印鉴鉴别系统的设计与实现
发布时间:2022-01-06 09:58
随着我国经济的不断发展,印鉴鉴别成为经济领域不可分割的一部分。印鉴是从事或者参与经济相关活动的身份证明,印鉴的模样需与相关机构文件中的模样保持一致,是个人参与经济活动的重要物件。传统的印鉴鉴别方式主要靠肉眼对比,其错误率往往较高,并且对比效率低下,容易被一些投机者利用,不能满足金融行业对安全性的要求。当今是计算机技术迅猛发展的时代,各行业都受益于计算机技术的提高,同时,银行作为国家经济发展的重要组成部分,也在不断跟进改革的步伐。在快节奏的交流时代,传统的印鉴管理显然不能满足社会要求。在先进计算机技术的帮助下,结合相关的计算方法和扫描技术,采用电子验印来改善传统验印方式已经迫在眉睫,因此研发一款印鉴鉴别系统具有一定的市场需求。印鉴鉴别系统在银行等相关金融企业中占有重要地位。建立准确、流畅的印鉴鉴别系统能够保证银行日常交易的安全,提高企业的工作效率。印鉴鉴别系统的实现需要基于一定的社会理论和实际基础,掌握目前社会上比较成熟的印鉴鉴别系统流程,在根据系统开发要求,制定出论文的实现方案和步骤,本文通过对银行印鉴鉴别的实地考察,分析,论证了印鉴鉴别系统的必要性和可行性。文章首先通过对比二值化方法...
【文章来源】:电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:80 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
类视图
文件视图窗口图
ResourceView 包含系统开发的资源文件。点击相关部分可以展示资源类型。如果程序需要调试时,可以进一步点开相关部分子文件中的程序,进行修改或删除。资源视图界面如图 2-2 所示:图 2-2 资源视图界面图FileView 文件视图窗口,可以随时跟进项目的进度,界面图如图 2-3图 2-3 文件视图窗口图WizardBar 工具栏包含三个相关的下拉列表框:类、过滤器和成员。WizardBar最右边是一个行动控制下拉选项,单击向下箭头符号操作控制会弹出一个菜单来执行跳转到函数定义,增加消息处理函数和其他操作。VC++的操作界面以简洁、明了为主,其主要界面图如图 2-4 所示
【参考文献】:
期刊论文
[1]代理成本、控制权结构与股利政策——基于A股上市公司的检验[J]. 杨宝,管考磊,王飞. 财会通讯. 2009(36)
[2]灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析[J]. 苑丽红,付丽,杨勇,苗静. 计算机应用. 2009(04)
[3]基于SOFM神经网络的图像融合二值化方法[J]. 潘梅森,荣秋生. 光学精密工程. 2007(03)
[4]运动目标检测算法的探讨[J]. 万缨,韩毅,卢汉清. 计算机仿真. 2006(10)
[5]彩色图像的中值滤波算法的改进与应用[J]. 王建卫. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版). 2006(04)
[6]视频交通监控系统中背景提取算法[J]. 郭永涛,宋焕生,贺昱曜. 电视技术. 2006(05)
[7]一种基于人类视觉的自适应均值滤波算法[J]. 潘梅森,易明. 计算机工程与应用. 2006(10)
[8]一种改进的文本图像二值化算法[J]. 陈丹,张峰,贺贵明. 计算机工程. 2003(13)
[9]面向车辆牌照的L快速二值比算法[J]. 黄志斌. 华侨大学学报(自然科学版). 2002(04)
[10]基于小波的视频图像压缩研究进展[J]. 张宗平,刘贵忠. 电子学报. 2002(06)
硕士论文
[1]基于关联规则数据挖掘技术的高校学生学习成绩分析[D]. 吴喜萍.西南交通大学 2010
[2]数据挖掘中的关联规则算法研究[D]. 韩涛.中国海洋大学 2005
[3]基于图像处理的空中目标识别技术研究[D]. 周新丰.南京航空航天大学 2003
本文编号:3572242
【文章来源】:电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:80 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
类视图
文件视图窗口图
ResourceView 包含系统开发的资源文件。点击相关部分可以展示资源类型。如果程序需要调试时,可以进一步点开相关部分子文件中的程序,进行修改或删除。资源视图界面如图 2-2 所示:图 2-2 资源视图界面图FileView 文件视图窗口,可以随时跟进项目的进度,界面图如图 2-3图 2-3 文件视图窗口图WizardBar 工具栏包含三个相关的下拉列表框:类、过滤器和成员。WizardBar最右边是一个行动控制下拉选项,单击向下箭头符号操作控制会弹出一个菜单来执行跳转到函数定义,增加消息处理函数和其他操作。VC++的操作界面以简洁、明了为主,其主要界面图如图 2-4 所示
【参考文献】:
期刊论文
[1]代理成本、控制权结构与股利政策——基于A股上市公司的检验[J]. 杨宝,管考磊,王飞. 财会通讯. 2009(36)
[2]灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析[J]. 苑丽红,付丽,杨勇,苗静. 计算机应用. 2009(04)
[3]基于SOFM神经网络的图像融合二值化方法[J]. 潘梅森,荣秋生. 光学精密工程. 2007(03)
[4]运动目标检测算法的探讨[J]. 万缨,韩毅,卢汉清. 计算机仿真. 2006(10)
[5]彩色图像的中值滤波算法的改进与应用[J]. 王建卫. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版). 2006(04)
[6]视频交通监控系统中背景提取算法[J]. 郭永涛,宋焕生,贺昱曜. 电视技术. 2006(05)
[7]一种基于人类视觉的自适应均值滤波算法[J]. 潘梅森,易明. 计算机工程与应用. 2006(10)
[8]一种改进的文本图像二值化算法[J]. 陈丹,张峰,贺贵明. 计算机工程. 2003(13)
[9]面向车辆牌照的L快速二值比算法[J]. 黄志斌. 华侨大学学报(自然科学版). 2002(04)
[10]基于小波的视频图像压缩研究进展[J]. 张宗平,刘贵忠. 电子学报. 2002(06)
硕士论文
[1]基于关联规则数据挖掘技术的高校学生学习成绩分析[D]. 吴喜萍.西南交通大学 2010
[2]数据挖掘中的关联规则算法研究[D]. 韩涛.中国海洋大学 2005
[3]基于图像处理的空中目标识别技术研究[D]. 周新丰.南京航空航天大学 2003
本文编号:3572242
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