基于PKI的电子印章系统

本文将数字签名技术应用于电子印章,设计了一套基于PKI的电子印章系统。这套电子印章系统采用XML数据格式、原始文档、印章图片和落款等盖章信息在盖章文件中分开存放,支持多次盖章和同时盖章。通过客户端浏览器插件和Office插件,可以在浏览器和Office中完成盖章、验证、浏览等功能。最后,本文给出了基于B／S结构的电子印章系统结构,并以甲、乙双方在同一文档上盖章为例,介绍了盖章、验证和再盖章的过程。     

基于Web Service的电子印章系统

印章在政府办公和企业事务处理中起着极为重要的作用,在对电子印章各种实现技术进行了系统研究基础上,采用面向对象的软件工程方法,结合电子印章的特点和政务办公信息系统中的签章需求,提出了一套简单、高效、安全的签章方案,详细论述了系统框架、印章原型设计、印章图形处理技术,并对系统所采用的Web Service体系结构服务器端进行了深入的研究。     

一种自动提取中国书画作品中印章图像的方法

在分析了中国书画印章图像特点的基础上,针对基于内容的书画作品图像检索领域中存在的"语义鸿沟"问题,提出了一种自动提取中国书画作品中印章图像的方法,并设计实现了该算法.通过对提取效果进行分析,证明该方法有较高提取率,这对书画作品中图像语义和特定图像鉴别的研究有重要意义.     

基于PKI的网络传输中电子印章的研究

针对电子公文传输中的安全问题．本文提出了一种电子印章的解决方案。该方案依据PKI的应用原理,采用PKI／CA的加密解密技术,建立了基于PKI的电子印章系统。经过运行．该方案有效的保证电子公文传输中的安全,实现了电子印章在应用中的唯一性、完整性和不可否认性的安全特征。     

电子政务中WPS印章的应用

信息化时代国家的政府办公信息化工作也处于一个很重要的地位,目前我国电子政务的建设正处于方兴未艾的时期,而电子政务系统建设中的一个重要问题就是要解决政府办公时公文流转的安全性、正确性、不可抵赖性。目前国内在这个方面做的比较好的就是金山公司提供的电子印章服务功能。     

在数字印章中嵌入信息的方法及其实现

提出了一种在数字印章图像中的圆环上嵌入信息的方法,以实现文档认证的目的。分析了Bresenham圆序列的各种性质,提出了两个具体的圆环信息嵌入算法,分析了它们的嵌入量和平均形变量。第一个算法仅在圆环的外圆中嵌入数据,其形变较小;第二个算法同时在外圆和内圆中嵌入信息,使信息嵌入量增大了一倍。实验与分析表明,两种算法的平均形变量均小于1像素,其嵌入效果也令人满意。此外,两种算法在普通大小的数字印章中可分别嵌入HMAC-SHA512认证码和1 024比特的RSA签名结果。     

基于漫水填充算法的中文印章识别方法

印章识别是智能化办公中必不可少的一环,现阶段的印章识别方法是将扫描后的电子文档直接输入神经网络模型中进行识别,面临着无法准确定位印章位置、弯曲文本识别准确率低等问题。针对上述问题,提出了一种高效的中文印章文本识别方法,该方法使用漫水填充算法处理灰度图像进行印章图像特征增强,保证了中文印章检测精度,同时引入了极坐标转换操作以确保文本特征完整性。为了评估本文方法的有效性,在现有的文本识别网络模型进行了多组对比实验。经实验表明,已有的网络模型融合该方法所提取的文本特征均表现出优异的识别结果。     

基于PKI和数字水印的电子印章解决方案

本文主要介绍了一种结合PKI技术和数字水印技术的电子印章设计方案。方案中使用PKI分配成对的密钥来完成电子印章的嵌入和提取验证。对电子印章的制作、注册、论证等一系列过程进行了详细的设计。这个解决方案将会大大提高电子文档的安全性。     

基于二维中垂线Hough变换的圆形印章定位算法

提出了一种在灰度图像上使用二维中垂线Hough变换定位圆形印章的方法。给出了印章定位算法的具体实现过程,并通过实验验证了定位效果。     

在Word中制作自己喜欢的印章

微软Word功能十分强大,不仅可以进行文字处理与编辑,还可以制作特殊图形、印章等,图文印章在各种场合有重要用途,给文档加盖一枚精美的电子印章,能给它增添几分尊严和现代气息。笔者根据自己的工作经验,阐述了实现电子印章的一种方法,希望对大家有所帮助。     

基于统计模型的书法笔画轮廓恢复*

获取书法汉字笔画的完整轮廓是进行计算机书法模拟和创作的重要前提,而笔画间的相互覆盖使得获取的笔画轮廓不完整。结合一个已有的统计模型,提出了一种新的笔画轮廓恢复方法。该方法通过建立轮廓模型、统计学习相似笔画来实现有缺失笔画轮廓的恢复。其主要过程包括笔画轮廓建模、建立并训练统计模型、运用统计模型恢复轮廓。实验表明该方法既有广泛的适应性又呈现良好的效果。     

基于毛笔建模的机器人书法系统

针对机器人书法系统存在仅考虑毛笔笔直状态下机器人书写的问题,提出了一种新的机器人书法系统,可使机器人能够在倾斜状态下书写汉字。该系统首先分析毛笔足迹,建立一种适合用于机器人毛笔书写的基于线性回归算法的笔触模型;然后使用遗传算法从笔画图像获得轨迹信息,加入了起笔、行笔、收笔规则,生成虚拟笔画图像;最后采用B样条算法实现机器人路径规划,坐标变换完成姿态计算,从而进行实际书写。机器人书法系统提取了3种笔画特征作为评价指标,实验结果表明:机器人毛笔书法系统可以得到较好的书写效果。     

基于粒子系统的书法书写仿真系统

水墨风格渲染是非真实感渲染的一个研究分支.利用CPU、GPU配合实现的粒子系统,结合纹理融合技术来实现书法书写字迹仿真.利用鼠标实现用户交互,鼠标按键、位移方向和位移速度控制墨滴的走向,实现了书法书写的仿真.系统采用实时渲染方式,用户可根据需要对场景和系统进行配置并实时调整视角和缩放.实验表明运算速度能够满足交互系统的实时性需求.     

多损失融合网络的中国书法字体与风格分类

目的 中国书法博大精深,是中国文化很重要的组成部分。书法字体与风格分类是书法领域的研究热点。目前书法字体和书法风格两个概念混淆,并且书法风格分类准确率不高,针对上述问题,本文将两个概念进行区分,并提出了一个融合多损失的孪生卷积神经网络,能同时解决中国书法字体以及风格分类问题。方法 提出的网络包含两个共享权重的分支,每个分支用于提取输入图像的特征。为了获得不同尺度下的特征表示,将Haar小波分解嵌入到每个网络分支中。与传统孪生神经网络不同的是,将网络的每个分支扩展为一个分类网络。网络训练时融合了两类不同的损失,即对比损失和分类损失,进而从两个角度同时对网络训练进行监督。具体来说,为了使来自同一类的两幅输入图像特征之间的距离尽可能小、使来自不同类的两幅输入图像特征之间的距离尽可能大,网络采用对比损失作为损失函数。此外,为了充分利用每幅输入图像的类别信息,在网络每个分支上采用交叉熵作为分类损失。结果 实验结果表明,本文方法在两个中国书法字体数据集和两个中国书法风格数据集上的分类准确率分别达到了99.90%、94.09%、99.38%和93.28%,高于对比方法。两种损失起到了良好的互补作用,Haar小波分解的引入在4个数据集上均提升了分类准确率,在风格数据集的提升效果更为明显。结论 本文方法在中国书法字体以及风格分类两个任务中取得了令人满意的效果,为书法领域研究工作提供了新思路。     

基于马尔可夫链的书画时序感量化方法

书法欣赏被广泛认为需要进行时序还原,而绘画的时序还原长期被忽略,并且笔触的细节特征被认为能增强时序的感知。为了量化时序感以及探究笔触细节特征对时序感的影响,提出了一种基于马尔可夫链熵率的书画作品时序感量化方法。首先,将个体在书画作品上标记点的感知时序建模为马尔可夫链;然后,计算马尔可夫模型的熵率得到感知时序的不确定性;最后,采用负熵来衡量感知时序的有序性,并将其归一化得到量化指标——时序感。通过对多个书画作品的时序感实测,验证了此方法的可行性,并基于该度量研究了图形变换对书画作品时序感知的影响。实验结果显示,原始图像在旋转或镜像变换后的时序感的一致性保持在较高水平,但正确率有显著变化。这意味着,笔触特征并非形成时序感受的首要因素,观者自身的笔顺经验在其中更加重要,而该推论还需进一步验证。     

一种改进的汉字骨架提取算法

为了更有效地提取汉字的骨架,提出一种基于内切圆提取汉字骨架的新方法。该方法首先对Windows系统中的汉字进行边缘检测,提取出汉字的边缘,然后迭代计算特定步长范围内的内切圆,将各内切圆的圆心连接起来得到书法汉字的骨架。实验结果表明,该方法在提取书法汉字骨架的同时保留了原始汉字的边缘信息,提取的骨架具有良好的对称性和连通性。     

Discovering calligraphy style relationships by Supervised Learning Weighted Random Walk Model

Chinese calligraphy is an important part of Chinese traditional culture. More and more calligraphy works are digitized, preserved and exhibited in digital libraries. Users may want to appreciate the style-similar works simultaneously. However, currently available services such as metadata-based browsing and searching can not satisfy such kind of requirement. To allow users to appreciate the style-similar works conveniently, we propose a Supervised Learning Weighted Random Walk Model to discover calligraphy style relationships. In the model, we consider the heterogeneity of both edges and nodes, and then use some preference pairs to learn the weights of different types of edges in the graph. After the weight learning, the style relationships can be discovered by random walk on the heterogeneous graphs. In order to solve the out-of-graph node problem, we pre-compute the personalized vector for each character or visual word, then utilize the Linearity Theory for vector addition to approximate the relationships between the new node and other nodes in graph. Then we demonstrate several applications which prove the effectiveness and efficiency of our proposed model and a user study for benefit verification. Finally, we explore some strategies to enhance the performance with the explicit or implicit user interaction including feedback, clickthrough data tracking.     

书法和篆刻:亟待重视的美术基础实践课程

在国内美术专业院校,目前的情况是书法和篆刻这一类中国传统美术基础课程成为各院校意向重视和表面重视的课程:要么开设为鉴赏课、理论课或选修课,要么只纳入国画专业的必修基础课程。这种收效甚微缺乏足够实践课时的课程设置,没有把其放到专业必修基础课的高度来认识。     

基于区块链的数字作品DCI管控模型

针对互联网生态下数字知识产权面临的版权登记、盗版猖獗和版权纠纷等问题,提出了去信任的数字作品数字版权唯一标识符（DCI）管控模型。首先,构建了基于区块链去中心化理念的端到端体系架构,区块链取代传统关系数据库作为核心存储机制,通过创建交易、构造区块、区块的合法性验证与链接构建了数字作品区块链的交易信息存储机制,保证版权信息不可篡改性和可溯源性;其次,提出了基于智能合约的数字化发行和流通协议,设计了版权登记、查询、转让三类合约,通过自动执行预设指令的方式产生交易,保证模型透明高效与自动化运作。理论分析和仿真表明,在数字作品区块链网络中,伪造区块攻击的概率趋近于零,与传统的基于可信第三方版权认证机制相比,该模型具有更好的架构安全性。实验结果表明,该模型降低了数字版权登记的门槛,增强了版权认证的权威,具有更好的实时性和鲁棒性。     

Extraction and segmentation of tables from Chinese ink documents based on a matrix model

This paper presents an approach for extracting and segmenting tables from Chinese ink documents based on a matrix model. An ink document is first modeled as a matrix containing ink rows, including writing and drawing ones. Each row consists of collinear ink lines containing ink characters. Together with their associated drawing rows, adjacent writing rows having an identical distribution of writing lines and?or the same associated drawing rows if available are extracted to form a table. Row and column headers, nested sub-headers and cells are identified. Experiments demonstrate that the proposed approach is more effective and robust.