Att identifiera plagiatiserat innehåll är en viktig uppgift för utbildnings- och forskningsinstitut, finansiärer och akademiska förlag. Plagiatdetekteringssystem som är tillgängliga för produktiv användning identifierar på ett tillförlitligt sätt kopierad text, eller nästan kopior av text, men upptäcker ofta inte förtäckta former av akademisk plagiat, såsom parafraser, översättningar och idéplagiat. För att förbättra möjligheterna att upptäcka förtäckta former av akademisk plagiat analyserar vi bilderna i akademiska dokument som textoberoende funktioner. Vi föreslår en anpassningsbar, skalbar och extensibel bildbaserad plagiatdetektionsmetod som lämpar sig för att analysera ett brett spektrum av bildlikheter som vi observerat i akademiska dokument. Den föreslagna detektionsmetoden integrerar etablerade bildanalysmetoder, såsom perceptuell hashing, med nyutvecklade likhetsbedömningar för bilder, såsom ratio hashing och positionsmedveten OCR-textmatchning. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt med 15 bildpar som är representativa för det spektrum av bildlikviditet som vi observerat i påstådda och bekräftade fall av akademisk plagiat. Vi bäddade in testfallen i en samling av 4 500 relaterade bilder från akademiska texter. Vår detektionsmetod fick ett återkallande av 0,73 och en precision på 1. Dessa resultat visar att vårt bildbaserade tillvägagångssätt kan komplettera andra innehållsbaserade funktionsanalyssmetoder för att hämta potentiella källdokument för misstänkt liknande innehåll från stora samlingar. Vi tillhandahåller vår kod som öppen källkod för att underlätta framtida forskning om bildbaserad plagiatdetektering.
Vi visade också att analys av bildlikhet i akademiska dokument, t.ex. likheten mellan figurer och tomter, förbättrar detektionsmöjligheterna för dolda former av AP REF.
An Adaptive Image-based Plagiarism Detection Approach
{'venue': "JCDL '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}