CN117556404A - 一种基于SaaS的业务管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于业务管理领域，公开了一种基于SaaS的业务管理系统，包括主终端设备、从终端设备和SaaS业务管理服务器；主终端设备将用户的人脸图像发送至SaaS业务管理服务器；SaaS业务管理服务器在身份识别通过后生成经过加密的第一token以及预设数量的身份识别码的集合后发送至主终端设备；终端设备在与SaaS业务管理服务器建立通信连接之前，从主终端设备获得身份识别码，然后将身份识别码发送至SaaS业务管理服务器；SaaS业务管理服务器在身份识别码有效时生成经过加密的第二token，并发送至从终端设备。本发明提高了在不同的终端设备上同时使用业务管理系统的时的验证的便利程度。

Description

一种基于SaaS的业务管理系统
技术领域
本发明涉及业务管理领域，尤其涉及一种基于SaaS的业务管理系统。
背景技术
现有的业务管理系统，在进行登陆的时候一般都是基于账号密码、人脸、验证码等方式进行登陆验证。若在同一时间段内，需要在多个终端设备上同时使用业务管理系统时，则需要重复进行多次的登陆验证，显然这种验证方式并不够方便。
发明内容
本发明的目的在于公开一种基于SaaS的业务管理系统，解决如何提高业务管理系统在多终端登陆时的验证的便利程度的问题。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
本发明提供了一种基于SaaS的业务管理系统，包括主终端设备、从终端设备和SaaS业务管理服务器；
主终端设备用于获取用户的人脸图像，并将人脸图像发送至SaaS业务管理服务器；
SaaS业务管理服务器用于对主终端设备发送过来的人脸图像进行身份识别，若身份识别通过，则生成经过加密的第一token以及预设数量的身份识别码的集合，并将经过加密的第一token以及预设数量的身份识别码发送至主终端设备；
从终端设备用于在与SaaS业务管理服务器建立通信连接之前，与主终端设备建立加密连接；
主终端设备用于随机选择一个身份识别码通过加密连接传输至从终端设备，并将传输出去的身份识别码从身份识别码的集合中删除；
从终端设备还用于将身份识别码发送至SaaS业务管理服务器；
SaaS业务管理服务器还用于判断从终端设备发送过来的身份识别码是否有效，若是有效，则生成经过加密的第二token，并将经过加密的第二token发送至从终端设备。
可选的，主终端设备的数量为1个，从终端设备的数量为多个。
可选的，对主终端设备发送过来的人脸图像进行身份识别，包括：
获取主终端设备发送过来的人脸图像的图像特征A；
将图像特征A分别与预先保存的具有SaaS业务管理平台的操作权限的每个人员的人脸图像的图像特征进行对比，判断身份识别是否通过。
可选的，获取主终端设备发送过来的人脸图像的图像特征A，包括：
对主终端设备发送过来的人脸图像进行预处理，获得待提取图像；
对待提取图像进行特征提取，得到图像特征A。
可选的，对主终端设备发送过来的人脸图像进行预处理，获得待提取图像，包括：
对主终端设备发送过来的人脸图像进行滤波处理，得到滤波图像；
对滤波图像进行图像分割处理，获得待提取图像。
可选的，对主终端设备发送过来的人脸图像进行滤波处理，得到滤波图像，包括：
使用第一滤波算法对人脸图像进行滤波处理，得到第一滤波处理图像；
使用第二滤波算法对人脸图像进行滤波处理，得到第二滤波处理图像；
对第一滤波处理图像和第二滤波处理图像进行合并处理，得到滤波图像。
可选的，第一滤波算法包括双边滤波算法、非局部滤波算法、高斯滤波算法、各向异性扩散滤波算法中的任一种；
第二滤波算法包括ILPF算法、BLPF算法、BHPF算法、同态滤波算法中的任一种。
可选的，对第一滤波处理图像和第二滤波处理图像进行合并处理，得到滤波图像，包括：
计算第一滤波处理图像的合并系数和第二滤波处理图像的合并系数；
基于第一滤波处理图像的合并系数和第二滤波处理图像的合并系数对第一滤波处理图像和第二滤波处理图像进行合并处理，得到滤波图像。
可选的，对滤波图像进行图像分割处理，获得待提取图像，包括：
对滤波图像进行分块，将滤波图像分为多个面积相同的区域；
分别计算每个区域的人脸区域系数；
采用图像分割算法对人脸区域系数大于等于预先设置的人脸区域系数阈值的区域进行分割，获得人脸区域系数大于等于预先设置的人脸区域系数阈值的区域中的人脸区域；
分别对每个人脸区域系数小于预先设置的人脸区域系数阈值的区域进行判断，将人脸区域系数小于预先设置的人脸区域系数阈值的区域分为有效区域和无效区域；
在滤波图像中仅保留人脸区域和有效区域，得到待提取图像。
可选的，主终端设备在获取用于的人脸图像之前，先对用户进行活体检测，若用户通过活体检测，则获取用户的人脸图像。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：
本发明先通过主终端设备进行身份识别，然后由主终端设备保存SaaS业务管理服务器发送过来的身份识别码；当有从终端设备需要与SaaS业务管理服务器进行通信时，从终端设备直接从主终端设备获取身份识别码，然后从终端设备凭借身份识别码与SaaS业务管理服务器进行通信，获取用于进行后续通信的第二token，从使得用户不需要再在从终端上进行重复的登陆验证，从而提高了当需要在不同的终端设备上同时使用业务管理系统的时的验证的便利程度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于SaaS的业务管理系统的一种示意图。
图2为本发明对滤波图像进行图像分割处理，获得待提取图像的过程的一种示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围参数。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种基于SaaS的业务管理系统，包括主终端设备、从终端设备和SaaS业务管理服务器；
主终端设备用于获取用户的人脸图像，并将人脸图像发送至SaaS业务管理服务器；
SaaS业务管理服务器用于对主终端设备发送过来的人脸图像进行身份识别，若身份识别通过，则生成经过加密的第一token以及预设数量的身份识别码的集合，并将经过加密的第一token以及预设数量的身份识别码发送至主终端设备；
从终端设备用于在与SaaS业务管理服务器建立通信连接之前，与主终端设备建立加密连接；
主终端设备用于随机选择一个身份识别码通过加密连接传输至从终端设备，并将传输出去的身份识别码从身份识别码的集合中删除；
从终端设备还用于将身份识别码发送至SaaS业务管理服务器；
SaaS业务管理服务器还用于判断从终端设备发送过来的身份识别码是否有效，若是有效，则生成经过加密的第二token，并将经过加密的第二token发送至从终端设备。
本发明先通过主终端设备进行身份识别，然后由主终端设备保存SaaS业务管理服务器发送过来的身份识别码；当有从终端设备需要与SaaS业务管理服务器进行通信时，从终端设备直接从主终端设备获取身份识别码，然后从终端设备凭借身份识别码与SaaS业务管理服务器进行通信，获取用于进行后续通信的第二token，从使得用户不需要再在从终端上进行重复的登陆验证，从而提高了当需要在不同的终端设备上同时使用业务管理系统的时的验证的便利程度。
Token是服务端生成的一串字符串，以作客户端进行请求的一个令牌，当第一次登录后，服务器生成一个Token便将此Token返回给客户端，以后客户端只需带上这个Token前来请求数据即可，无需再次带上用于身份验证的信息。
可选的，SaaS业务管理服务器还用于在身份识别通过后，定期与主终端设备进行通信，将新生成的身份识别码的集合发送至主终端设备；
主终端设备在接收到新的身份识别码的集合之后，便将之前获得的身份识别码的集合删除，从而实现身份识别码的更新。
定期进行身份识别码的更新，能够提高本发明的安全性。
具体的，SaaS业务管理服务器每次在生成身份识别码的集合之后，对生成的身份是识别码的集合进行保存，然后开始一个预设时长的倒计时，当倒计时结束后，便将之前生成的身份识别码的集合删除，生成新的身份识别码的集合，然后再次与主终端设备进行通信。
具体的，若主终端设备和/或从终端设备在超过预设的时间长度没有与SaaS业务管理服务器进行通信，则SaaS业务管理服务器将第一token和/或第二token删除。
超时未连接，将token删除，能够保证系统的安全性。
可选的，身份识别码为在0-999999范围内的随机数。对于同一个终端设备，若超出验证次数之后依然没有通过身份识别，则将该终端设备的IP拉入黑名单。
具体的，拉入黑名单之后，只有超级管理员采用权限进行修改，将IP从黑名单中删除。
可选的，主终端设备和从终端设备之间通过蓝牙进行加密通信。
可选的，SaaS业务管理服务器使用主终端设备的公钥将身份识别码的集合加密后，发送至主终端设备，主终端设备在接收到经过加密的身份识别码的集合后，采用私钥对经过加密的身份识别码的集合进行解密。
可选的，SaaS业务管理服务器使用自身的公钥对第一token和第二token进行加密，得到加密的第一token和第二token；
当接收到主终端设备发送过来的包含经过加密的第一token的请求或从终端设备发送过来的包含经过加密的第二token的请求之后，使用自身的私钥对经过加密的第一token和第二token进行解密，若解密成功，则表示请求安全。
可选的，SaaS业务管理服务器使用从终端设备的公钥将身份识别码的集合加密后，发送至从终端设备，从终端设备在接收到经过加密的身份识别码的集合后，采用私钥对经过加密的身份识别码的集合进行解密。
可选的，主终端设备和从终端设备上运行着业务管理软件，业务管理软件能够向SaaS业务管理服务器发送用于对业务进行管理的请求消息。例如向SaaS业务管理服务器发送查询消息，查询消息上携带有订单的属性信息以及对应的token。
可选的，主终端设备的数量为1个，从终端设备的数量为多个。
具体的，主终端设备为具有人脸拍摄功能的设备。例如，主终端设备可以是智能手机，而从终端设备可以是笔记本、平板等设备。
可选的，对主终端设备发送过来的人脸图像进行身份识别，包括：
获取主终端设备发送过来的人脸图像的图像特征A；
将图像特征A分别与预先保存的具有SaaS业务管理平台的操作权限的每个人员的人脸图像的图像特征进行对比，判断身份识别是否通过。
具体的，在SaaS业务管理平台中，可以在用户第一次注册时，录入用户的人脸图像。
可选的，获取主终端设备发送过来的人脸图像的图像特征A，包括：
对主终端设备发送过来的人脸图像进行预处理，获得待提取图像；
对待提取图像进行特征提取，得到图像特征A。
具体的，通过进行预处理，能够提高图像的质量，使得获得更加准确的图像特征。
可选的，对主终端设备发送过来的人脸图像进行预处理，获得待提取图像，包括：
对主终端设备发送过来的人脸图像进行滤波处理，得到滤波图像；
对滤波图像进行图像分割处理，获得待提取图像。
具体的，图像滤波处理，能够减少人脸图像中的噪声，使得滤波图像的信噪比更高，质量更好，从而有利于后续的特征提取过程得到更加准确的图像特征。
可选的，对主终端设备发送过来的人脸图像进行滤波处理，得到滤波图像，包括：
使用第一滤波算法对人脸图像进行滤波处理，得到第一滤波处理图像；
使用第二滤波算法对人脸图像进行滤波处理，得到第二滤波处理图像；
对第一滤波处理图像和第二滤波处理图像进行合并处理，得到滤波图像。
具体的，通过采用两种滤波算法分别对人脸图像进行滤波处理，能够提高滤波过程的适应性，因为不同的图像的最佳适用滤波算法并不同，本发明通过采用不同的滤波算法进行滤波处理后，再讲得到的滤波处理图像进行合并处理，使得本发明的滤波过程能够适用于更多类型的含噪图像，适用性更佳。
可选的，第一滤波算法包括双边滤波算法、非局部滤波算法、高斯滤波算法、各向异性扩散滤波算法中的任一种；
第二滤波算法包括ILPF算法、BLPF算法、BHPF算法、同态滤波算法中的任一种。
具体的，第一滤波算法基本上都是在空间域进行滤波，而第二滤波算法则基本上都是在变换域进行滤波，由于滤波时的域不同，因此，对滤波结果进行合并时，能够得到更加好的滤波图像。
可选的，对第一滤波处理图像和第二滤波处理图像进行合并处理，得到滤波图像，包括：
计算第一滤波处理图像的合并系数和第二滤波处理图像的合并系数；
基于第一滤波处理图像的合并系数和第二滤波处理图像的合并系数对第一滤波处理图像和第二滤波处理图像进行合并处理，得到滤波图像。
可选的，第一滤波处理图像的合并系数的计算公式为：
第二滤波处理图像的合并系数的计算公式为：
fircef、seccef分别表示第一滤波处理图像的合并系数、第二滤波处理图像的合并系数，nfpxi表示第一滤波处理图像中，灰度值为i的像素点的数量，nfpxj表示第二滤波图像中，灰度值为j的像素点的数量，nfsm表示主终端设备发送过来的人脸图像中的像素点的总数。
具体的，在计算第一合并系数和第二合并系数的过程中，本发明通过分别计算第一滤波处理图像和第二滤波处理图像中的不同灰度值的像素点的占比的对数结果，从而得到了图像中的有效信息含量情况，对数结果越大，则表示图像中的有效信息越多，因此，在后续的合并过程中，对最终的合并结果的贡献越大，从而使得合并结果能够综合两种滤波算法的滤波结果的同时，有一定的侧重，使得滤波效果越好的滤波处理图像中的细节能够被更多地带入到滤波图像中，保证滤波图像的质量。
可选的，基于第一滤波处理图像的合并系数和第二滤波处理图像的合并系数对第一滤波处理图像和第二滤波处理图像进行合并处理，得到滤波图像，包括：
filimg(x,y)＝fircef×firimg(x,y)+seccef×secimg(x,y)
filimg(x,y)表示滤波图像中坐标为(x,y)的像素点的灰度值，firimg(x,y)表示第一滤波处理图像中坐标为(x,y)的像素点的灰度值，secimg(x,y)表示第二滤波处理图像中坐标为(x,y)的像素点的灰度值。
具体的，由于第一滤波处理图像、第二滤波处理图像和滤波图像的尺寸均相同，因此，可以对相同坐标的像素点进行合并，得到合并结果。
可选的，对滤波图像进行图像分割处理，获得待提取图像，包括：
对滤波图像进行分块，将滤波图像分为多个面积相同的区域；
分别计算每个区域的人脸区域系数；
采用图像分割算法对人脸区域系数大于等于预先设置的人脸区域系数阈值的区域进行分割，获得人脸区域系数大于等于预先设置的人脸区域系数阈值的区域中的人脸区域；
分别对每个人脸区域系数小于预先设置的人脸区域系数阈值的区域进行判断，将人脸区域系数小于预先设置的人脸区域系数阈值的区域分为有效区域和无效区域；
在滤波图像中仅保留人脸区域和有效区域，得到待提取图像。
具体的，在获取待提取图像的过程中，本发明没有直接使用图像分割对整张滤波图像进行分割，这是因为分割的区域越大，分割的精度就越低，而人脸识别需要更加高精度的图像。因此，本发明通过先将滤波图像进行分块，然后在分别在每个区域中进行进一步的分割处理过程，从而能够在提高分割效率的同时，提高分割的精度。
可选的，对滤波图像进行分块，将滤波图像分为多个面积相同的区域，包括：
对滤波图像进行分块，将滤波图像范围M×M个面积相同的区域，M为预设的数量。
可选的，M为10。
可选的，采用图像分割算法对人脸区域系数大于等于预先设置的人脸区域系数阈值的区域进行分割，获得人脸区域系数大于等于预先设置的人脸区域系数阈值的区域中的人脸区域，包括：
采用基于单阈值的图像分割算法对人脸区域系数大于等于预先设置的人脸区域系数阈值的区域进行计算，得到分割阈值，
由灰度值大于分割阈值的像素点组成人脸区域系数大于等于预先设置的人脸区域系数阈值的区域中的人脸区域。
可选的，人脸区域系数的计算公式为：
fcbkcefb表示区域b的人脸区域系数，Nblpix表示区域b的边缘像素点的总数，Npixal表示区域b的像素点的总数，η表示第一权重，pxfb表示区域b的像素点的集合，gryk表示像素点k的灰度值，grymax表示区域b的像素点的灰度值的中值，δ表示第二权重。
具体的，人脸区域系数主要是用于识别区域中是否包含足够的细节信息以及边缘信息，人脸区域系数从边缘像素点的总数以及区域中的像素点的灰度值的方差的两个角度进行计算，使得本发明能够将包含人脸的边缘的区域选出，而对于不包含人脸的边缘的区域，则进行进一步的判断，将属于人脸的皮肤部分的区域作为有效区域。因为若区域中包含的边缘信息过小，例如人脸的脸颊部分的区域，那么很容易被图像分割算法进行错误的分割，从而影响最终得到的待提取图像的准确程度。
可选的，第一权重的值为0.6，第二权重的值为0.4。
可选的，预先设置的人脸区域系数阈值为0.85。
可选的，分别对每个人脸区域系数小于预先设置的人脸区域系数阈值的区域进行判断，将人脸区域系数小于预先设置的人脸区域系数阈值的区域分为有效区域和无效区域，包括：
获取人脸区域系数小于预先设置的人脸区域系数阈值的区域中的符合肤色模型的像素点的数量U；
若数量U大于设定的数量阈值，则表示该区域为有效区域，若数量U小于等于设定的数量阈值，则表示该区域为无效区域。
具体的，预设的数量阈值为10。
可选的，将图像特征A分别与预先保存的具有SaaS业务管理平台的操作权限的每个人员的人脸图像的图像特征进行对比，判断身份识别是否通过，包括：
将对预先保存的具有SaaS业务管理平台的操作权限的人员的人脸图像进行图像特征提取得到的图像特征记为图像特征B；
分别计算图像特征A与每个图像特征B之间的相似度；
若相似度的最大值大于相似度阈值，则表示身份识别通过。
具体的，采用与图像特征A相同的特征提取过程，获取具有SaaS业务管理平台的操作权限的每个人员的人脸图像的图像特征。
可选的，相似度阈值为0.96。
可选的，主终端设备在获取用于的人脸图像之前，先对用户进行活体检测，若用户通过活体检测，则获取用户的人脸图像。
进行活体检测，能够避免用户的人脸图像被非法用来进行身份识别。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围参数。

Claims (10)

1.一种基于SaaS的业务管理系统，其特征在于，包括主终端设备、从终端设备和SaaS业务管理服务器；
主终端设备用于获取用户的人脸图像，并将人脸图像发送至SaaS业务管理服务器；
SaaS业务管理服务器用于对主终端设备发送过来的人脸图像进行身份识别，若身份识别通过，则生成经过加密的第一token以及预设数量的身份识别码的集合，并将经过加密的第一token以及预设数量的身份识别码发送至主终端设备；
从终端设备用于在与SaaS业务管理服务器建立通信连接之前，与主终端设备建立加密连接；
主终端设备用于随机选择一个身份识别码通过加密连接传输至从终端设备，并将传输出去的身份识别码从身份识别码的集合中删除；
从终端设备还用于将身份识别码发送至SaaS业务管理服务器；
SaaS业务管理服务器还用于判断从终端设备发送过来的身份识别码是否有效，若是有效，则生成经过加密的第二token，并将经过加密的第二token发送至从终端设备。
2.根据权利要求1所述的一种基于SaaS的业务管理系统，其特征在于，主终端设备的数量为1个，从终端设备的数量为多个。
3.根据权利要求1所述的一种基于SaaS的业务管理系统，其特征在于，对主终端设备发送过来的人脸图像进行身份识别，包括：
获取主终端设备发送过来的人脸图像的图像特征A；
将图像特征A分别与预先保存的具有SaaS业务管理平台的操作权限的每个人员的人脸图像的图像特征进行对比，判断身份识别是否通过。
4.根据权利要求3所述的一种基于SaaS的业务管理系统，其特征在于，获取主终端设备发送过来的人脸图像的图像特征A，包括：
对主终端设备发送过来的人脸图像进行预处理，获得待提取图像；
对待提取图像进行特征提取，得到图像特征A。
5.根据权利要求4所述的一种基于SaaS的业务管理系统，其特征在于，对主终端设备发送过来的人脸图像进行预处理，获得待提取图像，包括：
对主终端设备发送过来的人脸图像进行滤波处理，得到滤波图像；
对滤波图像进行图像分割处理，获得待提取图像。
6.根据权利要求5所述的一种基于SaaS的业务管理系统，其特征在于，对主终端设备发送过来的人脸图像进行滤波处理，得到滤波图像，包括：
使用第一滤波算法对人脸图像进行滤波处理，得到第一滤波处理图像；
使用第二滤波算法对人脸图像进行滤波处理，得到第二滤波处理图像；
对第一滤波处理图像和第二滤波处理图像进行合并处理，得到滤波图像。
7.根据权利要求6所述的一种基于SaaS的业务管理系统，其特征在于，第一滤波算法包括双边滤波算法、非局部滤波算法、高斯滤波算法、各向异性扩散滤波算法中的任一种；
第二滤波算法包括ILPF算法、BLPF算法、BHPF算法、同态滤波算法中的任一种。
8.根据权利要求6所述的一种基于SaaS的业务管理系统，其特征在于，对第一滤波处理图像和第二滤波处理图像进行合并处理，得到滤波图像，包括：
计算第一滤波处理图像的合并系数和第二滤波处理图像的合并系数；
基于第一滤波处理图像的合并系数和第二滤波处理图像的合并系数对第一滤波处理图像和第二滤波处理图像进行合并处理，得到滤波图像。
9.根据权利要求5所述的一种基于SaaS的业务管理系统，其特征在于，对滤波图像进行图像分割处理，获得待提取图像，包括：
对滤波图像进行分块，将滤波图像分为多个面积相同的区域；
分别计算每个区域的人脸区域系数；
采用图像分割算法对人脸区域系数大于等于预先设置的人脸区域系数阈值的区域进行分割，获得人脸区域系数大于等于预先设置的人脸区域系数阈值的区域中的人脸区域；
分别对每个人脸区域系数小于预先设置的人脸区域系数阈值的区域进行判断，将人脸区域系数小于预先设置的人脸区域系数阈值的区域分为有效区域和无效区域；
在滤波图像中仅保留人脸区域和有效区域，得到待提取图像。
10.根据权利要求1所述的一种基于SaaS的业务管理系统，其特征在于，主终端设备在获取用于的人脸图像之前，先对用户进行活体检测，若用户通过活体检测，则获取用户的人脸图像。
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