[發明專利]一種基于區塊鏈的圖片資源確權方法

在審

• 申請號: 202210878978.2
• 申請日: 2022-07-25
• 公開（公告）號: CN115935305A
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 高嶺;向東;李妍;朱海蓉;許吉鵬;楊琰;張金斗;王艷;楊旭東
• 申請（專利權）人: 西北大學
• 主分類號: G06F21/16
• 分類號: G06F21/16;G06F21/12;G06F16/583;G06V10/74
• 代理公司: 西安西達專利代理有限責任公司 61202
• 代理人: 劉華

1.一種基于區塊鏈的圖片資源確權方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、確定興趣領域：利用爬蟲得到的資源庫按照興趣領域劃分成對應的興趣領域圖庫，并利用爬蟲技術爬取當前領域版權網站的相對應模塊的圖片資源作為檢測是否侵權的圖庫，并存入當前興趣領域數據庫；

步驟2、在用戶上傳資源后，系統會根據資源所屬的興趣領域，到相應的興趣領域圖片庫進行檢索對比，以步驟1爬取的圖庫作為比對樣本；由爬蟲技術爬得需檢測的正版圖片庫，將圖片庫保存至服務器中；

步驟3，將圖片庫中的所有圖片提取出圖片特征，即圖片的哈希序列，保存至哈希序列庫中，具體包括

1)將圖片進行壓縮變換，將P行Q列像素點大小的大圖像壓縮成8*8，16*16，32*32即m*m等尺寸大小的小圖像；

2)將壓縮后的小圖像進行灰度化變化，即提取圖像的RGB值，將圖像表示為m階圖像灰度像素矩陣，按照灰度化圖像公式，即

Gray＝R×0.299++G×0.857+B×0.114

其中，R,G,B分別代表圖像像素對應的三原色光譜的紅色光，綠色光，藍色光值大小，取值范圍為[0,255]，Gray表示圖像像素對應的灰度值；

3)灰度小圖像二值化，像素取值0或1，組成m階二值像素矩陣；采用改進的拉普拉斯感知哈希算法，即對像素灰度值二值化矩陣的取值f(i,j)賦予如下規則:

其中，f(x,y)為像素矩陣對應點的值，取值范圍為0或1；i，j分別表示像素點在m階矩陣中的行索引與列索引。Gray(i,j)表示第i行第j列像素點在m階矩陣中的像素值，D表示第i行第j列像素點的鄰接像素點組成的集合，x_i，y_j表示鄰接像素矩陣的行和列，n為該集合元素個數；

4)二值小圖像像素矩陣按一定順序串接成64、256、1021，即m×m長度的等長度的比特序列，作為圖像單一的pHash值序列，即該圖像的“數字身份證”區別于其他圖像；

5)保存圖像的pHash值序列，并作為索引便于檢索相關圖片。

步驟4、通過用戶上傳圖片的興趣領域，檢索到對應的圖片庫，計算用戶上傳圖片與圖片庫圖片的相似度，檢驗用戶上傳圖片是否侵權，具體包括：

1)用戶上傳圖片代入步驟3，取得該圖像的pHash值序列；

2)將用戶上傳的圖片的哈希序列與圖庫中的所有圖片對應的哈希序列進行相似度對比，具體如下：

已知哈希序列A(x₁,x₂,x₃…,x_n)與哈希序列B(y₁,y₂,y₃...,y_n)，計算兩哈希序列的相似程度，具體方法如下：

式中，H₁表示用戶上傳圖片經步驟3后所得的哈希序列，H₂表示哈希序列庫中的圖片哈希序列，l表示哈希序列的長度，α₁，α₂分別表示其哈希序列的均值，取值范圍為[0,1]，相關系數S(H₁,H₂)的值介于[-1,1]之間，系數S(H₁,H₂)的絕對值越趨于1，哈希序列的相關程度越高，即兩幅圖像的相似程度越高；

步驟5、設置閾值，即設置判斷圖像是否侵權的閾值，圖像相關系數絕對值超過該閾值，判定為侵權；反之，則判定為原創作品，最終返回相關系數評分；

步驟6、設置權重，結合步驟4的算法給出的相關系數評分s₁與圖片搜索接口給出的相似度評分s₂，分別設置權重r₁，r₂，計算最終評分S＝s₁×r₁+s₂×r₂，與確權評分標準進行對比，若評分超過標準，系統將自動進行資源資質審核；若不超過標準，則予以駁回。

2.根據權利要求1所述的一種基于區塊鏈的圖片資源確權方法，其特征在于，所述感知哈希算法與百度圖片搜索接口為管理員分配的接收確權任務的檢測角色，分別采用上述算法及圖片搜索接口作為后臺支撐，專家可登錄相關賬號進行侵權檢測操作，并根據返回的相關系數進行評分相似度。

3.根據權利要求1所述的一種基于區塊鏈的圖片資源確權方法，其特征在于，步驟6中確權資源進行資質審核，若圖像通過資質檢測，則予以確權，圖像將上傳區塊鏈并記錄，并為用戶提供該資源的版權證書；而圖像將上傳至對應興趣領域圖片庫，并記錄下當前哈希序列，作為系統所有資源，為后續用戶上傳資源檢測提供資源樣本。