[发明专利]一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法

权利要求书

1.一种面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：

以预设时间为起点，对第一段直播视频的每一帧图像进行检测，将包含隐私数据的图像标记为社交图像，并记录下对应的发布者信息，同时所有观看该直播视频的人也记录下该直播视频中的社交图像的原始发布者信息；

利用神经网络模型对每个社交图像进行多尺度超分辨率重建，得到多尺度下的待识别社交图像；

对多尺度下的待识别社交图像进行识别，得到样本隐私数据，并根据样本隐私数据和对应发布者信息建立样本隐私数据库；

按照时间戳的顺序，从预设时间点之后发布的每一段直播视频中获取待检测社交图像，同时所有观看该直播视频的人也记录下该直播视频中的社交图像的原始发布者信息；

从待检测社交图像中识别隐私数据和对应发布者信息，获得待对比隐私数据和待对比发布者信息；

将待对比隐私数据和数据库中的样本隐私数据进行对比，若对比结果不同，则将该直播视频标记为首次发布，并把其中的隐私数据和其对应的发布者信息存储到样本隐私数据库中；若对比结果相同，则进行下一步；

将待对比发布者信息和数据库中的发布者信息进行对比，若对比结果相同，则将该直播视频标记为原作者再次发布；若对比结果不同，则将该直播视频对应的发布者标记为违规者，并向执法人员发送指令进行核查。

2.如权利要求1所述的面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其特征在于，所述以预设时间为起点，对第一段直播视频的每一帧图像进行检测，将包含隐私数据的图像标记为社交图像，并记录下对应的发布者信息的步骤具体包括：

获取第一段直播视频的每一帧图像；

利用VJ检测技术对每一帧图像进行检测，得到包含隐私数据的图像；

将包含隐私数据的图像标记为社交图像，并记录下对应的发布者信息。

3.如权利要求2所述的面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其特征在于，所述利用VJ检测技术对每一帧图像进行检测，得到包含隐私数据的图像的步骤具体包括：

对图像进行特征预处理，得到待检测图像；

利用AdaBoost算法对待检测图像进行滑窗检测，并得到检测结果；

将检测结果进行合并，并删除错误结果，得到包含隐私数据的图像。

4.如权利要求1所述的面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其特征在于，所述利用神经网络模型对每个社交图像进行多尺度超分辨率重建，得到多尺度下的待识别社交图像的步骤具体包括：

对训练样本图像进行预处理，并构建训练数据集和标签数据集；

构建融合多尺度信息的全卷积神经网络；

将训练数据集输入到构建的融合多尺度信息卷积神经网络中进行训练，获得学习后的卷积神经网络模型；

将社交图像输入到卷积神经网络模型中进行重建，得到超分辨率图像；

将超分辨率图像进行多尺度变换，得到多尺度下的待识别社交图像。

5.如权利要求1所述的面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其特征在于，所述对多尺度下的待识别社交图像进行识别，得到样本隐私数据的步骤具体包括：

对多尺度下的待识别社交图像进行预处理；

对经预处理后得到的图像进行特征提取；

利用knn算法对提取到的特征进行分类识别，得到多尺度下的识别结果；

对多尺度下的识别结果进行综合判断，得到样本隐私数据。

6.如权利要求5所述的面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其特征在于，所述对多尺度下的待识别社交图像进行预处理的步骤具体如下：

利用平均值法对待识别社交图像进行灰度化处理；

利用中值法对灰度化处理后的图像进行降噪处理；

对降噪处理后的图像进行分割，得到单个文字图像。

7.如权利要求1所述的面向视频直播社交大数据的区块链数据隐私保护方法，其特征在于，所述的隐私数据为邮箱、电话、QQ号其中的一个或多个。