算第一特征信息和第二特征信息之间的相似度，若所述相似度大于预设的相似度阈值，则匹配结果为匹配成功，否则，匹配结果为匹配失败。
优选地，所述获取特征获取单元获取的脸部图像的第一特征信息，包括：
对所述脸部图像进行亮度调节处理，获得第一处理图像；
对所述第一处理图像进行灰度化处理，获得第二处理图像；
对所述第二处理图像进行降噪处理，获得第三处理图像；
对所述第三处理图像进行感兴趣区域分割处理，获得感兴趣区域图像；
使用特征提取算法获取所述感兴趣区域图像中包含的第一特征信息。
具体的，特征提取算法包括LBP算法，HOG算法等。
优选地，所述对所述脸部图像进行亮度调节处理，获得第一处理图像，包括：
将所述脸部图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间；
获取所述脸部图像在Lab颜色空间中的亮度分量图像imgS；
对于亮度分量图像中的像素点pix，若adstidx(pix)＝J，则采用如下方式对pix进行亮度调节处理：
Figure BDA0003355980500000041
若adstidx(pix)＝G，则采用如下方式对pix进行亮度调节处理：
Figure BDA0003355980500000042
式中，adstidx(pix)表示像素点pix的邻域像素点的分布系数，若pix的像素值小于以pix为中心的P×P大小的邻域内的像素点的像素值的平均值，则adstidx(pix)＝J，若pix的像素值大于等于以pix为中心的P×P大小的窗口内的像素点的像素值的平均值，则adstidx(pix)＝G，L(pix)表示pix在调节处理前的L分量图像中的像素值，aL(pix)表示对L(pix)的调节结果；α、β、δ分别表示预设的第一权重系数、第二权重系数和第三权重系数，valcha和salcha分别表示预设的第一像素值标准值和第二像素值标准值，sq表示判断函数，
Figure BDA0003355980500000051
tha和thb分别表示预设的第一判断阈值和第二判断阈值，nepixu表示以pix为中心的P×P大小的邻域内的像素点的集合，L(i)表示nepixu中的像素点i的像素值，nfnepixu表示nepixu中包含的像素点的数量，
Figure BDA0003355980500000052
表示预设的调节系数；
对亮度分量图像imgS中的所有像素点进行亮度调节处理，获得亮度调节处理后的亮度分量图像imgS'；
将imgS'从Lab颜色空间转换到RGB颜色空间，获得第一处理图像。
在上述实施例中，进行亮度调节处理时，并不是直接在RGB颜色空间中进行处理，而是在Lab颜色空间中使用亮度分量图像进行调节处理，这样的设置方式，有利于避免亮度调节处理后处理像素点之间对比度下降的情况的出现，从而为后续的特征提取提供保留更多的细节信息。在进行调节处理时，通过计算分布系数自适应地为不同情况下的像素点选取不同的调节函数来进行处理，使得函数的适用性更高，处理结果更为准确。当adstidx(pix)＝J时，表示像素点的像素值低于周围的像素点的均值，因此，通过周围像素点的加权以及使用权重系数获取不同部分的像素值的总和来得到调节后的像素值，而当adstidx(pix)＝G时，则是降低了周围像素点加权的过程，使得亮度调节过程更为迅速。
对脸部图像进行亮度调节后，能够有效地降低亮度分布不均匀对图像特征获取的影响，从而提高获得的图像特征的准确性，进而提高本发明人脸识别的安全性。
优选地，所述对所述第二处理图像进行降噪处理，获得第三处理图像，包括：
对所述第二处理图像进行小波分解，获得小波高频系数hbidx和小波低频系数lbidx；
对小波高频系数进行软阈值处理，获得处理后的小波高频系数chbidx；
对于小波低频系数lbidx，将其切割成面积相等的Q×Q个子图像；
对于第q个子图像imgsq，q∈[1,Q2]，计算imgsq的平缓程度系数flcof(imgsq)：
Figure BDA0003355980500000061
式中，w1、w2表示预设的权重系数，nof(imgsq)表示imgsq中包含的像素点的总数，imgsu表示imgsq中包含的像素点的集合，lbidx(i)表示imgsu中的像素点i在lbidx中的像素值，nofrt(imgsq)表示imgsq中包含的前景像素点的数量，
若flcof(imgsq)≤thresi，则采用如下函数进行对imgsq进行降噪处理：
Figure BDA0003355980500000062
若flcof(imgsq)＞thresi，则采用如下函数进行对imgsq进行降噪处理：
Figure BDA0003355980500000063
其中，thresi表示预设的判断阈值，cimgsq表示对imgsq进行降噪处理后获得的子图像，cimgsq(j)表示cimgsq中的第j个像素点的像素值，neij表示cimgsq中的第j个像素点的L×L的邻域中的像素点的集合，nfneij表示neij中包含的像素点的总数，imgsq(j,k)表示neij中的像素点k的像素值，stdev(neij)表示neij中的像素点的像素值的标准差，
Figure BDA0003355980500000064
表示imgsq中的像素点的像素值的标准差，frec(j,k)表示像素点j和k之间的直线连线的长度，t1表示neij中的像素点与像素点j之间的直线连线的长度的方差，imgsq(j)表示在imgsq中第j个像素点的像素值，t2表示neij中的像素点与像素点j之间的像素值的方差；
分别对每个子图像进行上述降噪处理过程，将所有经过降噪处理后获得的子图像组成降噪后的小波低频系数clbidx；
将chbidx和clbidx进行小波重构，获得第三处理图像。
在上述实施例中，本发明通过先对第二处理图像进行小波分解获得hbidx和lbidx，然后分别采用不同的方式对hbidx和lbidx进行降噪处理获得chbidx和clbidx，最后将chbidx和clbidx重构获得第三处理图像。这种降噪处理方式，与直接进行高斯滤波相比，能够更好地保留降噪后获得的第三处理图像中的边缘信息，有利于为特征信息的提取过程提供保留信息更多的，且质量更高的图像。在本发明上述实施例中，除了对hbidx进行软阈值处理之外，还对lbidx进行自适应的处理。通过将lbidx分成多个子图像，然后使用判断阈值为不同情况的子图像选择不同的处理函数进行降噪处理，有效地提高了降噪处理函数与子图像之间的匹配程度，从而提高了降噪处理的结果的准确性。
优选地，所述前端模块包括显示子模块和输入子模块；
所述显示子模块用于与所述云服务器进行通信，获取并展示所述云服务器中存储的商品信息；
所述输入子模块用于获取用户输入的订单信息，并将所述订单信息传输至所述云服务器模块。
优选地，所述前端模块还包括付款子模块；
所述付款子模块用于获取订单的付款状态，并将订单的付款状态发送至所述输入子模块；
订单的付款状态包括已支付或未支付。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.基于云计算的数字化电子商务平台，其特征在于，包括前端模块、云服务器模块和后台管理模块；
所述前端模块用于获取用户输入的订单信息，并将所述订单信息传输至所述云服务器模块；
所述云服务器模块用于存储所述订单信息；
所述后台管理模块用于对所述订单信息进行管理；
所述后台管理模块包括人脸识别子模块和管理子模块；
所述人脸识别子模块用于对使用管理子模块的人员的身份进行验证；
所述管理子模块用于通过身份验证的人员对所述订单信息进行管理。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的数字化电子商务平台，其特征在于，所述订单信息包括收货地址、联系电话、商品编码、商品数量和付款状态。
3.根据权利要求1所述的基于云计算的数字化电子商务平台，其特征在于，所述云服务器还用于存储商品信息；
所述商品信息包括型号、尺寸、商品编码、价格、产地和库存量。
4.根据权利要求1所述的基于云计算的数字化电子商务平台，其特征在于，对所述订单信息进行管理，包括：
对订单信息进行修改、对订单信息进行删除和对订单信息进行查询。
5.根据权利要求1所述的基于云计算的数字化电子商务平台，其特征在于，所述人脸识别子模块包括特征获取单元、特征匹配单元和存储单元；
所述特征获取单元用于获取使用管理子单元的人员的脸部图像；
所述存储单元用于存储具有使用管理子单元的权限的人员的脸部图像；
所述特征匹配单元用于将特征获取单元获取的脸部图像与存储单元存储的脸部图像进行匹配，获得匹配结果；
若匹配结果为匹配成功，则表示所述使用管理子单元的人员通过身份验证；若匹配结果为匹配失败，则表示所述使用管理子单元的人员没有通过身份验证。
6.根据权利要求3所述的基于云计算的数字化电子商务平台，其特征在于，所述前端模块包括显示子模块和输入子模块；
所述显示子模块用于与所述云服务器进行通信，获取并展示所述云服务器中存储的商品信息；
所述输入子模块用于获取用户输入的订单信息，并将所述订单信息传输至所述云服务器模块。
7.根据权利要求6所述的基于云计算的数字化电子商务平台，其特征在于，所述前端模块还包括付款子模块；
所述付款子模块用于获取订单的付款状态，并将订单的付款状态发送至所述输入子模块；
订单的付款状态包括已支付或未支付。
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