Java 기술을 사용하여 계약서의 공식 인감 진위 여부를 확인하는 방법

Java 기술을 사용하여 계약서에서 공식 인장의 진위를 식별하는 방법

요약:
공식 인장은 계약의 적법성과 진위성을 보장하기 위해 계약에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 관인을 위조하는 기술도 지속적으로 업데이트되어 계약 식별에 어려움을 겪고 있습니다. 이 기사에서는 Java 기술을 사용하여 계약서에서 공식 인감의 진위 여부를 식별하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

1. 인감의 진위 확인 원칙
인감은 기업, 기관의 법적 인감으로 독특하고 폐쇄적이며 규범적입니다. 직인의 진위 여부는 다음과 같은 측면을 통해 확인할 수 있습니다.

1. 시각적 특징: 직인의 외관에는 인감 패턴, 글꼴, 인장 가장자리 등을 포함한 특정 사양이 있습니다. 위조된 공식 인장은 일반적으로 세부 사항이 다릅니다.
2. 재질 특성: 공식 인장은 일반적으로 금속이나 돌과 같은 특수 재료로 만들어지며 질감과 무게에 일정한 특성을 가지고 있습니다.
3. 인장 조각: 공식 인장에 있는 텍스트는 일반적으로 양각 처리되어 있으며 육안으로 구별하기 어려운 작은 세부 사항을 포함하여 위조 방지 기능이 있습니다.
4. 씰 레이저 특성: 레이저 마킹 또는 레이저 조각은 공식 인장의 위조 방지 기술에 자주 사용되며, 이는 특정 광원 아래에서 특정 패턴을 표시합니다.

2.Java 기술을 활용한 공인 인감 진위 여부 확인 방법

1. 이미지 처리 기술
   Java의 이미지 처리 라이브러리를 통해 계약서의 공인 인감 이미지를 처리하고 분석할 수 있습니다. OpenCV, JavaCV 등의 라이브러리를 사용하여 모서리 인식, 윤곽선 감지 등 공식 인장의 시각적 특징을 추출할 수 있습니다. 표준 관인 양식에 따라 관인이 규정에 부합하는지 여부를 판단하여 진위 여부를 확인합니다.

코드 예:
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org. opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.CvType.CV_8U;

public class SealDetection {
public static void main(String[] args) {

  // 加载本地库
  System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
  
  // 读取图片文件
  Mat sourceImage = Imgcodecs.imread("contract_seal.jpg");
  
  // 灰度处理
  Mat grayImage = new Mat();
  Imgproc.cvtColor(sourceImage, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
  
  // 图像边缘检测
  Mat edgeImage = new Mat();
  Imgproc.Canny(grayImage, edgeImage, 100, 200);
  
  // 圆查找
  Mat circles = new Mat();
  Imgproc.HoughCircles(edgeImage, circles, Imgproc.CV_HOUGH_GRADIENT, 1, edgeImage.rows()/8, 200, 100, 0, 0);
  
  // 绘制检测到的圆
  for (int i = 0; i < circles.cols(); i++) {
     double[] circleData = circles.get(0, i);
     Point center = new Point(Math.round(circleData[0]), Math.round(circleData[1]));
     int radius = (int) Math.round(circleData[2]);
     Imgproc.circle(sourceImage, center, radius, new Scalar(0, 255, 0), 2);
  }
  
  // 显示处理结果
  HighGui.imshow("Detected Seals", sourceImage);
  HighGui.waitKey(0);

}
}

2. 인장 이미지 비교 기술
   Java의 이미지 처리 라이브러리를 사용하여 먼저 실제 공식 인장 이미지를 배치로 얻은 다음 계약서 공식 인감 이미지와 실제 인감 이미지를 비교해 보세요. 일반적으로 사용되는 방법으로는 이미지 특징 추출, 유사성 계산 등이 있습니다. 일치 정도를 계산하여 직인의 진위 여부를 판단합니다.

코드 예:
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.MatOfFloat; opencv.core.MatOfKeyPoint;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.HighGui; opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.features2d.Features2d;
import org.opencv.features2d.KAZE;
수입 조직. opencv.features2d.KeyPoint;
import org.opencv.features2d.DescriptorMatcher;
import java.util.LinkedList;

public class SealValidation {

public static void main(String[] args) {

  //加载本地库
  System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); 

  //读取真实公章图像
  Mat refImage = Imgcodecs.imread("real_seal.jpg"); 
  
  //读取合同公章图像
  Mat testImage = Imgcodecs.imread("contract_seal.jpg"); 
  
  //创建KAZE关键点检测器
  FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.KAZE); 
  
  //检测关键点
  MatOfKeyPoint refKp = new MatOfKeyPoint(); 
  MatOfKeyPoint testKp = new MatOfKeyPoint(); 
  detector.detect(refImage, refKp); 
  detector.detect(testImage, testKp); 
  
  //提取特征描述子
  DescriptorExtractor extractor = DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.KAZE); 
  
  Mat descriptorRef = new Mat(); 
  Mat descriptorTest = new Mat(); 
  extractor.compute(refImage, refKp, descriptorRef); 
  extractor.compute(testImage, testKp, descriptorTest); 
  
  //创建FLANN特征匹配器
  DescriptorMatcher matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMING); 
  
  //匹配特征描述子
  MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch(); 
  matcher.match(descriptorRef, descriptorTest, matches); 
  
  //绘制匹配结果
  Mat outputImage = new Mat(); 
  Scalar matchColor = new Scalar(0, 255, 0); 
  Features2d.drawMatches(refImage, refKp, testImage, testKp, matches, outputImage, matchColor, 
     Scalar.all(-1), new MatOfByte(), 
     Features2d.NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); 
  
  //计算匹配度
  double totalMatches = matches.rows(); 
  System.out.println("总匹配点数: " + totalMatches); 
  
  double maxDist = 0; 
  double minDist = 100; 
  List<DMatch> matchList = matches.toList(); 
  
  //获取匹配点的最大和最小距离
  for (int i = 0; i < totalMatches; i++) { 
     double dist = matchList.get(i).distance; 
     if (dist < minDist) minDist = dist; 
     if (dist > maxDist) maxDist = dist; 
  } 
  
  //选择适合的匹配点
  LinkedList<DMatch> goodMatches = new LinkedList<DMatch>(); 
  for (int i = 0; i < totalMatches; i++) { 
     if (matchList.get(i).distance <= 3 * minDist) { 
        goodMatches.addLast(matchList.get(i)); 
     } 
  } 
  
  //计算匹配率
  double matchPercentage = (goodMatches.size() / totalMatches) * 100; 
  System.out.println("公章匹配率: " + matchPercentage + "%"); 
  
  //显示处理结果
  HighGui.imshow("Matched Seals", outputImage); 
  HighGui.waitKey(0); 

}
}

3. 결론
Java 기술을 사용하여 계약서에서 공식 인감의 진위 여부를 확인하는 것은 복잡하고 어렵습니다. 일. 영상처리 및 특징 매칭 기술을 통해 공인을 다양한 차원으로 분석, 비교하여 공인의 진위 여부를 판별할 수 있습니다. 물론, 위조 기술이 계속해서 변화함에 따라, 공인 인감을 식별하는 방법도 지속적으로 업데이트되고 개선되어야 합니다.
공인의 진위 여부를 확인하는 것은 계약에서 중요한 연결고리이며 기업, 기관, 개인 모두에게 큰 의미를 갖습니다. 이 기사에서 제공하는 Java 기술 방법과 코드 예제가 독자가 계약서의 공식 인감의 진위를 식별하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Java 기술을 사용하여 계약서의 공식 인감 진위 여부를 확인하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!