[发明专利]基于二维矩阵的论文图形查重系统

说明书

本发明公开了基于二维矩阵的论文图形图片的查重系统，包括：录入模块、预处理模块1、预处理模块2、对比识别模块和标注模块，通过hu矩匹配函数求算目标图形和对比图形的相似度。本发明的基于二维矩阵的论文图形查重系统具有自动化程度高、检索速度快、查重准确率较高的特点，适用于期刊、杂志、报纸上的图形图片的对比查重。

技术领域

本发明涉及抄袭和剽窃论文图形的查重领域，更具体地说，本发明涉及一种基于二维矩阵的论文图形查重系统。

背景技术

科技工作者每年发表大量的研究论文。这些研究论文既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具，更是体现科技工作者辛勤工作的成果。但是，一些科技人员丧失学术道德，采用抄袭、剽窃等手段，编造研究论文，侵占他人科研成果。

针对抄袭、剽窃等论文学术不端行为，目前Paperpass、万方等平台开发出“相似性论文检测系统”等论文查重系统，极大地节制了论文文字抄袭、剽窃等现象。但是，已有的论文查重系统主要是针对的是论文的文字查重，无法检测到论文中的图形图片是否有抄袭、剽窃等学术不端行为。

不同于文字，图形图片的抄袭和剽窃具有隐蔽性高的特点。目前学术论文的评审、出版和审查机构在评审论文过程中只能采用人工肉眼对比识别，工作量大且极易造成漏查。尤其是在期刊论文的审稿过程中，投稿论文中的图形样式和规格多，有些作者会利用包括缩放、旋转、互补色、对比度等处理技术，改变抄袭或剽窃过来的图形的展示效果，编辑们无法从浩如烟海的文献中查找到原图形的出处，无法有效地完成论文图形抄袭和剽窃地甄别工作。

目前，亟需设计一种自动化程度高、检索速度快、抗干扰能力强、查重准确率高的论文图形查重系统。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种基于二维矩阵的论文图形查重系统，解决目前缺乏自动化程度高、检索速度快、抗干扰能力强、查重准确率高的论文图形查重系统的瓶颈。

为了实现这些目的，本发明提供了基于二维矩阵的论文图形查重系统，包括：

录入模块，获取目标图形的关联信息，在线检索数据库，收集与目标图形关联信息相关的对比论文，获取对比论文中包含的所有图形，识别图形边缘轮廓，得到对比论文中所有独立的图形，

预处理模块1，将对比论文中的独立图形分别旋转不同角度，然后缩放形成与目标图形同样像素的对比图形，

预处理模块2，将录入模块中目标图形和预处理模块1中旋转不同角度的对比图形的每个像素转变成0-255之间的灰度值，矫正背景或噪音的干扰，形成目标图形二维矩阵和旋转不同角度的对比图形二维矩阵，

对比识别模块，若目标图形和预处理模块1得到的旋转不同角度的对比图形都是RGB图形，则将两者的RGB三个分量分别进行对比，计算相似度，若相似度高于0.8，则标注相似度；若相似度低于0.8，则以255分别减去旋转不同角度的对比图形的RGB三个分量，得到旋转不同角度的对比图形的RGB三个互补色分量，再次与目标图形RGB三个分量分别进行对比，计算相似度，若相似度高于0.8，则标注相似度；若相似度低于0.8，或目标图形和预处理模块1得到的旋转不同角度的对比图形中有一方不是RGB图形，则将预处理模块2得到的目标图形二维矩阵和旋转不同角度的对比图形二维矩阵进行对比，计算相似度，若相似度高于0.8，则标注相似度；若相似度低于0.8，则以255减去预处理模块2得到的目标图形二维矩阵中的各个灰度值，得到目标图形互补色的二维矩阵，再与预处理模块2得到的旋转不同角度的对比图形二维矩阵进行对比，若相似度高于0.8，则标注相似度，

标注模块，将对比识别模块中相似度高于0.8的目标图形和对比图形的处理过程、来源论文题目、作者信息提取出来，建立相似度检查结果。

其中，计算相似度的方法包括：应用OpenCV软件，分别输入目标图形和对比图形的RGB分量值或灰度值，计算hu矩匹配函数，得到目标图形和对比图形的相似度。