图片作业的抄袭检测方法研究与对应实现

随着电子化作业逐渐替代传统的纸质作业,传媒艺术类学科中提交的图片创作类作业也日益增多。针对这些作业中常见的抄袭手段,本文深入剖析并提出了一系列针对性的检测方法,在实际教学环境中进行了应用测试。最终,形成一套实践操作的检测流程,利用计算机技术实现了对图片类作业的快速查重。这套系统能够辅助教师高效地识别相似度较高的作业,从而提升教学质量和管理效率。

基于SIFT的论文图片匹配度对比查重算法

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。

照片同源检测技术研究及在电话实名制中的应用

与传统图片查重技术相比,照片同源检测技术不仅能够准确识别以拷贝方式生成的完全相同的照片副本,还能有效检测出经技术手段有意处理的副产文件。电话实名登记环节必须留存用户现场照片,电信企业留存照片数量庞大且复杂多样,同样存在重复使用的违规情况。将照片同源检测技术应用于电话实名制工作当中,能够为电信企业查处违规开卡提供有力证据,督促电信企业加强电话实名登记管理工作,从源头上减少电信诈骗的发生。