[发明专利]一种通过java进行反向校准钢印编码的方法

权利要求书

1.一种通过java进行反向校准钢印编码的方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)APP通过拍照获取多张照片，并将采集到的照片通过http协议传输照片给Python识别程序，识别程序完成识别后，将识别出来的编码传输给java服务端；

2)java服务端接收到Python识别程序识别的编码数据及识别次数，将获取的编码数据通过java的ArrayList中的contains方法把数据库里面的字符串和识别出来的编码数据进行对比，若无完全匹配则服务端返回false给Python识别程序；

3)Python识别程序对第二张照片进行识别，再将编码发送给java服务端，进行步骤2)操作，直到拍摄的照片全部进行匹配后，java服务端对比数据库依然没有找到完全相同的编码时，java服务端调用相似度匹配算法将识别的最后一张图片的编码与数据库编码进行相似度对比匹配；

4)相似度匹配算法对比匹配后，若匹配成功，则java服务端返回Python识别程序，则将人员工位信息以及加工识别的编码存入数据库中；若匹配失败，则返回APP最多三个相似度最高的编码进行人工选择，并进行人工录入，录入完毕后，保存到数据库。

2.根据权利要求1所述的一种通过java进行反向校准钢印编码的方法，其特征在于，所述步骤4)中相似度匹配算法步骤如下：

4.1)将Jaro–Winkler similarity算法放在算法的第一位，选择出得到相似度值较高的几个编码，若其中只有一个超过设定阈值，则java服务端返回Python识别程序，匹配成功；否则开始使用余弦相似度算法；

4.2)通过余弦相似度算法，选择出得到相似度值较高的几个编码，若其中只有一个超过设定阈值，则java服务端返回Python识别程序，匹配成功；否则开始使用LevenshteinDistance算法；

4.3)通过Levenshtein Distance算法，选择出得到相似度值较高的几个编码，若其中只有一个超过设定阈值，则java服务端返回Python识别程序，匹配成功；否则开始使用LCS算法；

4.4)通过LCS算法选择出得到相似度值较高的几个编码，若其中只有一个超过设定阈值，则java服务端返回Python识别程序，匹配成功。