基于区块链的数字作品版权保护系统的设计与实现
这是一篇关于数字作品,版权保护,区块链,深度学习,特征提取的论文, 主要内容为近年来,随着多元化社交平台的迅猛发展,用户愈来愈热衷于通过网络来分享自己生活的所见所闻。但目前在这些社交平台上,作品侵权的现象时有发生,作品确权难度大。并且综合当前已实现的版权保护系统来看,还没有将文本与图片或文本与视频作为一个整体的数字作品进行版权保护。本文从当前社交平台存在的问题出发,结合区块链和深度学习技术的特点设计与实现了一个基于区块链的数字作品版权保护系统,其中数字作品是文本加图片以及文本加视频。首先,对于作品版权的获取采用深度学习算法提取作品的特征向量,从而得到具有鲁棒性的作品版权特征,本文使用改进的Swin Transformer模型算法对数字作品中的图像和视频关键帧进行特征提取,使用BERT模型对文本进行特征提取,将提取到的特征向量作为作品的版权信息存储到Milvus数据库中进行保护,并结合Milvus的相似度检索功能解决了作品版权侵权的问题。其次,本文通过调研目前的社交网络平台以及深入分析区块链技术,对基于区块链的数字作品版权保护系统进行了需求分析,设计了系统的总体架构、系统功能模块,并对其中登录模块、作品版权管理模块、版权申请处理模块、版权申诉处理模块、版权授权处理等模块进行了详细的流程设计。最后,本文采用了分层架构模型进行系统开发,采用Vue.js+Spring Boot+FastAPI框架完成了基于以太坊区块链的数字作品版权保护系统的开发,使用Solidity语言完成了作品版权上链与查询等功能的智能合约;通过Vue.js嵌入Element-UI开发的前端与Spring Boot后端服务提供了 RESTful API接口通信;Spring Boot服务通过Web3j与Ethereum链上合约进行交互,实现链上和链下的交互;通过FastAPI框架与深度学习模型和Milvus数据库交互对系统后端提供向量存储与相似度检索等功能接口。最终经过了系统测试,保证了系统的功能的安全性、正确性和可扩展性。
基于区块链的数字作品版权保护系统的设计与实现
这是一篇关于数字作品,版权保护,区块链,深度学习,特征提取的论文, 主要内容为近年来,随着多元化社交平台的迅猛发展,用户愈来愈热衷于通过网络来分享自己生活的所见所闻。但目前在这些社交平台上,作品侵权的现象时有发生,作品确权难度大。并且综合当前已实现的版权保护系统来看,还没有将文本与图片或文本与视频作为一个整体的数字作品进行版权保护。本文从当前社交平台存在的问题出发,结合区块链和深度学习技术的特点设计与实现了一个基于区块链的数字作品版权保护系统,其中数字作品是文本加图片以及文本加视频。首先,对于作品版权的获取采用深度学习算法提取作品的特征向量,从而得到具有鲁棒性的作品版权特征,本文使用改进的Swin Transformer模型算法对数字作品中的图像和视频关键帧进行特征提取,使用BERT模型对文本进行特征提取,将提取到的特征向量作为作品的版权信息存储到Milvus数据库中进行保护,并结合Milvus的相似度检索功能解决了作品版权侵权的问题。其次,本文通过调研目前的社交网络平台以及深入分析区块链技术,对基于区块链的数字作品版权保护系统进行了需求分析,设计了系统的总体架构、系统功能模块,并对其中登录模块、作品版权管理模块、版权申请处理模块、版权申诉处理模块、版权授权处理等模块进行了详细的流程设计。最后,本文采用了分层架构模型进行系统开发,采用Vue.js+Spring Boot+FastAPI框架完成了基于以太坊区块链的数字作品版权保护系统的开发,使用Solidity语言完成了作品版权上链与查询等功能的智能合约;通过Vue.js嵌入Element-UI开发的前端与Spring Boot后端服务提供了 RESTful API接口通信;Spring Boot服务通过Web3j与Ethereum链上合约进行交互,实现链上和链下的交互;通过FastAPI框架与深度学习模型和Milvus数据库交互对系统后端提供向量存储与相似度检索等功能接口。最终经过了系统测试,保证了系统的功能的安全性、正确性和可扩展性。
基于区块链的数字作品版权保护系统的设计与实现
这是一篇关于数字作品,版权保护,区块链,深度学习,特征提取的论文, 主要内容为近年来,随着多元化社交平台的迅猛发展,用户愈来愈热衷于通过网络来分享自己生活的所见所闻。但目前在这些社交平台上,作品侵权的现象时有发生,作品确权难度大。并且综合当前已实现的版权保护系统来看,还没有将文本与图片或文本与视频作为一个整体的数字作品进行版权保护。本文从当前社交平台存在的问题出发,结合区块链和深度学习技术的特点设计与实现了一个基于区块链的数字作品版权保护系统,其中数字作品是文本加图片以及文本加视频。首先,对于作品版权的获取采用深度学习算法提取作品的特征向量,从而得到具有鲁棒性的作品版权特征,本文使用改进的Swin Transformer模型算法对数字作品中的图像和视频关键帧进行特征提取,使用BERT模型对文本进行特征提取,将提取到的特征向量作为作品的版权信息存储到Milvus数据库中进行保护,并结合Milvus的相似度检索功能解决了作品版权侵权的问题。其次,本文通过调研目前的社交网络平台以及深入分析区块链技术,对基于区块链的数字作品版权保护系统进行了需求分析,设计了系统的总体架构、系统功能模块,并对其中登录模块、作品版权管理模块、版权申请处理模块、版权申诉处理模块、版权授权处理等模块进行了详细的流程设计。最后,本文采用了分层架构模型进行系统开发,采用Vue.js+Spring Boot+FastAPI框架完成了基于以太坊区块链的数字作品版权保护系统的开发,使用Solidity语言完成了作品版权上链与查询等功能的智能合约;通过Vue.js嵌入Element-UI开发的前端与Spring Boot后端服务提供了 RESTful API接口通信;Spring Boot服务通过Web3j与Ethereum链上合约进行交互,实现链上和链下的交互;通过FastAPI框架与深度学习模型和Milvus数据库交互对系统后端提供向量存储与相似度检索等功能接口。最终经过了系统测试,保证了系统的功能的安全性、正确性和可扩展性。
基于区块链的数字作品版权保护系统的设计与实现
这是一篇关于数字作品,版权保护,区块链,深度学习,特征提取的论文, 主要内容为近年来,随着多元化社交平台的迅猛发展,用户愈来愈热衷于通过网络来分享自己生活的所见所闻。但目前在这些社交平台上,作品侵权的现象时有发生,作品确权难度大。并且综合当前已实现的版权保护系统来看,还没有将文本与图片或文本与视频作为一个整体的数字作品进行版权保护。本文从当前社交平台存在的问题出发,结合区块链和深度学习技术的特点设计与实现了一个基于区块链的数字作品版权保护系统,其中数字作品是文本加图片以及文本加视频。首先,对于作品版权的获取采用深度学习算法提取作品的特征向量,从而得到具有鲁棒性的作品版权特征,本文使用改进的Swin Transformer模型算法对数字作品中的图像和视频关键帧进行特征提取,使用BERT模型对文本进行特征提取,将提取到的特征向量作为作品的版权信息存储到Milvus数据库中进行保护,并结合Milvus的相似度检索功能解决了作品版权侵权的问题。其次,本文通过调研目前的社交网络平台以及深入分析区块链技术,对基于区块链的数字作品版权保护系统进行了需求分析,设计了系统的总体架构、系统功能模块,并对其中登录模块、作品版权管理模块、版权申请处理模块、版权申诉处理模块、版权授权处理等模块进行了详细的流程设计。最后,本文采用了分层架构模型进行系统开发,采用Vue.js+Spring Boot+FastAPI框架完成了基于以太坊区块链的数字作品版权保护系统的开发,使用Solidity语言完成了作品版权上链与查询等功能的智能合约;通过Vue.js嵌入Element-UI开发的前端与Spring Boot后端服务提供了 RESTful API接口通信;Spring Boot服务通过Web3j与Ethereum链上合约进行交互,实现链上和链下的交互;通过FastAPI框架与深度学习模型和Milvus数据库交互对系统后端提供向量存储与相似度检索等功能接口。最终经过了系统测试,保证了系统的功能的安全性、正确性和可扩展性。
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