CN115908868A

CN115908868A - 一种数字藏品的鉴真和生成方法及装置

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Publication number: CN115908868A
Application number: CN202211686983.XA
Authority: CN
Inventors: 张龙; 范瑞彬; 张开翔; 毛嘉宇; 储雨知; 王越
Original assignee: WeBank Co Ltd
Current assignee: WeBank Co Ltd
Priority date: 2022-12-27
Filing date: 2022-12-27
Publication date: 2023-04-04

Abstract

本申请实施例提供了一种数字藏品的鉴真和生成方法及装置，涉及金融科技技术领域，在该方法中：从待鉴真藏品图像中随机选取多个参考像素，并基于多个参考像素以及相应的邻居像素获得多个像素区域，基于多个像素区域的像素通道的高N位比特值，获得待鉴真藏品图像的第一随机特征。然后基于第一随机特征和每个已发行藏品图像的随机特征，确定待鉴真藏品图像与每个已发行藏品图像的相似度；若存在大于第一阈值的相似度，则确定待鉴真藏品图像鉴真通过，相较于通过神经网络提取藏品图像的随机特征来说，其计算量以及复杂度较小且效率更高。因为多个参考像素是从待鉴真藏品图像中随机选取的，因此针对恶意的局部修改或抄袭也能进行检查，其鲁棒性较好。

Description

一种数字藏品的鉴真和生成方法及装置

技术领域

本申请实施例涉及金融科技技术领域，尤其涉及一种数字藏品的鉴真和生成方法及装置。

背景技术

在数字藏品行业的发展过程中，存在数字藏品被冒用和被抄袭的现象，这样导致用户可能买到假冒的数字藏品。

为了避免上述数字藏品被冒用和被抄袭的现象，相关技术采用以下方案对数字藏品进行防伪鉴真：用户端将藏品图片发送给鉴真者，鉴真者收到藏品图片之后基于深度学习算法计算藏品图片的特征向量，并和已发行的数字藏品的特征向量计算相似度，如果相似度超过某个阈值，则判定该藏品图像为真。

然而，采用上述相似度判定方案进行数字藏品鉴真时，需要训练神经网络模型计算每个数字藏品的特征向量，且神经网络模型需要不断升级和更新，从而导致计算量以及复杂度较大，且效率较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种数字藏品的鉴真和生成方法及装置，用于降低数字藏品鉴真的计算量以及复杂度，提高数字藏品鉴真的效率。

一方面，本申请实施例提供了一种数字藏品的鉴真方法，包括：

从待鉴真藏品图像中随机选取多个参考像素，并针对每个参考像素，基于所述参考像素和所述参考像素的多个邻居像素，获得像素区域；

针对每个像素通道，基于所述像素区域中多个像素在所述像素通道的高N位比特值，确定所述像素区域在所述像素通道的通道表征值，N为正整数；

基于所述像素区域在多个像素通道的通道表征值，确定所述像素区域的区域表征值；并基于多个像素区域的区域表征值，确定所述待鉴真藏品图像的第一随机特征；

基于所述第一随机特征和每个已发行藏品图像的第二随机特征，确定所述待鉴真藏品图像与每个已发行藏品图像的第一相似度；若存在大于第一阈值的第一相似度，则确定所述待鉴真藏品图像鉴真通过。

一方面，本申请实施例提供了一种数字藏品的生成方法，包括：

对原始藏品图像进行哈希处理和签名，获得相应的藏品签名；

基于原始藏品图像对应的合约地址、藏品编号和公钥，确定初步校验信息；

将所述藏品签名和所述初步校验信息进行拼接，获得组合验证信息；

从所述原始藏品图像中选取多个随机像素，并在所述多个随机像素的像素通道的最低位嵌入所述组合验证信息，获得所述待发行藏品图像。

一方面，本申请实施例提供了一种数字藏品的鉴真装置，包括：

获取模块，用于从待鉴真藏品图像中随机选取多个参考像素，并针对每个参考像素，基于所述参考像素和所述参考像素的多个邻居像素，获得像素区域；

处理模块，用于针对每个像素通道，基于所述像素区域中多个像素在所述像素通道的高N位比特值，确定所述像素区域在所述像素通道的通道表征值，N为正整数；基于所述像素区域在多个像素通道的通道表征值，确定所述像素区域的区域表征值；并基于多个像素区域的区域表征值，确定所述待鉴真藏品图像的第一随机特征；

判决模块，用于基于所述第一随机特征和每个已发行藏品图像的第二随机特征，确定所述待鉴真藏品图像与每个已发行藏品图像的第一相似度；若存在大于第一阈值的第一相似度，则确定所述待鉴真藏品图像鉴真通过。

可选地，所述判决模块还用于：

确定所述待鉴真藏品图像鉴真通过之前，从所述待鉴真藏品图像的多个随机像素中提取待校验信息，并确定所述已发行藏品图像的组合验证信息与所述待校验信息匹配。

可选地，所述处理模块具体用于：

将所述像素区域中多个像素各自在所述像素通道的高N位比特值进行累加，获得第一通道累加值；

将所述第一通道累加值映射到预设的第一数值区间内，获得所述像素区域在所述像素通道的通道表征值。

可选地，所述处理模块具体用于：

针对每个像素通道，将所述多个像素区域的区域表征值各自在所述像素通道的通道表征值进行累加，获得第二通道累加值；以及将所述第二通道累加值映射到预设的第二数值区间内，获得所述待鉴真藏品图像在所述像素通道的图像表征值；

基于获得的多个图像表征值，确定所述待鉴真藏品图像的第一随机特征。

可选地，所述处理模块还用于：

获取待发行藏品图像，从所述待发行藏品图像中随机选取多个参考像素，并针对每个参考像素，基于所述参考像素和所述参考像素的多个邻居像素，获得像素区域；

针对每个像素通道，基于所述像素区域中多个像素在所述像素通道的高N位比特值，确定所述像素区域在所述像素通道的通道表征值；

基于所述像素区域在多个像素通道的通道表征值，确定所述像素区域的区域表征值；并基于多个像素区域的区域表征值，确定所述待发行藏品图像的第三随机特征；

基于所述第三随机特征和每个已发行藏品图像的第二随机特征，确定所述待发行藏品图像与每个已发行藏品图像的第二相似度；若获得的多个第二相似度均小于第二阈值，则将所述待发行藏品图像作为已发行藏品图像进行发行。

可选地，所述处理模块具体用于：

接收发行方设备发送的所述待发行藏品图像，其中，所述待发行藏品图像是所述发行方设备采用以下方式获得的：

一方面，本申请实施例提供了一种数字藏品的生成装置，包括：

加密模块，用于对原始藏品图像进行哈希处理和签名，获得相应的藏品签名；基于原始藏品图像对应的合约地址、藏品编号和公钥，确定初步校验信息；

拼接模块，用于将所述藏品签名和所述初步校验信息进行拼接，获得组合验证信息；

嵌入模块，用于从所述原始藏品图像中选取多个随机像素，并在所述多个随机像素的像素通道的最低位嵌入所述组合验证信息，获得所述待发行藏品图像。

可选地，所述嵌入模块具体用于：

针对所述原始藏品图像中的每个原始像素，基于所述原始像素在多个像素通道上的高L位的比特值，确定所述原始像素的高位像素值；以及基于所述原始像素在多个像素通道上的低M位的比特值，确定所述原始像素的低位像素值，L和M为正整数；

基于获得的多个高位像素值，对所述原始藏品图像中的多个原始像素进行排序，获得第一排序结果；以及基于获得的多个低位像素值，对所述原始藏品图像中的多个原始像素进行排序，获得第二排序结果；

基于所述第一排序结果和所述第二排序结果，从所述多个原始像素中选取所述多个随机像素。

可选地，所述嵌入模块具体用于：

从所述第一排序结果和所述第二排序结果的中心位置开始，分别向两端遍历，其中，在遍历过程中，将所述第一排序结果和所述第二排序结果中重叠的原始像素作为随机像素，直到获得所述多个随机像素时，停止遍历。

一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述数字藏品的鉴真和生成方法的步骤。

一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算机设备执行的计算机程序，当所述程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行上述数字藏品的鉴真和生成方法的步骤。

一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机设备执行时，使所述计算机设备执行上述数字藏品的鉴真和生成方法的步骤。

本申请实施例中，从待鉴真藏品图像中随机选取多个参考像素，并基于多个参考像素以及相应的邻居像素，获得随机的多个像素区域，基于多个像素区域的像素通道的高N位比特值，获得待鉴真藏品图像的第一随机特征，相较于通过训练神经网络提取藏品图像的随机特征来说，其计算量以及复杂度较小，且效率更高。其次，因为多个参考像素是从待鉴真藏品图像中随机选取的，因此针对恶意的局部修改或抄袭也能进行检查，其鲁棒性较好。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，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，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种系统架构的结构示意图；

图2为本申请实施例提供了一种数字藏品的鉴真方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供了一种像素区域的示意图；

图4为本申请实施例提供了一种像素通道的示意图；

图5为本申请实施例提供了一种数字藏品的鉴真方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供了一种数字藏品的生成方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供了一种第一排序结果和第二排序结果的示意图；

图8为本申请实施例提供了一种数字藏品的鉴真装置的结构示意图；

图9为本申请实施例提供了一种数字藏品的生成装置的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了方便理解，下面对本发明实施例中涉及的名词进行解释。

区块链：一种利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。

非同质化代币(Non-Fungible Token，简称：NFT)：一种被称为区块链数位账本上的数据单位，每个代币可以代表一个独特的数码资料，作为虚拟商品所有权的电子认证或凭证。由于其不能互换的特性，非同质化代币可以代表数位资产，如画作、艺术品、声音、影片、游戏中的项目或其他形式的创意作品。虽然作品本身是可以无限复制的，但这些代表它们的代币在其底层区块链上能被完整追踪，故能为买家提供所有权证明。

数字藏品：本质上为受监管的NFT，是采用区块链技术进行唯一标识的经数字化的作品，比如，数字画作、图片、音乐、视频、3D模型等。每个数字藏品都映射着特定区块链上的唯一序列，不可篡改、不可分割，也不能互相替代。

RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的。

藏品鉴真：判断相似的藏品是否由特定的发行者发行，从而防范收藏者收藏高度模仿的赝品，保护原创者的版权。

密钥：密钥是一种参数，它是在明文转换为密文或将密文转换为明文的算法中输入的参数。密钥分为对称密钥与非对称密钥。

参考图1，其为本申请实施例适用的一种系统架构图，该系统架构至少包括终端设备101、发行方设备102、鉴真系统103，终端设备101和发行方设备102均可以是一个或多个，本申请对终端设备101和发行方设备102的数量不做具体限定。

在藏品发行审核阶段，发行方设备102生成待发行藏品图像，并将待发行藏品图像发送至鉴真系统103，鉴真系统103对待发行藏品图像进行发行审核，在审核通过时，发行待发行藏品图像，并将待发行藏品图像作为已发行藏品图像进行保存。

在藏品鉴真阶段，终端设备101向鉴真系统103发送待鉴真藏品图像，鉴真系统103对待鉴真藏品图像进行鉴真，在鉴真通过时，向终端设备101返回待鉴真藏品图像为真品的应答消息，否则返回待鉴真藏品图像为赝品的应答消息。

终端设备101可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能家电、智能语音交互设备、智能车载设备等，但并不局限于此。

发行方设备102和鉴真系统103可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端设备101与鉴真系统103可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接；发行方设备102与鉴真系统103可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。

基于图1所示的系统架构图，本申请实施例提供了一种数字藏品的鉴真方法的流程，如图2所示，该方法的流程由计算机设备执行，该计算机设备可以是图1所示的鉴真系统103，包括以下步骤：

步骤S201，从待鉴真藏品图像中随机选取多个参考像素，并针对每个参考像素，基于参考像素和所述参考像素的多个邻居像素，获得像素区域。

在一些实施例中，本申请至少采用以下方式从待鉴真藏品图像中随机选取多个参考像素：从待鉴真藏品图像的多个随机像素中提取待校验信息T_P′，从待校验信息T_P′中获取藏品签名S_P′与校验信息V_P′。设定参考像素的数量为256个，k表示参考像素的编号，当k＝0时，P(i_k,j_k)＝(V_P′％m,V_P′％n)，其中，P(i_k,j_k)表示第k个参考像素，V_P′表示待鉴真藏品图像的校验信息，m和n表示待鉴真藏品图像P′的长度和宽度。

当k>0时，记β＝R_k-1|G_k-1|B_k-1，则P(i_k,j_k)＝(β％m,β％n),0＜k＜256，其中，R_k-1表示第k-1个参考像素在R像素通道上的8个比特位的值，G_k-1表示第k-1个参考像素在G像素通道上的8个比特位的值，B_k-1表示第k-1个参考像素在B像素通道上的8个比特位的值。

当k>0时，若第k个参考像素P(i_k,j_k)∈O_k-1，即第k个参考像素和前面k-1个参考像素有重复，则需要调整P(i_k,j_k)的位置，其中，O_k-1表示前面k-1个参考像素组成的像素集合，调整算法如下：

1)寻找P(i_k,j_k)上下左右四个像素，加入队列Q；

2)从Q中取出第一个像素点q，判断q∈？O_k-1；

3)如果不重复，则P(i_k,j_k)＝q；

4)如果重复，将q上下左右四个像素点加入队列Q，返回2)。

在一些实施例中，每个参考像素对应8个邻居像素，如图3所示，参考像素P(i,j)的邻居像素包括像素P(i-1,j-1)、像素P(i,j-1)、像素P(i+1,j-1)、像素P(i-1,j)、像素P(i+1,j)、像素P(i-1,j+1)、像素P(i,j+1)、像素P(i+1,j+1)。参考像素P(i,j)与8个邻居像素组成了像素区域α。

步骤S202，针对每个像素通道，基于像素区域中多个像素在像素通道的高N位比特值，确定像素区域在像素通道的通道表征值，N为正整数。

具体地，每个像素包括多个像素通道，每个像素通道包括多个比特位。以RGB像素通道举例来说，如图4所示，每个像素包括RGB三个像素通道，每个像素通道包括8个比特位，其中，第0比特位至第3比特位为低比特位，第4比特位至第7比特位为高比特位。每个像素通道的值在(0,2⁸-1)之间。由此可见，在每个像素通道中，随着比特位(bit位)的降低，对像素颜色的影响在逐渐降低，对于最后一个bit位，不管是1还是0，几乎不会影响像素的颜色，肉眼无法识别。在本申请实施例中，N可以根据实际情况进行设置，比如，高4位比特值指的是第4比特位至第7比特位的比特值值，高3位比特值指的是第5比特位至第7比特位的比特值值，高2位比特值指的是第6比特位至第7比特位的比特值值。

在一些实施例中，将像素区域中多个像素各自在像素通道的高N位比特值进行累加，获得第一通道累加值。然后将第一通道累加值映射到目标数值区间内，获得像素区域在像素通道的通道表征值。

具体地，将每个第一通道累加值与预设的多个参考数值区间进行比较，将与第一通道累加值匹配的参考数值区间，作为第一数值区间。然后将第一数据区间对应的表征值，作为像素区域在像素通道的通道表征值。

举例来说，设定N＝2，此时，每一个像素通道的第一通道累加值的范围为0-27，则将该范围划分为四个参考数值区间，每个参考数值区间的长度为：27/4＝6.75，每个参考数值区间对应一个表征值，四个参考数值区间以及相应的表征值为：S＝{0:[0,6.75],1:(6.75,13.5],2:(13.5,20.25],3:(20.25,27]}。

设定一个像素区域α中包括9个像素，分别为：p(1,1)、p(1,2)、p(1,3)、p(2,1)、p(2,2)、p(2,3)、p(3,1)、p(3,2)、p(3,3)。

针对R像素通道，p(1,1)的高两位bit值为：11；p(1,2)的高两位bit值为：10；p(1,3)的高两位bit值为：10；p(2,1)的高两位bit值为：11；p(2,2)的高两位bit值为：00；p(2,3)的高两位bit值为：10；p(3,1)的高两位bit值为：00；p(3,2)的高两位bit值为：10；p(3,3)的高两位bit值为：10。将上述各个高两位比特值转化为十进制后求和，获得的第一通道累加值R＝3+1+1+3+0+1+0+1+0＝10。

将R像素通道的第一通道累加值与四个参考数值区间进行匹配，确定R像素通道的通道表征值为1。采用相同的方式可以获得G像素通道的通道表征值为3以及B像素通道的通道表征值为0。

步骤S203，基于像素区域在多个像素通道的通道表征值，确定像素区域的区域表征值；并基于多个像素区域的区域表征值，确定待鉴真藏品图像的第一随机特征。

将多个像素通道的通道表征值拼接，获得像素区域的区域表征值。举例来说，在确定R像素通道的通道表征值为1、G像素通道的通道表征值为3以及B像素通道的通道表征值为0时，像素区域α的表征值＝(1，3，0)＝(10，11，00)。

本申请实施例中，使用更少的bit位表示一个像素区域，一方面是为了提升计算效率，更重要的是通过区间值的划分，可以扩大每个像素通道间的差异，使得像素区域的主要特征更加显著。

在一些实施例中，针对每个像素通道，将多个像素区域的区域表征值各自在像素通道的通道表征值进行累加，获得第二通道累加值；以及将第二通道累加值映射到预设的第二数值区间内，获得待鉴真藏品图像在像素通道的图像表征值。基于获得的多个图像表征值，确定待鉴真藏品图像的第一随机特征。

举例来说，当像素区域的数量为256个时，将256个像素区域的区域表征值各自在R像素通道的通道表征值进行累加，获得第二通道累加值，第二通道累加值的取值范围为0-768，将768划分为256个参考数值区间，用8个bit位表示。将R像素通道的第二通道累加值与预设的256个参考数值区间进行比较；将与第二通道累加值匹配的参考数值区间，作为第二数值区间。然后将第二数据区间对应的表征值，作为待鉴真藏品图像在R像素通道的图像表征值。采用相同的方式可以确定待鉴真藏品图像在G像素通道的图像表征值以及在B像素通道的图像表征值。基于待鉴真藏品图像在R像素通道、G像素通道和B像素通道，确定待鉴真藏品图像的第一随机特征，上述过程具体可采用以下公式(1)表示：

其中，Z_P′表示待鉴真藏品图像的第一随机特征，α_i[]表示第i个像素区域在一个像素通道的通道表征值。

步骤S204，基于第一随机特征和每个已发行藏品图像的第二随机特征，确定待鉴真藏品图像与每个已发行藏品图像的第一相似度。

具体地，采用方差的方式计算待鉴真藏品图像与每个已发行藏品图像的第一相似度，具体如以下公式(2)所示：

其中，S表示第一相似度，Z_P′表示待鉴真藏品图像的第一随机特征，Z_P表示已发行藏品图像的第二随机特征，g表示像素通道的编号。

采用方差的方式计算待鉴真藏品图像与已发行藏品图像的第一相似度，可以有效凸显差异化，使得差异比较大的维度差异更大，从而提高数字藏品鉴真的准确性。

步骤S205，若存在大于第一阈值的第一相似度，则确定待鉴真藏品图像鉴真通过。

具体地，第一阈值可以根据实际情况进行设置，并可根据藏品业务灵活调整。当存在大于第一阈值的第一相似度时，说明待鉴真藏品图像与一个已发行藏品图像相同，从而可以证明待鉴真藏品图像为真品；当获得的多个第一相似度均不大于第一阈值时，说明待鉴真藏品图像不是已发行藏品图像，从而可以证明待鉴真藏品图像为赝品。

在一些实施例中，确定待鉴真藏品图像鉴真通过之前，从待鉴真藏品图像的多个随机像素中提取待校验信息，并确定已发行藏品图像的组合验证信息与待校验信息匹配。假设已发行藏品图像的组合验证信息与待校验信息不匹配，则可以直接确定待鉴真藏品图像鉴真不通过。

在一些实施例中，为了提高藏品鉴真的准确性，在确定已发行藏品图像的组合验证信息T_p与待校验信息T_P′匹配之后，从组合验证信息T_p中获取藏品签名S_p与校验信息V_p，从待校验信息T_P′中获取藏品签名S_P′与校验信息V_P′。

对藏品签名S_P′进行解析，获得相应的待校验公钥(kG)′。若待校验公钥(kG)′在区块链上没有对应的发行记录，则确定待鉴真藏品图像鉴真不通过。若待校验公钥(kG)′在区块链上存在对应的发行记录，则判断已发行藏品图像的校验信息V_p与待鉴真藏品图像的校验信息V_P′是否相同，若不同，则确定待鉴真藏品图像鉴真不通过；若相同，则确定待鉴真藏品图像鉴真通过。

需要说明的是，在实际应用中，将已发行藏品图像的组合验证信息与待校验信息匹配、判断待校验公钥(kG)′是否在区块链上有对应的发行记录、判断已发行藏品图像的校验信息V_p与待鉴真藏品图像的校验信息V_P′这几种鉴真方式，可以根据实际需要选取其中一种或多种鉴真方式，并设置执行顺序，同时，还可以根据实际需要调整选择的一种或多种鉴真方式与上述步骤S201至步骤S205所示的鉴真方式的执行顺序，对此，本申请不做具体限定。

举例来说，参见图5，为本申请实施例提供的一种数字藏品的鉴真方法的流程示意图，包括以下步骤：

步骤S501，获取待鉴真藏品图像。

步骤S502，计算待鉴真藏品图像的第一随机特征。

步骤S503，计算第一随机特征与每个已发行藏品图像的第二随机特征，确定待鉴真藏品图像与每个已发行藏品图像的第一相似度。

步骤S504，判断是否存在大于第一阈值的第一相似度，若是，则执行步骤S505，否则执行步骤S512。

步骤S505，从待鉴真藏品图像的多个随机像素中提取待校验信息。

步骤S506，从待校验信息中获取待鉴真藏品图像的藏品签名和校验信息。

步骤S507，判断已发行藏品图像的组合验证信息与待校验信息是否匹配，若是，则执行步骤S508，否则执行步骤S512。

具体地，此处判断的已发行藏品图像指前文中提到的与待鉴真藏品图像的第一相似度大于第一阈值的已发行藏品图像。

步骤S508，对待鉴真藏品图像的藏品签名进行解析，获得相应的待校验公钥。

步骤S509，判断待校验公钥在区块链上是否有对应的发行记录，若是，则执行步骤S510，否则执行步骤S512。

步骤S510，判断已发行藏品图像的校验信息与待鉴真藏品图像的校验信息是否相同，若是，则执行步骤S511，否则执行步骤S512。

步骤S511，待鉴真藏品图像为真。

步骤S512，待鉴真藏品图像为假。

在一些实施例中，已发行藏品图像的发行过程包括以下步骤：

获取待发行藏品图像，从待发行藏品图像中随机选取多个参考像素，并针对每个参考像素，基于参考像素和参考像素的多个邻居像素，获得像素区域；针对每个像素通道，基于像素区域中多个像素在像素通道的高N位比特值，确定像素区域在像素通道的通道表征值。基于像素区域在多个像素通道的通道表征值，确定像素区域的区域表征值；并基于多个像素区域的区域表征值，确定待发行藏品图像的第二随机特征。基于第二随机特征和每个已发行藏品图像的随机特征，确定待发行藏品图像与每个已发行藏品图像的第二相似度；若获得的第二相似度均小于第二阈值，则将待发行藏品图像作为已发行藏品图像进行发行。

具体地，确定待发行藏品图像的第二随机特征的过程与前文中确定待鉴真藏品图像的第一随机特征的过程相同，此处不再赘述。另外，采用方差的方式计算待发行藏品图像与每个已发行藏品图像的第二相似度。第二阈值可以根据实际情况进行设置，并可根据藏品业务灵活调整。当待发行藏品图像与每个已发行藏品图像的第二相似度均小于第二阈值时，说明待发行藏品图像不存在抄袭或者重发，可以发行；当待发行藏品图像与至少一个已发行藏品图像的第二相似度均大于等于第二阈值时，说明待发行藏品图像存在抄袭或者重发，则不允许发行。

本申请实施例中，从待发行藏品图像中随机选取多个参考像素，并基于多个参考像素以及相应的邻居像素，获得随机的多个像素区域，基于多个像素区域的像素通道的高N位比特值，获得待发行藏品图像第一随机特征，相较于通过训练神经网络提取藏品图像的随机特征来说，其计算量以及复杂度较小，且效率和计算性能更高。其次，因为多个参考像素是从待发行藏品图像中随机选取的，因此针对待发行藏品图像的恶意的局部修改或抄袭也能进行检查，其鲁棒性较好。

基于图1所示的系统架构，本申请实施例提供了一种数字藏品的生成方法的流程，该流程由图1所示的发行方设备执行，如图6所示，包括以下步骤：

步骤S601，对原始藏品图像进行哈希处理和签名，获得相应的藏品签名。具体地，发行方设备生成一对公私钥，记为(k,kG)，其中，k为私钥，kG为公钥。对原始藏品图像P进行哈希处理，获得哈希值，具体如以下公式(3)所示：

H_P＝HASH256(P)………………(3)

其中，H_P表示哈希值。

对哈希值进行签名，获得藏品签名，具体如以下公式(4)所示：

S_p＝Sign(H_P)………………(4)

其中，S_p表示藏品签名。

步骤S602，基于原始藏品图像对应的合约地址、藏品编号和公钥，确定初步校验信息。

具体地，基于原始藏品图像对应的合约地址CT、公钥kG及藏品Id计算初步校验信息V_p，具体如以下公式(5)所示：

V_p＝HASH256(CT|kG|Id)………………(5)

步骤S603，将藏品签名和初步校验信息进行拼接，获得组合验证信息。

具体地，将藏品签名S_p和初步校验信息V_p进行拼接，获得组合验证信息T_p，具体如以下公式(6)所示：

T_p＝S_p|V_p…………………………(6)

步骤S604，从原始藏品图像中选取多个随机像素，并在多个随机像素的像素通道的最低位嵌入组合验证信息，获得待发行藏品图像。

具体地，先计算存储验证信息T_p所需的随机像素个数c，以每个像素包括三个像素通道，每个像素通道给出一个比特位用于存储组合验证信息T_p，则计算随机像素个数c的方式如公式(7)所示：

其中，L(T_p)表示组合验证信息T_p的长度。

本申请实施例中，由于在每个像素通道中，随着比特位的降低，对像素颜色的影响在逐渐降低，对于像素通道的最低位，不管是1还是0，几乎不会影响像素的颜色，肉眼无法识别。基于此，将组合验证信息嵌入在多个随机像素的像素通道的最低位，从而在不影响原始藏品图像的内容的情况下，嵌入用于防伪鉴真的组合验证信息。其次，将组合验证信息嵌入在多个随机像素中，从而提高组合验证信息的安全性，避免攻击者破解组合验证信息。

在一些实施例中，本申请实施例至少采用以下方式从原始藏品图像中选取多个随机像素：

针对原始藏品图像中的每个原始像素，基于原始像素在多个像素通道上的高L位的比特值，确定原始像素的高位像素值；以及基于原始像素在多个像素通道上的低M位的比特值，确定原始像素的低位像素值，L和M为正整数。基于获得的多个高位像素值，对原始藏品图像中的多个原始像素进行排序，获得第一排序结果；以及基于获得的多个低位像素值，对原始藏品图像中的多个原始像素进行排序，获得第二排序结果；基于第一排序结果和第二排序结果，从多个原始像素中选取所述多个随机像素。

具体地，L和M的值可以根据实际情况进行设置。举例来说，设定每个像素包括三个像素通道，分别为R像素通道、G像素通道和B像素通道，每个像素通道包括8个比特位，L＝4，M＝4。

基于原始像素在多个像素通道上的高L位的比特值，确定原始像素的高位像素值，具体如以下公式(8)所示：

其中，x_ij代表在像素通道i上第j位的bit值，H_p为高位像素值。

基于原始像素在多个像素通道上的低M位的比特值，确定原始像素的低位像素值，具体如以下公式(9)所示：

其中，x_ij代表在像素通道i上第j位的bit值，L_p为低位像素值。

按照高位像素值从大到小的顺序，对原始藏品图像中的多个原始像素进行排序，获得第一排序结果；以及按照低位像素值从小到大的顺序，对原始藏品图像中的多个原始像素进行排序，获得第二排序结果。

也可以按照高位像素值从小到大的顺序，对原始藏品图像中的多个原始像素进行排序，获得第一排序结果；以及按照低位像素值从大到小的顺序，对原始藏品图像中的多个原始像素进行排序，获得第二排序结果。

在一些实施例中，从第一排序结果和第二排序结果的中心位置开始，分别向两端遍历，其中，在遍历过程中，将第一排序结果和第二排序结果中重叠的原始像素作为随机像素，直到获得多个随机像素时，停止遍历。

具体地，设定第一排序结果为：Q_H＝{Q_H(1),Q_H(2),…,Q_H(T)}，其中，Q_H(k)表示第一排序结果Q_H中排在第k位的原始像素的像素编号，T表示原始像素的总数量。

第二排序结果为：Q_L＝{Q_L(1),Q_L(2),…,Q_L(T)}，其中，Q_L(k)表示第二排序结果Q_L中排在第k位的原始像素的像素编号。

对上述第一排序结果和第二排序结果进行遍历的过程，具体包括以下步骤：

步骤1、计算mid＝T/2，如果T为偶数，则start＝mid，end＝mid+1，并记中心点center为{Q_H(start)，Q_H(end)}；如果T为奇数，则start＝end＝mid+1，并记中心点center为{Q_H(start)}。

步骤2、分别针对第一排序结果Q_H和第二排序结果Q_L，以center为中心，按照步长1向start和end两端进行遍历。

步骤3、如果在start到end的范围内，第一排序结果Q_H和第二排序结果Q_L中存在相同的像素编号，则将相同的像素编号添加至像素集合C。

具体地，当存在多个相同的像素编号时，以Q_H为参考，计算每个像素编号与中心点center的距离，然后按照距离从小到大的顺序对多个像素编号进行排序，其中，针对距离相等的多个像素编号，按照高位像素值H_p从大到小的顺序进行排序。按照最终排序结果依次将多个像素编号添加至像素集合C。在添加过程中若像素集合C已经存在该像素编号，则不重复添加；以及在像素集合C中的像素编号个数达到c个时，停止添加。

步骤4、设置start＝start-1,end＝end+1，并判断end是否等于T，若是，则执行步骤2，否则结束处理。

举例来说，设定T＝9，c＝5，第一排序结果Q_H和第二排序结果Q_L如图7所示。先计算mid＝9/2＝4，由于T为奇数，则start＝end＝4+1＝5，那么，Q_H的中心点center为Q_H(5)＝p₉，Q_L的中心点为Q_L(5)＝p₃。分别遍历Q_H和Q_L中start至end的像素编号，确定Q_H和Q_L中不存在相同的像素编号，则集合C＝{}。

设置start＝5-1＝4，end＝5+1＝6，由于end小于等于9，则分别遍历Q_H和Q_L中start至end的像素编号，确定Q_H和Q_L中存在相同的像素编号p₉，则将像素编号p₉添加至集合C，此时集合C更新为C＝{p₉}。

设置start＝4-1＝3，end＝6+1＝7，由于end小于等于9，则分别遍历Q_H和Q_L中start至end的像素编号，确定Q_H和Q_L中存在的相同的像素编号包括{p₉,p₁,p₇,p₈}。以Q_H为参考，在{p₉,p₁,p₇,p₈}中，p₉与中心点center最近，但是p₉已经添加至集合C中，则丢弃p₉。此时，p₇与中心点center最近，则将p₇添加至集合C。剩下的p₁和p₈与中心点center的距离相同，但是p₁对应的H_p大于p₈对应的H_p，则先将p₁添加至集合C，再将p₈添加至集合C，此时集合C更新为C＝{p₉,p₇,p₁,p₈}。

设置start＝3-1＝2,end＝7+1＝8，由于end小于等于9，则分别遍历Q_H和Q_L中start至end的像素编号，确定Q_H和Q_L中存在的相同的像素编号包括{p₉,p₁,p₇,p₈,p₄}，其中，{p₉,p₁,p₇,p₈}已经添加至集合C，故丢弃。再将剩下的p₄添加至集合C，此时集合C更新为C＝{p₉,p₇,p₁,p₈,p₄}。由于集合C中的元素编号个数达到c个，故结束执行。

需要说明的是，本申请不限于在原始藏品图像嵌入一份组合验证信息T_p，也可以基于组合验证信息T_p的长度以及原始藏品图像包含的像素通道总数，确定在原始藏品图像中嵌入组合验证信息T_p的份数v，并选取v份用于嵌入组合验证信息T_p的随机像素。然后将v份组合验证信息T_p，植入原始藏品图像中的各个随机像素的像素通道的最后一个bit位。

本申请实施例中，通过排序算法选取不同的随机像素，然后将组合验证信息植入原始藏品图像的非连续像素的像素通道的低位，在确保攻击者无法破解验证信息的同时，最大限度的降低植入信息对原始藏品图像的破坏。

基于相同的技术构思，本申请实施例提供了一种数字藏品的鉴真装置的结构示意图，如图8所示，该装置800包括：

获取模块801，用于从待鉴真藏品图像中随机选取多个参考像素，并针对每个参考像素，基于所述参考像素和所述参考像素的多个邻居像素，获得像素区域；

处理模块802，用于针对每个像素通道，基于所述像素区域中多个像素在所述像素通道的高N位比特值，确定所述像素区域在所述像素通道的通道表征值，N为正整数；基于所述像素区域在多个像素通道的通道表征值，确定所述像素区域的区域表征值；并基于多个像素区域的区域表征值，确定所述待鉴真藏品图像的第一随机特征；

判决模块803，用于基于所述第一随机特征和每个已发行藏品图像的第二随机特征，确定所述待鉴真藏品图像与每个已发行藏品图像的第一相似度；若存在大于第一阈值的第一相似度，则确定所述待鉴真藏品图像鉴真通过。

可选地，所述判决模块803还用于：

可选地，所述处理模块802具体用于：

可选地，所述处理模块802还用于：

可选地，所述处理模块802具体用于：

本申请实施例中，本申请实施例中，从待鉴真藏品图像中随机选取多个参考像素，并基于多个参考像素以及相应的邻居像素，获得随机的多个像素区域，基于多个像素区域的像素通道的高N位比特值，获得待鉴真藏品图像的第一随机特征，相较于通过训练神经网络提取藏品图像的随机特征来说，其计算量以及复杂度较小，且效率更高。其次，因为多个参考像素是从待鉴真藏品图像中随机选取的，因此针对恶意的局部修改或抄袭也能进行检查，其鲁棒性较好。

基于相同的技术构思，本申请实施例提供了一种数字藏品的生成装置的结构示意图，如图9所示，该装置900包括：

加密模块901，用于对原始藏品图像进行哈希处理和签名，获得相应的藏品签名；基于原始藏品图像对应的合约地址、藏品编号和公钥，确定初步校验信息；

拼接模块902，用于将所述藏品签名和所述初步校验信息进行拼接，获得组合验证信息；

嵌入模块903，用于从所述原始藏品图像中选取多个随机像素，并在所述多个随机像素的像素通道的最低位嵌入所述组合验证信息，获得所述待发行藏品图像。

可选地，所述嵌入模块903具体用于：

基于相同的技术构思，本申请实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是图1所示的发行方设备和/或鉴真系统，如图10所示，包括至少一个处理器1001，以及与至少一个处理器连接的存储器1002，本申请实施例中不限定处理器1001与存储器1002之间的具体连接介质，图10中处理器1001和存储器1002之间通过总线连接为例。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。

在本申请实施例中，存储器1002存储有可被至少一个处理器1001执行的指令，至少一个处理器1001通过执行存储器1002存储的指令，可以执行上述数字藏品的鉴真和生成方法的步骤。

其中，处理器1001是计算机设备的控制中心，可以利用各种接口和线路连接计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1002内的指令以及调用存储在存储器1002内的数据，从而实现数字藏品的鉴真和生成。可选的，处理器1001可包括一个或多个处理单元，处理器1001可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1001中。在一些实施例中，处理器1001和存储器1002可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。

处理器1001可以是通用处理器，例如中央处理器(CPU)、数字信号处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器1002作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器1002可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(Random AccessMemory，RAM)、静态随机访问存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，PROM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、带电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器1002是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机设备存取的任何其他介质，但不限于此。本申请实施例中的存储器1002还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。

基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算机设备执行的计算机程序，当程序在计算机设备上运行时，使得计算机设备执行上述数字藏品的鉴真和生成方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机设备或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机设备或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机设备或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机设备或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机设备实现的处理，从而在计算机设备或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

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

1.一种数字藏品的鉴真方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待鉴真藏品图像鉴真通过之前，还包括：

从所述待鉴真藏品图像的多个随机像素中提取待校验信息，并确定所述已发行藏品图像的组合验证信息与所述待校验信息匹配。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述像素区域中多个像素在所述像素通道的高N位比特值，确定所述像素区域在所述像素通道的通道表征值，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个像素区域的区域表征值，确定所述待鉴真藏品图像的第一随机特征，包括：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述已发行藏品图像的发行过程包括以下步骤：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取待发行藏品图像，包括：

7.一种数字藏品的生成方法，其特征在于，包括：

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从所述原始藏品图像中选取多个随机像素，包括：

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，基于所述第一排序结果和所述第二排序结果，从所述多个原始像素中选取所述多个随机像素，包括：

10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1～9任一所述方法的步骤。