一种基于区块链的金融征信系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于区块链的金融征信系统及方法，包括：用户信息格式化单元、密钥管理单元、用户信息存储单元和用户信息查验单元；各金融征信组织先对各自的用户信息进行统一格式化处理，这样便于各金融征信组织之间对用户信息的读取和管理，同时，通过将区块链技术应用到用户信息的验证、存储和查验中，这样保证了用户信息的可靠性，有利于金融行业健康的快速发展。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链的金融征信系统及方法
本专利技术涉及金融领域，尤其涉及一种基于区块链的金融征信系统及方法。
技术介绍
目前，随着社会的快速发展，以人工智能、云计算、大数据和区块链等为代表的新技术在金融领域的应用中不断深入，成为信用社会建设的重要力量。同时，随着金融的快速发展，各金融征信组织积累了大量个人征信数据,但由于金融征信组织都是各自管理自己的用户信息,这样便会导致个人多头借贷、过度借贷等行为不断出现,不利于金融行业健康的发展。那么，如何将新技术应用到金融征信中，是目前亟需解决的问题之一。同时，在金融征信组织管理用户信息时，由于用户信息中的用户人脸图像会存在噪声，该噪声又会影响人脸图像的后序处理，所以需对用户人脸图像进行降噪处理，但现有的降噪方法降噪效果不佳。而且，金融征信组织在采集用户的人脸图像时，经常会出现因环境因素或设备原因而导致的人脸图像中有雾的情况，一旦人脸图像中有雾，就需对人脸图像进行消雾处理，但现有的人脸图像消雾效果较差，无法满足业务需求。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决
技术介绍
中所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区块链的金融征信系统，其特征在于，包括：用户信息格式化单元、密钥管理单元、用户信息存储单元和用户信息查验单元；其中，/n所述用户信息格式化单元，用于金融征信组织根据用户信息模板，对采集的用户信息进行格式化处理；/n所述密钥管理单元，用于金融征信组织生成对应的加密密钥和签名公私钥，并为用户信息上传者提供加密密钥和签名密钥，为用户信息上链者提供签名密钥，为用户信息管理者提供加密密钥和签名密钥，为用户信息需求者提供签名密钥；/n所述用户信息存储单元，用于对用户信息上传者身份进行验证，验证通过后，用户信息上链者将用户信息上传到对应的云服务器和区块链上；/n所述用户信息查验单元，用于对用户信...

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的金融征信系统，其特征在于，包括：用户信息格式化单元、密钥管理单元、用户信息存储单元和用户信息查验单元；其中，
所述用户信息格式化单元，用于金融征信组织根据用户信息模板，对采集的用户信息进行格式化处理；
所述密钥管理单元，用于金融征信组织生成对应的加密密钥和签名公私钥，并为用户信息上传者提供加密密钥和签名密钥，为用户信息上链者提供签名密钥，为用户信息管理者提供加密密钥和签名密钥，为用户信息需求者提供签名密钥；
所述用户信息存储单元，用于对用户信息上传者身份进行验证，验证通过后，用户信息上链者将用户信息上传到对应的云服务器和区块链上；
所述用户信息查验单元，用于对用户信息需求者身份进行验证，验证通过后，用户信息管理者从区块链和云服务器上查询调取所述用户信息需求者所需的用户信息，并发送给所述用户信息需求者。


2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的金融征信系统，其特征在于，所述用户信息模板的内容包括用户姓名、身份证信息、对应人脸图像和贷款信息。


3.根据权利要求1所述的一种基于区块链的金融征信系统，其特征在于，所述对采集的用户信息进行格式化处理前，对采集的用户信息中的人脸图像进行降噪处理，具体降噪处理过程如下：
建立由降噪人脸图像生成单元、降噪图像代价函数建立单元、人脸图像噪声建立单元、噪声代价函数建立单元、噪声人脸图像融合单元、融合图像代价函数建立单元和整体代价函数建立单元组成的人脸图像降噪模型；其中，所述降噪人脸图像生成单元，用于建立降噪人脸图像并获取人脸图像层数据；具体地，采集随机带噪人脸图像，将该随机带噪人脸图像输入降噪人脸图像生成单元，降噪人脸图像生成单元的首层为卷积层，中部编码和解码分别对应由多个编码映射层和多个解码映射层组成，尾层为卷积层；其中，编码映射层在编码过程中建立浅层特征与深层特征之间的对应关系，解码映射层在解码过程中建立低分辨率特征与高分辨率特征之间的对应关系，编码映射层和解码映射层相互连接；在编码映射层中对输入采用预设步长的卷积核进行编码采样得到编码采样结果，再采用预设补偿的反卷积核进行解码采样得到解码采样结果，再将解码采样结果与编码映射层的输入相减得到编码差值，再采用预设步长的卷积核对编码差值进行编码采样得到差值编码采样结果，最后将差值编码采样结果与编码采样结果相加得到编码输出结果；在解码映射层中对输入的编码输出结果采用预设步长的卷积核进行解码采样得到解码采样结果，再采用预设步长的反卷积核进行编码采样得到编码采样结果，再将编码采样结果与解码映射层的输入相减得到解码差值，再采用预设步长的卷积核对解码差值进行解码采样得到差值解码采用结果，最后将差值解码采用结果与解码采样结果相加得到解码输出结果；所述降噪图像代价函数建立单元，用于根据人脸图像层数据建立降噪图像代价函数；具体为，降噪人脸图像生成单元的输入为随机带噪人脸图像，目标为原始带噪人脸图像，输出为人脸图像层数据；计算原始带噪人脸图像与人脸图像层数据间的均方误差即得降噪图像代价函数；所述人脸图像噪声建立单元，用于建立真实噪声并获取噪声层数据；具体为，人脸图像噪声建立单元的首层由卷积和参数化修正线性单元组成，中部层均由卷积、批归一化单元和参数化修正线性单元组成，尾层为卷积层；人脸图像噪声建立单元的输入为原始带噪人脸图像，目标为经验降噪，输出为噪声层数据；所述噪声代价函数建立单元，用于根据噪声层数据和经验降噪建立噪声代价函数；其中，经验降噪具体为先确定原始带噪人脸图像的噪声级别，然后采用三维块匹配降噪算法对原始带噪人脸图像行降噪即得三维块匹配降噪结果，再将原始带噪人脸图像去除三维块匹配降噪结果即得经验降噪；计算噪声层数据和经验降噪间的均方误差即得噪声代价函数；所述噪声人脸图像融合单元，用于根据人脸图像层数据和噪声层数据融合建立融合噪声人脸图像；所述融合图像代价函数建立单元，用于根据融合噪声人脸图像和原始带噪人脸图像建立融合图像代价函数；具体为，将人脸图像层数据加上噪声层数据即得融合噪声人脸图像，计算融合噪声人脸图像和原始带噪人脸图像间的均方误差即得融合图像代价函数；所述整体代价函数建立单元，用于建立整体代价函数，该整体...

【专利技术属性】
技术研发人员：周海英，
申请(专利权)人：武汉谦屹达管理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42