基于SIFT的论文图片匹配度对比查重算法

摘要：

传统论文查重系统往往关注论文的完整性和真实性,但互联网新兴媒体发达时代,新的挑战层出不穷.毕业论文中,特别是平时的课程论文,图像窃取现象十分严重,而目前的查重工具往往不能实现图片查重,需要一个以人工智能图片查重算法为基础的图片匹配度查重系统.SIFT算法以匹配时间短、准确性高、实时性强著称,得到了广泛应用.基于此,总结了目前SIFT及其他相关图片匹配度算法,以平时学生毕业论文、课程中的图片作为实验对象,在充分考虑实践各方面可能性的基础上进行实验检测,利用KNN匹配优化算法,得出最终合适的图片匹配度算法,同时,分析实践中遇到的关键问题,提出改进建议.

关键词：SIFT算法、图片查重、KNN匹配、图片匹配度

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：2019年江苏省职业教育教学改革研究课题“新一代信息技术支持下构建基于过程的课程考核体系的实践研究”ZYB345

在线出版日期：2019-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：37-40