1. 概述
随着数字化时代的到来,电子合同的数量不断增加。然而,在一些重要场合,一份签署好的电子合同并不被认可。这时,就需要使用公章来保证合同的真实性和合法性。但是,为了突破一些不法分子的种种手段,如盗用公章等,我们需要一些特殊技巧和工具帮助我们进行真伪鉴别。本文将介绍如何使用Java实现合同公章真伪鉴别。
2. 技术背景
2.1 公章介绍
公章是指国家机关、企事业单位、机关团体、社会团体、民事团体、自然人等单位和个人为了证明其法定地位和身份,用以标识、认可、证明、保障、承担或作出决定、意见等专用印章。
2.2 数字签名技术
数字签名是一项公钥密码技术,它可以用来保证电子合同的真实性和完整性。数字签名提供了一种方法来确认文件是由特定的个人或机构创建的,而且文件在传输过程中没有被更改过。
public static byte[] sign(PrivateKey privateKey, byte[] data) throws Exception {
Signature signature = Signature.getInstance("SHA256WithRSA");
signature.initSign(privateKey);
signature.update(data);
return signature.sign();
}
3. 合同公章真伪鉴别的关键步骤
3.1 获取印章特征向量
在进行公章鉴别时,需要先提取印章的特征向量。这可以通过图像处理技术实现。常用的方法是将印章进行二值化、去除边框、抗干扰处理等等。经过处理后,印章图像就被转换成了一个特征向量,可以用于后续的比对操作。
3.2 获取合同特征向量
与印章特征向量的提取类似,合同特征向量的提取也需要通过图像处理技术实现。我们可以通过去掉合同的签章位置和边框等方式将签章区域提取出来,并进行抗干扰处理。这样,我们就可以提取出合同的特征向量。
public static byte[] getFeatureVector(BufferedImage image) {
int width = image.getWidth();
int height = image.getHeight();
int[] pixels = new int[width * height];
image.getRGB(0, 0, width, height, pixels, 0, width);
byte[] vector = new byte[width / 8 * height / 8];
for (int i = 0; i < height; i += 8) {
for (int j = 0; j < width; j += 8) {
int sum = 0;
for (int k = 0; k < 8; k++) {
for (int l = 0; l < 8; l++) {
int pixel = pixels[(i + k) * width + j + l];
int r = (pixel >> 16) & 0xff;
int g = (pixel >> 8) & 0xff;
int b = pixel & 0xff;
int gray = (int) (0.3 * r + 0.59 * g + 0.11 * b);
sum += gray;
}
}
int avg = sum / 64;
int index = (i / 8) * (width / 8) + j / 8;
if (avg > 128) {
vector[index / 8] |= 0x80 >> (index % 8);
}
}
}
return vector;
}
3.3 比对特征向量
在获取了印章和合同的特征向量后,我们就可以进行比对了。比较两个特征向量,得出相似度值。如果相似度值过大,就可以认为这个印章是真的;否则,就是假的。
public static double compare(byte[] feature1, byte[] feature2) {
int count = 0;
for (int i = 0; i < feature1.length; i++) {
byte b1 = feature1[i];
byte b2 = feature2[i];
for (int j = 0; j < 8; j++) {
if ((b1 & (0x80 >> j)) == (b2 & (0x80 >> j))) {
count++;
}
}
}
return (double) count / (feature1.length * 8);
}
4. 总结
在日常工作中,我们经常需要用到合同公章真伪鉴别技术来确保公司的正常运转和降低风险。本文较为详细地阐述了Java实现合同公章真伪鉴别的关键步骤和技巧,包括印章特征向量的获取、合同特征向量的获取、特征向量比对等。希望本文能够对大家有所帮助。