Java 기술을 사용하여 계약서에 있는 공식 인감의 진위 여부를 효과적으로 식별하는 방법

Java 기술을 사용하여 계약서의 공식 인감 진위 여부를 효과적으로 식별하는 방법

기술이 지속적으로 발전함에 따라 점점 더 많은 문서, 계약서 및 기타 문서가 전자적으로 처리되고 위조 방지 및 보안이 강화되었습니다. 공식 인감이 특히 중요해졌습니다. Java 기술을 사용하여 계약서에 있는 공식 인감의 진위 여부를 효과적으로 식별하면 공식 인감의 보안과 신뢰성을 강화하는 데 도움이 됩니다. 이 기사에서는 Java 기술을 사용하여 공식 인장의 진위 여부를 식별하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

1단계: 공식 인감 이미지 데이터 획득
먼저 계약서에 대한 공식 인감 이미지 데이터를 획득해야 합니다. 계약서 스캔, 계약서 사진 촬영 등을 통해 이를 수행할 수 있습니다. Java에서는 Image 클래스를 사용하여 이미지 데이터를 처리할 수 있습니다. 다음은 이미지 파일을 Java 프로그램에 로드하는 샘플 코드입니다.

import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class ContractSealVerification {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            File imageFile = new File("seal.jpg"); // 公章图像文件的路径
            BufferedImage image = ImageIO.read(imageFile); // 加载图像文件
            // 根据需要，我们可以对图像进行预处理，例如灰度化、二值化等操作
            // ...
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

2단계: 인감 이미지의 특징 추출
인감의 진위를 식별하기 전에 인감의 특징을 추출해야 합니다. 영상. 일반적으로 사용되는 특징 추출 방법에는 명암도 동시 발생 행렬, 로컬 이진 패턴 등이 있습니다. 이 예에서는 회색 레벨 동시 발생 행렬을 예로 사용합니다. 다음은 공식 인감 이미지의 계조 동시 발생 행렬 특징을 추출하기 위한 샘플 코드입니다.

import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class ContractSealVerification {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            File imageFile = new File("seal.jpg"); // 公章图像文件的路径
            BufferedImage image = ImageIO.read(imageFile); // 加载图像文件
            int[][] grayMatrix = extractGrayMatrix(image); // 提取灰度共生矩阵特征
            // ...
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static int[][] extractGrayMatrix(BufferedImage image) {
        // 根据需要，我们可以调整图像的大小
        int width = image.getWidth();
        int height = image.getHeight();
        int[][] grayMatrix = new int[width][height];
        
        for (int i = 0; i < width; i++) {
            for (int j = 0; j < height; j++) {
                // 将RGB颜色转换为灰度值
                int rgb = image.getRGB(i, j);
                int gray = (rgb >> 16) & 0xff; // 获取红色分量
                grayMatrix[i][j] = gray;
            }
        }
        
        return grayMatrix;
    }
}

3단계: 공식 인감 진위 모델 설정
공식 인장 이미지의 특성을 얻은 후 공식 인장 진위 모델을 설정해야 합니다. 인감 정품 모델. 이는 지원 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등과 같은 전통적인 기계 학습 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 다음은 공식 인감 진위 모델을 설정하기 위한 샘플 코드입니다.

import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.functions.LibSVM;
import weka.core.Attribute;
import weka.core.DenseInstance;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;

public class ContractSealVerification {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 获取训练数据
            Instances instances = getTrainingData();
            // 建立支持向量机(SVM)分类器
            Classifier classifier = new LibSVM();
            classifier.buildClassifier(instances);
            
            // 获取待鉴别的公章图像特征
            int[][] grayMatrix = extractGrayMatrix(image);
            double[] features = extractFeatures(grayMatrix);
            Instance instance = new DenseInstance(1.0, features);
            instance.setDataset(instances);
            
            // 进行真伪预测
            double prediction = classifier.classifyInstance(instance);
            if (prediction == 0) {
                System.out.println("公章是真实的");
            } else {
                System.out.println("公章是伪造的");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static Instances getTrainingData() {
        // 创建属性列表
        List<Attribute> attributes = new ArrayList<>();
        // 添加特征属性
        for (int i = 0; i < numFeatures; i++) {
            Attribute attribute = new Attribute("feature" + i);
            attributes.add(attribute);
        }
        // 添加类别属性
        List<String> labels = new ArrayList<>();
        labels.add("真实");
        labels.add("伪造");
        Attribute labelAttribute = new Attribute("label", labels);
        attributes.add(labelAttribute);
        
        // 创建数据集
        Instances instances = new Instances("seal_verification", attributes, 0);
        instances.setClassIndex(instances.numAttributes() - 1);
        
        // 添加训练样本
        Instance instance1 = new DenseInstance(numFeatures + 1);
        // 设置特征值
        for (int i = 0; i < numFeatures; i++) {
            instance1.setValue(i, featureValue);
        }
        // 设置类别
        instance1.setValue(numFeatures, "真实");
        instances.add(instance1);
        // ...
        
        return instances;
    }
    
    public static double[] extractFeatures(int[][] grayMatrix) {
        // 提取图像特征
        double[] features = new double[numFeatures];
        // ...
        return features;
    }
}

요약:
이 기사에서는 Java 기술을 사용하여 계약서에서 공식 인감의 진위를 효과적으로 식별하는 방법을 소개합니다. 공식 인감 이미지 데이터를 획득하고 공식 인감 이미지 특징을 추출하고 공식 인감 진위 모델을 구축함으로써 Java를 사용하여 공식 인감 진위 식별 기능을 실현할 수 있습니다. 독자들이 이 기사의 내용을 실제 응용 분야에서 학습하고 특정 요구에 따라 코드를 최적화하고 확장할 수 있기를 바랍니다.

참고: 이 섹션의 코드는 타사 라이브러리 Weka를 사용하여 기계 학습 작업을 구현합니다.

위 내용은 Java 기술을 사용하여 계약서에 있는 공식 인감의 진위 여부를 효과적으로 식별하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!