终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 数字教育国家级

近年来，学术论文图像抄袭造假事件频频曝光，危及科研诚信。学术论文图片篡改、复用行为自动检测任务可以划分为三个层级的任务：单张图像篡改检测、单篇论文图像复用检测和全论文库图像复用检测，其中后两者要求算法拥有精准检测图像相似度的能力。针对上述实际需求，本研究利用计算机视觉领域的图像嵌入表示、目标检测等AI前沿技术，研究科研论文图像相似性检测技术和子图分割识别技术，重点解决大规模论文图像库的相似查重性能和精度挑战，研发高效的论文图像查重算法和处理引擎，支撑对于图像复用等学术不端行为的自动筛查，维护科研诚信。 本项目围绕论文图像复用任务真实场景展开研究，通过实现基于目标检测的论文子图提取网络和基于深度学习的图像特征提取网络实现对于真实论文图像是否为复用图像的鉴定，最终基于上述两项技术搭建论文图像复用检索引擎实现模型的落地应用并提供服务。