一种基于深度神经网络模型的高相似度论文图片比对方法
基本信息
| 申请号 | CN202111526208.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114444564A | 公开（公告）日 | 2022-05-06 |
| 申请公布号 | CN114444564A | 申请公布日 | 2022-05-06 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V10/74（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 曾彦儒;穆卫平;郭俊杰;冯文菲 | 申请（专利权）人 | 广州锐竞信息科技有限责任公司 |
| 代理机构 | 深圳市合道英联专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 廉红果;唐淑萍 |
| 地址 | 510700广东省广州市黄埔区国际生物岛螺旋大道51号官洲生命科学创新中心A栋第28层04、05单元（仅限办公） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的高相似度论文图片比对方法，其中方法包括：获取测试论文和待测论文，通过预设的子图抽取算法，分别抽取两论文中图片的子图；基于预先构建的深度神经网络模型对子图进行处理分析，得到子图的特征数据；将测试论文与待测论文的子图作为两两配对的图片对，根据图片对中两子图各自的特征数据，筛选出符合显示条件的图片对并计算得到其相似度；根据展示规则对筛选后的图片对进行展示。本发明通过预设的子图抽取算法抽取论文图片的子图，进而根据预先构建的深度神经网络模型对抽取的子图进行特征数据的解析，两两比对，筛选高相似度的图片，即实现高效准确地识别出论文中具有潜在复用问题图片的效果。 |
