[发明专利]一种基于图文识别的论文重查系统及其方法

权利要求书

1.一种基于图文识别的论文重查系统，其特征在于，主要包括：

论文结构识别模块，所述论文结构识别模块主要用于将论文的信息识别成文本信息和图像信息，并将文本信息和图片信息分别保存起来；

文本查重模块，所述文本查重模块主要用于将论文结构识别模块识别并保存的文本信息与文本信息数据库中的文本信息进行匹配分析；

图像重查模块，所述图像重查模块主要用于将论文结构识别模块识别并保存的图像信息进行分析提取出文字信息和图像特征信息，并将提取出的图像特征信息与图库中的图像特征进行匹配分析；

查重报告模块，所述查重报告模块主要用于将文本重查模块和图像重查模块匹配分析出的结果生成查重报告，以反馈给用户；

所述论文结构查重模块、文本查重模块、图像重查模块和查重报告模块相互通信连接。

2.如权利要求1所述的一种基于图文识别的论文重查方法，其特征在于，主要包括以下步骤：

第一步，论文结构识别模块将论文的信息识别成文本信息和图像信息，并将文本信息和图片信息分别保存起来；

第二步，图像重查模块将论文结构识别模块识别并保存的图像信息进行分析提取出文字信息和图像特征信息；

第三步，图像重查模块将图像信息进行分析提取出的文字信息发送给文本查重模块；

第四步，图像重查模块将图像信息进行分析提取出的图像特征信息与图库中的图像特征进行匹配分析；

第五步，文本查重模块将论文结构识别模块识别并保存的文本信息以及来自于图像重查模块提取的文字信息分别与文本信息数据库中的文本信息进行匹配分析；

第六步，查重报告模块将文本重查模块和图像重查模块匹配分析出的结果生成查重报告反馈给用户。

3.根据权利要求2所述的一种基于图文识别的论文重查方法，其特征在于，所述图像重查模块是采用OCR分析方式将图像信息中的文字信息提取出来。

4.根据权利要求2所述的一种基于图文识别的论文重查方法，其特征在于，所述图像特征信息是指颜色特征信息、纹理特征信息和形状特征信息进行综合加权形成的图形综合信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于图文识别的论文重查方法，其特征在于，所述颜色特征信息、纹理特征信息和形状特征信息权重之和为1。

6.根据权利要求4所述的一种基于图文识别的论文重查方法，其特征在于，所述颜色特征信息为采用RGB颜色空间的颜色直方图特征信息。

7.根据权利要求4所述的一种基于图文识别的论文重查方法，其特征在于，所述纹理特征信息为采用Gabor滤波器提取出来的图像纹理特征信息。

8.根据权利要求4所述的一种基于图文识别的论文重查方法，其特征在于，所述形状特征信息为采用Fourier描述出来提取的形状特征信息。

9.根据权利要求2所述的一种基于图文识别的论文重查方法，其特征在于，所述图像重查模块将图像信息进行分析提取出的图像特征信息与图库中的图像特征进行匹配分析的方式为采用基于欧几里得距离进行比较的方式。