基于区块链的图形生成方法技术

本发明专利技术公开了基于区块链的图形生成方法，构造区块体，区块体包括上一区块的哈希值、该区块的唯一性数据(如:用户身份信息、时间戳及随机数)，区块头包括根据区块体内数据生成的哈希值；每一个与区块对应的唯一哈希值可以对应到图像特征库中唯一特征组合并用该特征组合重构成唯一图像，故图像具有与用户身份唯一对应性，每个用户看看到的图像均不同。

【技术实现步骤摘要】
基于区块链的图形生成方法
本专利技术属于图形生成
，具体涉及基于区块链的图形生成方法。
技术介绍
对于具备某些特征的系列图形生成方法，譬如虚拟宠物形象，现有的解决方案有：1)为所有用户提供相同的形象。2)通过贴画机制，为用户提供基础的宠物形象，该形象可通过添加各种附加贴纸来改变基础形象。上述这些方法都只能生成有限的宠物形象，且用户与用户之间宠物形象相同概率很高，不具备唯一性，缺乏特色。因此，有必要开发一种可生成独一无二的图形的方法。
技术实现思路
本专利技术公开了基于区块链的图形生成方法，可实现生成用户数量多少的且具有唯一性的图像数据。本专利技术公开的基于区块链的图形生成方法,包括以下步骤：1)按构成图像的特征，建立各种特征库F1、F2…F3、FN；2)定义可唯一标识各图像特征库中的特征的特征标识值集合F1index、F2index、F3index…FNindex；3)定义包括用户身份信息的区块结构及信息，通过区块链算法，生成该区块对应的唯一哈希值；4)将唯一哈希值对应到特征标识值集合中的一组唯一特征标识值，并通过该组唯一特征标识值来对应到特征库生成一个图像。进一步地,步骤3中，按以下方式生成唯一哈希值，31)定义区块的结构及信息：区块包括区块头和区块体，区块体包括上一区块的哈希值、该区块的唯一性数据，区块头包括根据区块体内数据生成的哈希值；人为定义图形的第一个区块为创世区块，其区块体中的上一区块哈希值定义成任意随机数；区块头包括根据区块体生成的哈希值；32)由区块链算法，将本区块体中上一区块的哈希值、该区块的唯一性数据作为输入生成该区块对应的唯一哈希值，并将该哈希值放入区块头。进一步地,区块的唯一性数据包括：意图生成图像时的图形数据、意图生成图像时的时间戳及随机数。进一步地,图形数据包括用户身份信息。进一步地,一个区块的唯一哈希值的位数与特征标识值集合中各特征标识值位数和相同。进一步地,一个区块的唯一哈希值计算，其对应位取值范围应控制在对应特征标识值取值范围内。本专利技术有益技术效果为：构造区块结构，区块包括区块头和区块体，区块体包括上一区块的哈希值、该区块的唯一性数据(如:用户身份信息、时间戳及随机数)，区块头包括根据区块体内数据生成的哈希值；每一个与区块对应的唯一哈希值可以对应到图像特征库中唯一特征组合并用该特征组合重构成唯一图像，故图像具有与用户身份唯一对应性，每个用户看看到的图像均不同。附图说明图1为区块结构定义示意图；图2为图像的特征构成示意图；图3为32位16进制的图形特征值示例；图4为另一个32位16进制的图形特征值示例。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明。一、区块的定义如图1所示，图1公开了N个区块。区块由区块头1与区块体2构成。区块体的内容包括：上一区块哈希值、本区块图形数据、区块索引、随机值、意图生成图像时的时间戳。其中，图形数据中存储有用户身份信息、图形尺寸等信息。区块头包括根据区块体内数据生成的哈希值。区块体中的所有数据作为区块链算法(既哈希算法)的输入数据，这些数据的组合是唯一的，引入的随机值也可以有效地避免偶然因素带来的数据相同。选用区块链算法，只要输入不同，输出就可以不同，因此能够得到在该区块链中唯一的哈希值。区块链算法可以选用SHA-1、SHA-256、MD5等算法，也可自己实现。二、特征库建立如图2所示，抽取图像的若干特征值，根据特征值能够方便地描绘出图形。特征值数量与其取值范围需按照反比选取，特征值数量多，那么其每一个特征值的取值范围就会缩小。特征值数量少，其每一个特征值的取值范围就会扩大。按构成图像的N类特征(图3中为9类特征，包括鼻子、头发、耳朵、眼镜、下肢、鞋子、嘴巴、上肢、衣服)，建立各种特征库F1、F2…F3、F9。定义可唯一标识各图像特征库中的特征的特征标识值集合F1index、F2index、F3index…F9index。特征库按以下实施例建立实施例一、如图3所示，建立宠物形象特征库，选取宠物形象的特征值，按以下方式定义特征的特征标识值集合：h1-h3位为花纹，h4-h6位为上肢，h7-h9位为下肢，h10-h12位为耳朵，h13-h15位为眼睛，h16-h18位为头发，h19-h20位为鼻子，h21-h22位为嘴巴，h23-h28为衣服，h29-h32为鞋子。特征标识值集合一共10类特征，合计有32位。在花纹特征值中，由花纹的颜色和形状组成，形状由h1-h2位表示，共有256种花纹形状，颜色由h3位表示，共有16种颜色，那么花纹共有4096种取值；在上肢特征值中，由上肢的手形、指形、肢体形状组成，手形由h4表示，共有16种可能，指形由h5表示，共有16种可能，肢体形状由h6表示，共有16种可能，那么上肢共有4096种可能；同样地，下肢有4096种可能，耳朵有4096种可能，眼睛有4096种可能，头发有4096种可能，鼻子有256种可能，嘴巴有256种可能，衣服有16777216种可能，鞋子有65536种可能。宠物的形象共有1632种。实施例二、如图4所示，建立宠物形象特征库，选取宠物形象的特征值，按以下方式定义特征的特征标识值集合：h1-h3位为花纹，h4-h6位为上肢，h7-h9位为下肢，h10-h12位为耳朵，h13-h15位为眼睛，h16-h18位为头发，h19-h20位为鼻子，h21-h22位为嘴巴，h23-h28为衣服，h29-h32为鞋子。在花纹特征值中，由花纹的颜色和形状组成，形状由h1-h2位表示，共有18种花纹形状，颜色由h3位表示，共有16种颜色，那么花纹共有288种取值；在上肢特征值中，由上肢的手形、指形、肢体形状组成，手形由h4表示，共有16种可能，指形由h5表示，共有16种可能，肢体形状由h6表示，共有16种可能，那么上肢共有4096种可能；同样地，下肢有4096种可能，耳朵有4096种可能，眼睛有4096种可能，头发有4096种可能，鼻子有256种可能，嘴巴有256种可能，衣服有16777216种可能，鞋子有65536种可能。那么宠物的形象共有18*1630种，其中，h1-h2位的花纹，有效值从0至17，那么18至255的取值视为无效值。特征标识值集合中各特征标识值的位数总合与一个区块的唯一哈希值的位数相等。本专利技术公开的基于区块链的图形生成方法，包括以下步骤：1)按构成图像的N类特征，建立各种特征库F1、F2…F3、FN。2)定义可唯一标识各图像特征库中的特征的特征标识值集合F1index、F2index、F3index…FNindex。3)定义包括用户身份信息的区块结构及信息，通过区块链算法，生成该区块对应的唯一哈希值。其中，定义区块的结构及信息为区块体包括上一区块的哈希值、该区块的唯一性数据(区块的唯一性数据包括：意图生成图像时的图形数据、意图生成图像时的时间戳及随机数。图形数据包括用户身份信息)，区块头包括根据区块体内数据生成的哈希值；人为定义图形的第一个区块为创世区块，其区块体中的上一区块哈希值定义成任意随机数；区块头包括根据区块体生成的哈希值；由区块链算法，将本区块体中上一区块的哈希值、该区块的唯一性数据作为输入生成该区块对应的唯一哈希值，并将该哈希值放入区块头。4)将唯一哈希值对应到特征标识值集合本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于区块链的图形生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1)按构成图像的N类特征，建立各种特征库F1、F2…F3、FN；2)定义可唯一标识各图像特征库中的特征的特征标识值集合F1index、F2index、F3index…FNindex；3)定义包括用户身份信息的区块结构及信息，通过区块链算法，生成该区块对应的唯一哈希值；4)将唯一哈希值对应到特征标识值集合中的一组唯一特征标识值，并通过该组唯一特征标识值来对应到特征库生成一个图像。

【技术特征摘要】
1.基于区块链的图形生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1)按构成图像的N类特征，建立各种特征库F1、F2…F3、FN；2)定义可唯一标识各图像特征库中的特征的特征标识值集合F1index、F2index、F3index…FNindex；3)定义包括用户身份信息的区块结构及信息，通过区块链算法，生成该区块对应的唯一哈希值；4)将唯一哈希值对应到特征标识值集合中的一组唯一特征标识值，并通过该组唯一特征标识值来对应到特征库生成一个图像。2.如权利要求1所述的基于区块链的图形生成方法，其特征在于：步骤3中，按以下方式生成唯一哈希值，31)定义区块的结构及信息：区块包括区块头(1)和区块体(2)，区块体包括上一区块的哈希值、该区块的唯一性数据，区块头包括根据区块体内数据生成的哈希值；人为定义图形的第一个区块...

【专利技术属性】
技术研发人员：李嘉华，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50