CN111131444B - 一种基于区块链技术的网络课程处理系统 - Google Patents

一种基于区块链技术的网络课程处理系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了基于区块链技术的网络课程处理系统，包括：上课设备接收登录网络课程请求，获取当前网络时间，获取当前学员的脸部特征信息；服务器对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息进行验证，若验证通过，则生成区块；由至少N个节点对所述区块进行验证，验证通过后扣除学员账号下的相应网络课程，构建网络课程登录成功通知并将其发送给所述上课设备和所述至少N个节点；所述上课设备和所述至少N个节点接收网络课程登录成功通知，生成并显示包括扣除课程的唯一标识和当前网络时间的课程登录成功结果页面。

Description

一种基于区块链技术的网络课程处理系统
技术领域
本发明涉及区块链技术领域，特别涉及基于区块链技术的网络课程处理系统。
背景技术
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
现有的网络课程，例如一些涉及到学位获得的网络课程，网络课程的上课记录都是由网络课程提供方来记录的，但是这样使得没有第三方来监督，学员是否上课、上了哪些课程，或者说网络课程提供方是否准确记录了学员的上课行为，都没有第三方来监督，导致这其中的数据很容易造假，对学位获得的过程缺乏监督。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于区块链技术的网络课程处理系统，利用区块链技术来对网络课程的上课行为进行数据记录，避免数据造假。
本发明实施例提供了一种基于区块链技术的网络课程处理系统，包括：
上课设备接收登录网络课程请求，获取当前网络时间，获取当前学员的脸部特征信息；将登录网络课程请求、所述上课设备所显示的当前时间和当前学员的脸部特征信息提交到区块链中；
服务器对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息进行验证，若验证通过，则根据所述当前学员的脸部特征信息得到学员账号，根据所述当前时间、由所述登录网络课程请求所生成的哈希值以及上一区块的哈希值生成区块头；根据所述登录网络课程请求生成区块体；根据所述区块头和区块体生成区块；
服务器向区块链中的至少N个节点广播所述区块，获取所述至少N个节点分别对所述区块的验证结果；根据所述至少N个验证结果确定是否通过对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证；如果通过验证，则利用上一区块的哈希值将所述区块存储在所述学员账号上，并根据所述登录网络课程请求中的网络课程唯一标识扣除所述学员账号下的相应网络课程，构建网络课程登录成功通知并将其发送给所述上课设备和所述至少N个节点；
所述上课设备和所述至少N个节点接收网络课程登录成功通知，生成并显示包括扣除课程的唯一标识和当前网络时间的课程登录成功结果页面；
所述上课设备在登录所述网络课程成功之后，通过所述上课设备的前置摄像头按照预设周期采集包括所述当前学员的脸部画面的视频段，将所述视频段与所述网络课程唯一标识发送给所述服务器，由所述服务器向所述至少N个节点广播所述视频段与所述网络课程唯一标识，由所述至少N个节点存储。
优选地，所述服务器对所述登录网络课程请求和学员账号信息进行验证，包括：
步骤A1：根据公式(1)，创建包括预设学员对应的登录网络课程请求、该请求对应的当前网络时间、预设学员的脸部特征信息的信息集合；
Figure BDA0002330732200000021
其中，Sμb为所述信息集合，xi为所述第i个预设学员的登录网络课程请求相应的数值化取值，yi为所述xi对应的当前网络时间相应的数值化取值，zi为所述第i个预设学员的脸部特征信息相应的数值化取值，mi为所述xi、yi、zi的特征值矩阵，加入fri1，fri2，fri3线性函数拟合函数，用于去除噪点数据，提高数据拟合度，其中，fri1为第i个预设学员相应的登录网络课程请求信息的线性函数拟合函数，用于去除噪点数据，提高数据拟合度，fri2为当前网络时间信息的线性函数拟合函数、fri3为第i个预设学员的脸部特征信息的线性函数拟合函数，所述n表示预设学员的总人数，f(Ri)为所述mi的多元线性函数；
步骤A2:根据公式(2)，对所述当前学员对应的登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息进行验证：
Figure BDA0002330732200000031
其中，cos(μ,b)表示当前学员脸部特征信息与所述预设学员脸部特征信息之间的相似度，rμb,s表示当前学员的脸部特征信息出现在第s个时间段登录网络课程的历史登录概率；
当所述公式(2)的计算结果等于或大于预设值时，对所述当前学员对应的登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证通过。
优选地，所述上课设备获取当前学员的脸部特征信息，包括：
所述上课设备输出所述登录网络课程请求的输入界面之后，采集所述当前学员的脸部图像，将所述脸部图像显示在所述上课设备的输入界面中；接收当前学员在所述输入界面中所显示的脸部图像上所画出的连线，所述连线的起点位于所述脸部图像上的第一脸部器官、所述连线的终点位于所述脸部图像上的第二脸部器官；将所述第一脸部器官和第二脸部器官从所述脸部图像中截取，获得第一脸部器官图像和第二脸部器官图像；根据所述连线形状、所述连线起点所位于的第一脸部器官图像和所述连线终点所位于的第二脸部器官图像生成所述当前学员的脸部特征信息；所述第一脸部器官、第二脸部器官是两种不同的脸部器官；
所述服务器对所述当前学员的脸部特征信息进行验证，包括：
从预存的预设学员脸部特征信息中提取预设学员相应的连线的形状、该连线起点所位于的第一脸部器官图像和终点所位于的第二脸部器官图像；判断所述当前学员的脸部特征信息中的连线形状是否与所述预设学员相应的连线的形状匹配；当匹配时，判断当前学员的脸部特征信息中的连线起点所位于的第一脸部器官图像是否与所述预设学员相应的连线起点所位于的第一脸部器官图像匹配、判断当前学员的脸部特征信息中的连线终点所位于的第二脸部器官图像是否与所述预设学员相应的连线终点所位于的第二脸部器官图像匹配；当以上两个判断结果均为匹配时，对所述当前学员的脸部特征信息验证通过。
所述根据所述至少N个验证结果确定是否通过对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证，其具体步骤如下：
步骤1、所述服务器对获取到的所述至少N个节点对应的验证结果进行预处理；
Figure BDA0002330732200000041
其中，gmn为第n个节点对所述区块的因素m的验证结果值；
步骤2、将预处理过的验证结果列成一个结果矩阵，记作G,
Figure BDA0002330732200000042
其中，gij为第j个节点对因素i的验证结果值，且节点总数为N；
步骤3、计算验证成功的数量：
Figure BDA0002330732200000043
其中，C为验证结果中验证成功的数量，int为取整函数，gij为第j个节点对区块因素i的验证结果值；
步骤4、将验证结果中验证成功的数量C与预设阈值ψ比较，当数量C大于ψ时，通过对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明所提供一种基于区块链技术的网络课程交易系统的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种基于区块链技术的网络课程交易系统，包括：
上课设备接收登录网络课程请求，获取当前网络时间，获取当前学员的脸部特征信息；将登录网络课程请求、所述上课设备所显示的当前时间和当前学员的脸部特征信息提交到区块链中；
服务器对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息进行验证，若验证通过，则根据所述当前学员的脸部特征信息得到学员账号，根据所述当前时间、由所述登录网络课程请求所生成的哈希值以及上一区块的哈希值生成区块头；根据所述登录网络课程请求生成区块体；根据所述区块头和区块体生成区块；
服务器向区块链中的至少N个节点广播所述区块，获取所述至少N个节点分别对所述区块的验证结果；根据所述至少N个验证结果确定是否通过对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证；如果通过验证，则利用上一区块的哈希值将所述区块存储在所述学员账号上，并根据所述登录网络课程请求中的网络课程唯一标识扣除所述学员账号下的相应网络课程，构建网络课程登录成功通知并将其发送给所述上课设备和所述至少N个节点；
所述上课设备和所述至少N个节点接收网络课程登录成功通知，生成并显示包括扣除课程的唯一标识和当前网络时间的课程登录成功结果页面；
所述上课设备在登录所述网络课程成功之后，通过所述上课设备的前置摄像头按照预设周期采集包括所述当前学员的脸部画面的视频段，将所述视频段与所述网络课程唯一标识发送给所述服务器，由所述服务器向所述至少N个节点广播所述视频段与所述网络课程唯一标识，由所述至少N个节点存储。
上述技术方案的有益效果为：由区块链中的至少N个节点来对区块进行验证，提高了验证准确性，并且可以由至少N个节点记录这些验证过程；另外，网络课程登录成功通知发送给所述上课设备和所述至少N个节点，可以使得至少N个节点也能存储到上课设备的当前学员的上课记录，避免登录网络课程的行为记录造假；并且，在学员学习网络课程的过程中，至少N个节点还会记录上述视频段，作为后期验证学员是否真实上课的证据，避免无从验证学生是否真实上课，并且所记录的上述视频段由于是在至少N个节点中存储的，因而也无法对这些记录造假，提高数据准确性。
在一个实施例中，所述上课设备获取当前学员的脸部特征信息，包括：
所述上课设备输出所述登录网络课程请求的输入界面之后，采集所述当前学员的脸部图像，将所述脸部图像显示在所述上课设备的输入界面中；接收当前学员在所述输入界面中所显示的脸部图像上所画出的连线，所述连线的起点位于所述脸部图像上的第一脸部器官、所述连线的终点位于所述脸部图像上的第二脸部器官；将所述第一脸部器官和第二脸部器官从所述脸部图像中截取，获得第一脸部器官图像和第二脸部器官图像；根据所述连线形状、所述连线起点所位于的第一脸部器官图像和所述连线终点所位于的第二脸部器官图像生成所述当前学员的脸部特征信息；所述第一脸部器官、第二脸部器官是两种不同的脸部器官；
所述服务器对所述当前学员的脸部特征信息进行验证，包括：
从预存的预设学员脸部特征信息中提取预设学员相应的连线的形状、该连线起点所位于的第一脸部器官图像和终点所位于的第二脸部器官图像；判断所述当前学员的脸部特征信息中的连线形状是否与所述预设学员相应的连线的形状匹配；当匹配时，判断当前学员的脸部特征信息中的连线起点所位于的第一脸部器官图像是否与所述预设学员相应的连线起点所位于的第一脸部器官图像匹配、判断当前学员的脸部特征信息中的连线终点所位于的第二脸部器官图像是否与所述预设学员相应的连线终点所位于的第二脸部器官图像匹配；当以上两个判断结果均为匹配时，对所述当前学员的脸部特征信息验证通过。
上述过程，可以使得上课设备向区块链、服务器所传输的当前学院的脸部特征信息的数据量减少，相比需要将当前学员的整个脸部特征信息传输出去，明显减少了数据传输量，节省了网络资源。
在一个实施例中，所述服务器对所述登录网络课程请求和学员账号信息进行验证，包括：
步骤A1：根据公式(1)，创建包括预设学员对应的登录网络课程请求、该请求对应的当前网络时间、预设学员的脸部特征信息的信息集合；
Figure BDA0002330732200000071
其中，Sμb为所述信息集合，xi为所述第i个预设学员的登录网络课程请求相应的数值化取值，yi为所述xi对应的当前网络时间相应的数值化取值，zi为所述第i个预设学员的脸部特征信息相应的数值化取值，mi为所述xi、yi、zi的特征值矩阵，加入fri1，fri2，fri3线性函数拟合函数，用于去除噪点数据，提高数据拟合度，其中，fri1为第i个预设学员相应的登录网络课程请求信息的线性函数拟合函数，用于去除噪点数据，提高数据拟合度，fri2为当前网络时间信息的线性函数拟合函数、fri3为第i个预设学员的脸部特征信息的线性函数拟合函数，所述n表示预设学员的总人数，f(Ri)为所述mi的多元线性函数；
步骤A2:根据公式(2)，对所述当前学员对应的登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息进行验证：
Figure BDA0002330732200000081
其中，cos(μ,b)表示当前学员脸部特征信息与所述预设学员脸部特征信息之间的相似度，rμb,s表示当前学员的脸部特征信息出现在第s个时间段登录网络课程的历史登录概率；
当所述公式(2)的计算结果等于或大于预设值时，对所述当前学员对应的登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证通过。
上述验证方法考虑到了前述历史登录概率，可以提高验证结果的准确性。
在一个实施例中，所述根据所述至少N个验证结果确定是否通过对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证，其具体步骤如下：
步骤1、所述服务器对获取到的所述至少N个节点对应的验证结果进行预处理；
Figure BDA0002330732200000082
其中，gmn为第n个节点对所述区块的因素m的验证结果值；
步骤2、将预处理过的验证结果列成一个结果矩阵，记作G,
Figure BDA0002330732200000083
其中，gij为第j个节点对因素i的验证结果值，且节点总数为N；
步骤3、计算验证成功的数量：
Figure BDA0002330732200000091
其中，C为验证结果中验证成功的数量，int为取整函数，gij为第j个节点对区块因素i的验证结果值；
步骤4、将验证结果中验证成功的数量C与预设阈值ψ比较，当数量C大于ψ时，通过对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证。
上述技术方案，服务器对获取到的节点分别对所述区块的验证结果进行预处理，然后再计算节点对所述区块验证成功的数量，最后判断验证成功的数量是否超过预设阈值。利用上述技术，不仅可以判断所述验证结果中验证结果为验证成功的数量是否超过预设阈值，而且可以明确知道所述区块在哪个验证节点验证成功，在哪个验证节点验证失败。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.一种基于区块链技术的网络课程处理系统，其特征在于，包括：
上课设备接收登录网络课程请求，获取当前网络时间，获取当前学员的脸部特征信息；将登录网络课程请求、所述上课设备所显示的当前时间和当前学员的脸部特征信息提交到区块链中；
服务器对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息进行验证，若验证通过，则根据所述当前学员的脸部特征信息得到学员账号，根据所述当前时间、由所述登录网络课程请求所生成的哈希值以及上一区块的哈希值生成区块头；根据所述登录网络课程请求生成区块体；根据所述区块头和区块体生成区块；
服务器向区块链中的至少N个节点广播所述区块，获取所述至少N个节点分别对所述区块的验证结果；根据所述至少N个验证结果确定是否通过对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证；如果通过验证，则利用上一区块的哈希值将所述区块存储在所述学员账号上，并根据所述登录网络课程请求中的网络课程唯一标识扣除所述学员账号下的相应网络课程，构建网络课程登录成功通知并将其发送给所述上课设备和所述至少N个节点；
所述上课设备和所述至少N个节点接收网络课程登录成功通知，生成并显示包括扣除课程的唯一标识和当前网络时间的课程登录成功结果页面；
所述上课设备在登录所述网络课程成功之后，通过所述上课设备的前置摄像头按照预设周期采集包括所述当前学员的脸部画面的视频段，将所述视频段与所述网络课程唯一标识发送给所述服务器，由所述服务器向所述至少N个节点广播所述视频段与所述网络课程唯一标识，由所述至少N个节点存储。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述服务器对所述登录网络课程请求和学员账号信息进行验证，包括：
步骤A1：根据公式(1)，创建包括预设学员对应的登录网络课程请求、该请求对应的当前网络时间、预设学员的脸部特征信息的信息集合；
Figure FDA0002534369200000021
其中，Sμb为所述信息集合，xi为第i个预设学员的登录网络课程请求相应的数值化取值，yi为所述xi对应的当前网络时间相应的数值化取值，zi为所述第i个预设学员的脸部特征信息相应的数值化取值，mi为所述xi、yi、zi的特征值矩阵，加入fri1，fri2，fri3线性函数拟合函数，用于去除噪点数据，提高数据拟合度，其中，fri1为第i个预设学员相应的登录网络课程请求信息的线性函数拟合函数，用于去除噪点数据，提高数据拟合度，fri2为当前网络时间信息的线性函数拟合函数、fri3为第i个预设学员的脸部特征信息的线性函数拟合函数，所述n表示预设学员的总人数，f(Ri)为所述mi的多元线性函数；
步骤A2:根据公式(2)，对所述当前学员对应的登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息进行验证：
Figure FDA0002534369200000022
其中，cos(μ,b)表示当前学员脸部特征信息与所述预设学员脸部特征信息之间的相似度，rμb,s表示当前学员的脸部特征信息出现在第s个时间段登录网络课程的历史登录概率；
当所述公式(2)的计算结果等于或大于预设值时，对所述当前学员对应的登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证通过。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述上课设备获取当前学员的脸部特征信息，包括：
所述上课设备输出所述登录网络课程请求的输入界面之后，采集所述当前学员的脸部图像，将所述脸部图像显示在所述上课设备的输入界面中；接收当前学员在所述输入界面中所显示的脸部图像上所画出的连线，所述连线的起点位于所述脸部图像上的第一脸部器官、所述连线的终点位于所述脸部图像上的第二脸部器官；将所述第一脸部器官和第二脸部器官从所述脸部图像中截取，获得第一脸部器官图像和第二脸部器官图像；根据所述连线形状、所述连线起点所位于的第一脸部器官图像和所述连线终点所位于的第二脸部器官图像生成所述当前学员的脸部特征信息；所述第一脸部器官、第二脸部器官是两种不同的脸部器官；
所述服务器对所述当前学员的脸部特征信息进行验证，包括：
从预存的预设学员脸部特征信息中提取预设学员相应的连线的形状、该连线起点所位于的第一脸部器官图像和终点所位于的第二脸部器官图像；判断所述当前学员的脸部特征信息中的连线形状是否与所述预设学员相应的连线的形状匹配；当匹配时，判断当前学员的脸部特征信息中的连线起点所位于的第一脸部器官图像是否与所述预设学员相应的连线起点所位于的第一脸部器官图像匹配、判断当前学员的脸部特征信息中的连线终点所位于的第二脸部器官图像是否与所述预设学员相应的连线终点所位于的第二脸部器官图像匹配；当以上两个判断结果均为匹配时，对所述当前学员的脸部特征信息验证通过。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述根据所述至少N个验证结果确定是否通过对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证，其具体步骤如下：
步骤1、所述服务器对获取到的所述至少N个节点对应的验证结果进行预处理；
Figure FDA0002534369200000031
其中，gmn为第n个节点对所述区块的因素m的验证结果值；
步骤2、将预处理过的验证结果列成一个结果矩阵，记作G,
Figure FDA0002534369200000041
其中，gij为第j个节点对因素i的验证结果值，且节点总数为N；
步骤3、计算验证成功的数量：
Figure FDA0002534369200000042
其中，C为验证结果中验证成功的数量，int为取整函数，gij为第j个节点对区块因素i的验证结果值；
步骤4、将验证结果中验证成功的数量C与预设阈值y比较，当数量C大于y时，通过对所述登录网络课程请求和当前学员的脸部特征信息的验证。
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