【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能识别领域，且更为具体地，涉及一种员工信息数据库管理系统及方法。
技术介绍
1、员工信息数据库是一个集中存储员工个人资料、职位信息、薪资记录、工作历史等数据的系统。它可以录入和添加新员工的信息、查询和浏览员工信息、编辑和更新员工信息、生成员工信息的报表和统计数据等。为了负责保护员工信息的安全性和完整性，还包括数据备份和恢复、访问控制以及权限管理等功能，以确保只有授权的用户可以访问和修改员工信息。
2、用户名和密码是最常见的访问控制方式，用户需要提供正确的用户名和密码才能登录系统，并获得相应的访问权限。这种方式简单易用，但存在一些弊端，如用户可能选择弱密码、密码可能被猜测或泄露等。
3、因此，需要一种优化的员工信息数据库管理方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种员工信息数据库管理系统及方法，其采用基于深度学习的人工智能技术，通过对待验证身份人员的掌纹信息进行纹理特征的提取以判断身份信息，进而系统对其提供对应身份信息的访问和修改权限。这样，有利于提高员工信息数据库的安全性。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种员工信息数据库管理系统，其包括：
3、身份信息数据获取模块，用于获取待验证身份人员的掌纹图像；
4、图像优化模块，用于将所述掌纹图像通过基于自动编解码器的图像畸变校正器以得到优化掌纹图像；
5、颜色空间转化模块，用于将所述优化掌纹图像从rgb颜色空间
6、纹理特征提取模块，用于将所述各个通道的lbp纹理特征直方图分别通过使用深浅特征融合模块的卷积神经网络模型以得到多个通道掌纹纹理特征图；
7、多通道级联模块，用于将所述多个通道掌纹纹理特征图进行级联以得到掌纹特征图；
8、强化模块，用于对所述掌纹特征图进行特征值量化分布特征的自相关强化以得到强化掌纹特征图；
9、身份识别结果生成模块，用于将所述强化掌纹特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述待验证身份人员的身份标签；
10、权限下放模块，用于基于所述身份标签，提供对应的访问和修改权限。
11、在上述员工信息数据库管理系统中，所述图像优化模块，包括：图像特征编码单元，用于将所述掌纹图像输入所述图像畸变校正器的编码器，其中，所述编码器使用卷积层对所述掌纹图像进行显式空间编码以得到图像特征；图像特征解码单元，用于将所述图像特征输入所述图像畸变校正器的解码器，其中，所述解码器使用反卷积层对所述图像特征进行反卷积处理以得到所述优化掌纹图像。
12、在上述员工信息数据库管理系统中，所述基于自动编解码器的图像畸变校正器包括至少一个所述卷积层和至少一个所述反卷积层。
13、在上述员工信息数据库管理系统中，所述纹理特征提取模块，包括：浅层特征提取单元，用于从所述卷积神经网络模型的第m层提取浅层特征图，其中，m大于等于4且小于等于6；深层特征提取单元，用于从所述卷积神经网络模型的第n层提取深层特征图，其中，n/m大于等于5且小于等于10；深浅特征融合单元，用于使用所述卷积神经网络模型的深浅融合模块融合所述浅层特征图和所述深层特征图以得到所述通道掌纹纹理特征图。
14、在上述员工信息数据库管理系统中，所述强化模块，包括：特征压榨单元，用于将所述掌纹特征图通过基于卷积层的特征压榨模块以得到压榨掌纹特征图；特征激励单元，用于将所述压榨掌纹特征图通过基于反卷积层的特征激励模块以得到激励掌纹特征图；余弦相似度计算单元，用于计算所述激励掌纹特征图的每两个像素位置的通道特征向量之间的余弦相似度以得到分类特征自相关矩阵；归一化单元，用于将所述分类特征自相关矩阵通过softmax函数以对所述分类特征自相关矩阵进行归一化以得到自相关类注意力关注矩阵；强化掌纹特征图生成单元，用于利用所述自相关类注意力关注矩阵对所述激励掌纹特征图中任意两个像素点之间的关系进行建模以得到所述强化掌纹特征图。
15、在上述员工信息数据库管理系统中，所述身份识别结果生成模块，用于：使用所述分类器以如下分类公式对所述强化掌纹特征图进行处理以生成所述分类结果；其中，所述分类公式为：
16、o＝softmax{(wn,bn):…:(w1,b1)|project(f)}
17、其中o为所述分类结果，project(f)表示将所述强化掌纹特征图投影为向量，w1至wn为各层全连接层的权重矩阵，b1至bn表示各层全连接层的偏置向量，softmax为归一化指数函数。
18、根据本申请的另一方面，提供了一种员工信息数据库管理方法，其包括：
19、获取待验证身份人员的掌纹图像；
20、将所述掌纹图像通过基于自动编解码器的图像畸变校正器以得到优化掌纹图像；
21、将所述优化掌纹图像从rgb颜色空间转化为ycbcr颜色空间并抽取各个通道的lbp纹理特征直方图；
22、将所述各个通道的lbp纹理特征直方图分别通过使用深浅特征融合模块的卷积神经网络模型以得到多个通道掌纹纹理特征图；
23、将所述多个通道掌纹纹理特征图进行级联以得到掌纹特征图；
24、对所述掌纹特征图进行特征值量化分布特征的自相关强化以得到强化掌纹特征图；
25、将所述强化掌纹特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述待验证身份人员的身份标签；
26、基于所述身份标签，提供对应的访问和修改权限。
27、根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的员工信息数据库管理方法。
28、根据本申请的又一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的员工信息数据库管理方法。
29、与现有技术相比，本申请提供的员工信息数据库管理系统及方法，其采用基于深度学习的人工智能技术，通过对待验证身份人员的掌纹信息进行纹理特征的提取以判断身份信息，进而系统对其提供对应身份信息的访问和修改权限。这样，有利于提高员工信息数据库的安全性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种员工信息数据库管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的员工信息数据库管理系统，其特征在于，所述图像优化模块，包括：
3.根据权利要求2所述的员工信息数据库管理系统，其特征在于，所述基于自动编解码器的图像畸变校正器包括至少一个所述卷积层和至少一个所述反卷积层。
4.根据权利要求3所述的员工信息数据库管理系统，其特征在于，所述纹理特征提取模块，包括：
5.根据权利要求4所述的员工信息数据库管理系统，其特征在于，所述强化模块，包括：
6.根据权利要求5所述的员工信息数据库管理系统，其特征在于，所述身份识别结果生成模块，用于：使用所述分类器以如下分类公式对所述强化掌纹特征图进行处理以生成所述分类结果；
7.一种员工信息数据库管理方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的员工信息数据库管理方法，其特征在于，将所述掌纹图像通过基于自动编解码器的图像畸变校正器以得到优化掌纹图像，包括：
9.根据权利要求8所述的员工信息数据库管理方法，其特征在于，对所述掌纹特征图进行特征
10.根据权利要求9所述的员工信息数据库管理方法，其特征在于，将所述强化掌纹特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述待验证身份人员的身份标签，包括：使用所述分类器以如下分类公式对所述强化掌纹特征图进行处理以生成所述分类结果；
...【技术特征摘要】
1.一种员工信息数据库管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的员工信息数据库管理系统，其特征在于，所述图像优化模块，包括：
3.根据权利要求2所述的员工信息数据库管理系统，其特征在于，所述基于自动编解码器的图像畸变校正器包括至少一个所述卷积层和至少一个所述反卷积层。
4.根据权利要求3所述的员工信息数据库管理系统，其特征在于，所述纹理特征提取模块，包括：
5.根据权利要求4所述的员工信息数据库管理系统，其特征在于，所述强化模块，包括：
6.根据权利要求5所述的员工信息数据库管理系统，其特征在于，所述身份识别结果生成模块，用于：使用所述分类器以如下分类公式对所述强化掌纹特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：张双凤，钟海元，
申请(专利权)人：广州晋颢益医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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