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题名基于改进的SURF的图像匹配查重算法
被引量：1
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作者
丁一
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机构
无锡城市职业技术学院
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出处
《科技创新与应用》
2020年第32期25-27,31,共4页
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基金
2019年江苏省职业教育教学改革研究课题(编号:ZYB345)。
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文摘
随着新型冠状病毒的蔓延,各大高校都普遍尝试和采用了线上教学的方式进行授课和评价。目前各高校普遍实行的过程化考核作为课程分数的评价标准之一。传统的查重工具着重于文字的重复率,忽视了图片这一关键的信息载体,因此急需以图像识别匹配技术作为基础的图像查重算法。文章将SURF算法应用于学生作业及实验报告等文本评价载体中的图片相似度匹配上,结合平时的实践经验,用RANSAC算法去掉错误的匹配结果,匹配算法对于SURF特征点进行优化,从而实现了对SIFT算法匹配速度以及精确度的改善,最终实现了完善的实验报告图像匹配算法,并且对实验中出现的问题进行讨论和总结,对系统实施的改进和未来的拓展性也进行了充分的论述。
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关键词
SURF算法
图像查重
图片匹配度
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Keywords
SURF algorithm
image duplicate checking
picture matching degree
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于SIFT的论文图片匹配度对比查重算法
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作者
丁一
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机构
无锡城市职业技术学院
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出处
《信息与电脑》
2019年第16期37-40,共4页
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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”（项目编号：ZYB345）
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文摘
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。
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关键词
SIFT算法
图片查重
KNN匹配
图片匹配度
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Keywords
SIFT algorithm
image search weight
KNN matching
image matching
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分类号
G252.7
[文化科学—图书馆学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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