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申请/专利权人：上海梧桐范式数字科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于SaaS的人力资源服务管理系统，包括用户层、应用服务层和数据层；其中，用户层包括登录端口模块，登录端口模块用于为不同的企业用户提供登录端口访问应用服务层；应用服务层包括人才管理应用模块，人才管理应用模块用于根据企业用户的应用配置信息，提供相应功能模块的访问和使用权限；供企业用户通过人才管理应用模块完成人力资源管理服务；数据层包括数据库模块，数据库模块用于为各企业用户提供独立数据库，独立数据库用于存储与企业用户对应的人力资源管理数据，供企业用户在使用人才管理应用模块的过程中进行调用。本发明基于SaaS架构为企业提供人力资源管理应用程式服务，有助于提高企业人力资源管理的效能。

主权项：1.一种基于SaaS的人力资源服务管理系统，其特征在于，包括用户层、应用服务层和数据层；其中，用户层包括登录端口模块，登录端口模块用于为不同的企业用户提供登录端口访问应用服务层；其中，企业用户包括对应企业的管理员用户和员工用户，其中企业用户和员工用户携带有对应企业的标记信息；应用服务层包括人才管理应用模块，人才管理应用模块用于根据企业用户的应用配置信息，提供相应功能模块的访问和使用权限；供企业用户通过人才管理应用模块完成人力资源管理服务；数据层包括数据库模块，数据库模块用于为各企业用户提供独立数据库，独立数据库用于存储与企业用户对应的人力资源管理数据，供企业用户在使用人才管理应用模块的过程中进行调用；其中，系统还包括权限管理模块；其中权限管理模块包括登录验证单元和权限管理单元；登录验证单元用于在企业员工登录管理系统的时候，获取员工身份信息，并对员工身份信息进行验证，当验证通过后允许员工登录管理系统；权限管理单元用于根据员工的职位信息和身份信息获取预设的权限信息，并根据权限限制员工在管理系统中信息的获取和访问权限；其中，登录验证单元包括人脸验证单元；人脸验证单元用于在企业员工登录管理系统的时候，获取员工人脸图像；根据获取的员工人脸图像进行预处理和边缘检测，得到人脸区域图像；根据得到的人脸区域图像进行特征提取，得到人脸特征向量；根据得到的人脸特征向量和员工人脸数据库中预存的人脸特征向量进行相似度比较，获取相似度高于预设标准的人脸特征向量对应的身份信息作为识别得到的员工的身份信息；其中，当根据得到的人脸特征向量和员工人脸数据库中预存的人脸特征向量进行相似度比较时，若不存在相似度高于预设标准的人脸特征向量，则得到身份验证不成功的身份识别结果；其中，人脸验证单元中，根据获取的员工人脸图像进行预处理，具体包括：根据得到的员工人脸图像进行小波分解处理，得到员工人脸图像的低频子图Picl和第一高频子图Pich1,第二高频子图Pich2和第三高频子图Pich3；计算各像素点的高频能量主导特征： 其中变量n＝1，2，3分别对应三个高频子图；Engnx,y表示第n高频子图中像素点x,y的能量主导特征，Φ表示像素点x,y的5×5周边区域，m,n表示属于区域Φ中的像素点，phnm,n表示第n高频子图中像素点m,n的像素值，pX表示像素阈值，ture1phnm,n≥pX表示第一条件判断函数，当phnm,n≥pX成立时，则ture1phnm,n≥pX＝1，否则ture1phnm,n≥pX＝0；记录满足最大能量主导特征x,y：条件的像素点位置x,y为特征像素点，其中EngT表示主导阈值，EngT∈[5,15]；更新各高频子图的像素值：Δphnx,y＝phcx,y 其中变量n＝1，2，3分别对应三个高频子图，Δphnx,y表示更新后第n高频子图中像素点x,y的像素值，phcx,y表示第c高频子图中像素点x,y的像素值，其中变量c＝v需满足如下条件：变量v使得Engvx,y的值最大，且Engvx,y1；若Engvx,y≤1，则Δphnx,y＝0；根据更新后的各高频子图与低频子图进行小波重构，得到滤波后的员工人脸图像，并统计所有特征像素点位置，得到对应的特征区域，统计除特征区域外的其他像素点位置得到一般区域；对一般区域的像素点进行进一步的异常检测：check1x,y＝ture2r＝1,2,…,R:numθr[Ac]βnumθr[An]andr＝R+1,…,2Rnumθr[Ac]βnumθr[An]其中check1x,y表示异常检测函数，变量r为像素尺寸，R表示设定的检测度因子，R3；numθr[Ac]表示以像素点x,y为中心的r×r范围内特征像素点的数量，numθr[An]表示以像素点x,y为中心的r×r范围内一般像素点的数量，β表示调节参量，β∈[13，1]；ture2r＝1,2,…,R:numθr[Ac]numθr[An]andr＝R+1,…,2Rnumθr[Ac]numθr[An]表示第二条件判断函数，当满足存在r＝1,2,…,R时，有numθr[Ac]numθr[An]，且存在r＝R+1,…,2R时，有numθr[Ac]numθr[An]的情况，则ture2r＝1,2,…,R:numθr[Ac]numθr[An]andr＝R+1,…,2Rnumθr[Ac]numθr[An]＝1，否则ture2r＝1,2,…,R:numθr[Ac]numθr[An]andr＝R+1,…,2Rnumθr[Ac]numθr[An]＝0，当check1x,y＝1时，则标记像素点x,y为异常像素点；将滤波后的员工人脸图像转换到Lab颜色空间；对特征像素点进行亮度增强： 其中Lumix,y表示像素点x,y处的亮度分量值，x,y为特征像素点，其中亮度分量值根据Lab空间中的亮度分量所得；ΔLumix,y表示亮度增强后像素点x,y处的亮度分量值，LumiX表示增强亮度分量值，其中LumiX∈[60,70]；对异常像素点进行自适应亮度纠正：ΔLumix,y＝ΔLumiθs[Ac] 其中ΔLumix,y表示纠正后像素点x,y处的亮度分量值，x,y为异常像素点，其中亮度分量值根据Lab空间中的亮度分量所得，Lumiθs[Ac]表示以像素点x,y为中心的s×s范围内特征像素点的亮度增强后的平均亮度分量值，其中变量s的取值为满足numθr[Ac]βnumθr[An]条件的前提下能够取得的最小r值；基于亮度增强和自适应亮度纠正处理后的亮度分量与颜色分量a和颜色分量b进行组合，得到预处理后的员工人脸图像；根据得到的预处理后的员工人脸图像进行进一步的边缘检测处理，提取得到人脸区域图像。

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