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文档简介
作品类型确定对应的处理策略和目标审查分类2在接收到数字作品版权认证请求时,根据所述数字作品版权认根据所述作品类型确定对应的处理策略和目标审查分类模型,基于将所述目标输入对象输入至所述目标审查分类模型中,得到审查在审查通过时,将所述待认证数字作品与预设认证作品库其中,所述根据所述作品类型确定对应的处理策略和目标审若所述作品类型为文字作品,则确定对应的处理策略为第一若所述作品类型为音频作品,则确定对应的处理策略为第三查分类模型为第三审查分类模型,所述第三审查分类模型与所述第一审查分类模型相同,基于所述第三处理策略将所述待认证数字作品转换成文字作品类型将所述第二切词文本输入预设词向量模型,得到所述第二切词文本中各对所述第二词向量按对应的维度进行相加,得到所述转换后的待若所述作品类型为文字作品,则确定对应的处理策略为将所述第一切词文本输入预设词向量模型,得到所述第一切词文本中各根据所述第一词向量得到所述待认证数字作品对应的第一文档向若所述作品类型为图片作品,则确定对应的处理策略为第二查分类模型为第二审查分类模型,所述第二审查分类模型为基于卷积神经网络的分类模34.如权利要求1至3中任一项所述的版权认证方法,其特征在通过预设文档搜索引擎计算所述待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证文字根据所述第一相似度值从所述已认证文字作品中筛选得到第一预设数量的相似文字计算所述相似文字作品与所述待认证数字作品之间的第述第一最长公共子序列的长度计算所述相似文字作品与所述待认证数字作品之间的长度检测所述第一计算结果中是否存在大于第一预设阈值述待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证文字作品之间的第一相似度值的步骤包通过所述预设文档搜索引擎对预设认证作品库中的根据所述倒排索引结果计算所述分词集中各分词对各分词的分值进行加和处理,得到所述待认证数字作品通过预设图像检索引擎计算所述待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证图片根据所述第二相似度值从所述已认证图片作品中筛选得到第二预设数量的相似图片提取所述待认证数字作品的第一尺度不变特征变换SIFT特征向量,并提4计算所述第一尺度不变特征变换SIFT特征向量与所述第二尺度不变特征变换SIFT特检测所述第二计算结果中是否存在大于第二预通过预设文档搜索引擎计算所述待认证音频文字作品与预设认证作品库中的已认证根据所述第三相似度值从所述已认证音频文字作品中检索得到第三预设数量的相似计算所述相似音频文件作品与所述待认证音频文字作品之间的第二最长公共子序列,并根据所述第二最长公共子序列的长度计算所述相似音频文字作品与所述待认证音频文检测所述第三计算结果中是否存在大于第三预设阈值基于所述作品信息生成对应的版权认证信息,并根据所述版权认证将所述数据上链请求发送至版权认证联盟链,以使得所述版权第一获取模块,用于在接收到数字作品版权认证请求时,根处理模块,用于根据所述作品类型确定对应的处理策略和目标审查分版权认证模块,用于在审查通过时,将所述待认证数字作品与预设认证其中,所述根据所述作品类型确定对应的处理策略和目标审若所述作品类型为文字作品,则确定对应的处理策略为第一5若所述作品类型为音频作品,则确定对应的处理策略为第三查分类模型为第三审查分类模型,所述第三审查分类模型与所述第一审查分类模型相同,基于所述第三处理策略将所述待认证数字作品转换成文字作品类型将所述第二切词文本输入预设词向量模型,得到所述第二切词文本中各对所述第二词向量按对应的维度进行相加,得到所述转换后的待执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的版权认证方所述版权认证设备为如权利要求11所述的版权基于所述数据上链请求获取待上链数据信息,并基于共识算法完6[0012]基于所述第一处理策略对所述待认证数字作品进行切词处理,得到第一切词文7[0029]通过预设文档搜索引擎计算所述待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证[0030]根据所述第一相似度值从所述已认证文字作品中筛选得到第一预设数量的相似据所述第一最长公共子序列的长度计算所述相似文字作品与所述待认证数字作品之间的8[0037]通过所述预设文档搜索引擎对预设认证作品库中的已认证文字作品进行倒排索[0040]通过预设图像检索引擎计算所述待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证[0041]根据所述第二相似度值从所述已认证图片作品中筛选得到第二预设数量的相似[0049]通过预设文档搜索引擎计算所述待认证音频文字作品与预设认证作品库中的已[0050]根据所述第三相似度值从所述已认证音频文字作品中检索得到第三预设数量的[0051]计算所述相似音频文件作品与所述待认证音频文字作品之间的第二最长公共子9版权认证程序被所述处理器执行时实现如上所述的版权认证方法到数字作品版权认证请求时,根据数字作品版权认证请求获取待认证数字作品和作品类品版权的在线认证,可以针对不同类型的数字作品在秒级的时间复杂度内完成版权认证,[0078]本发明实施例版权认证设备可以是智能手机,也可以是PC(Persona[0080]本领域技术人员可以理解,图1中示出的版权认证设备结构并不构成对版权认证据上链请求获取待上链数据信息,然后基于共识算法完成对该待上链数据信息的上链操[0110]在确定得到第一处理策略后,基于第一处理策略对待认证数字作品进行切词处处理后的图片训练一个基于卷积神经网络的分[0119]在确定得到第二处理策略后,基于第二处理策略对待认[0126]步骤a35,根据所述第二词向量得到所述转换后的待认证数字作品对应的第二文第一审查分类模型的训练方法训练得到的其他类[0143]步骤c11,通过预设文档搜索引擎计算所述待认证数字作品与预设认证作品库中[0144]步骤c12,根据所述第一相似度值从所述已认证文字作品中筛选得到第一预设数[0145]步骤c13,计算所述相似文字作品与所述待认证数字作品之间的第一最长公共子[0154]通过预设文档搜索引擎计算待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证文字后,通过ES搜索引擎对预设认证作品库中的已认证文字作品进行倒排索引,并根据倒排索引结果计算分词集中各分词对应的分值。在通过ES搜索引擎对已认证文字作品进行倒排索引时,也是先通过ES搜索引擎自带的分词器进行分词,并会得到各分词的词频信息和位置信息,进而建立各分词与作品文档之间的倒排索引,其中倒排索引是一个字典类数据结构 该分词在每个作品中的位置信息与词频信息,通过倒排索引,可以根据分词快速获取包含这个分词的文档列表及词频信息。在根据倒排索引结果计算分词集中各分词对应的分值而根据词频和逆文档频率计算各分词的分值。例如,对待认证数字作品进行分词后得到包值,每个作品的分值可以为作品中分词A的词频与词A的逆文档频率的乘积(当然也可以根结构进行存储,此时则无需执行“通过所述预设文档搜索引擎对预设认证作品库中的已认行加和处理,得到待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证文字作品之间的第一相似度值。于从已认证文字作品中筛选得到包含待认证文字作品中的全部或大部分切词的文字作品,标序列对应的子字符串即为X和Y之间的最长公共子序列。如字符串ABCDE和字符串XAYCDZ[0161]步骤c21,通过预设图像检索引擎计算所述待认证数字作品与预设认证作品库中[0162]步骤c22,根据所述第二相似度值从所述已认证图片作品中筛选得到第二预设数[0169]通过预设图像检索引擎计算待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证图片工描述的主观性。用户检索的过程一般是提供一个样例图像(QuerybyExample)或描绘一图片作品都是按预设尺寸存储的,故需对图片类的待认证数字作品进行对应的缩放处理,作品与预设认证作品库中的已认证图片作品之间的第二此处通过CBIR引擎进行初步筛选的目的在于从已认证图片作品中筛选得到包含较多待认[0171]然后,分别提取待认证数字作品和相似图片作品的SIFT(Scale-invariant定版权认证不通过,此时则无需提取其他相似图片作品与待认证数字作品的SIFT特征向[0175]步骤c31,将所述待认证数字作品转换成文字作品类型,得到待认证音频文字作[0176]步骤c32,通过预设文档搜索引擎计算所述待认证音频文字作品与预设认证作品[0177]步骤c33,根据所述第三相似度值从所述已认证音频文字作品中检索得到第三预[0178]步骤c34,计算所述相似音频文件作品与所述待认证音频文字作品之间的第二最过预设文档搜索引擎计算待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证音频文字作品之[0185]然后,计算相似文字音频作品与待认证音频文字作品之间的第二最长公共子序后根据第二最长公共子序列的长度计算相似音频文字作品与待认证数字作品之间的长度则无需计算其他相似音频文字作品与待认证数字作品之间的第二最长公共子序列及后续另一部分信息可由版权认证系统生成,例如认证时间、作品的md5(Message-Digest基于所述数据上链请求完成对所述待认证数他人作品进行传播的情况,版权所有者即可根据区块链上的认证信息对侵权行为进行申[0210]处理模块20,用于根据所述作品类型确定对应的处理策[0215]基于所述第一处理策略对所述待认证数字作品进行切词处理,得到第一切词文[0232]通过预设文档搜索引擎计算所述待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证[0233]根据所述第一相似度值从所述已认证文字作品中筛选得到第一预设数量的相似据所述第一最长公共子序列的长度计算所述相似文字作品与所述待认证数字作品之间的[0240]通过所述预设文档搜索引擎对预设认证作品库中的已认证文字作品进行倒排索[0243]通过预设图像检索引擎计算所述待认证数字作品与预设认证作品库中的已认证[0244]根据所述第二相似度值从所述已认证图片作品中筛选得到第二预设数量的相似[0252]通过预设文档搜索引擎计算所述待认证
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