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随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
2.1 指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
2.2 人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
2.3 文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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题名 题名相当于论文的标签,是简明、确切地反映论文最重要特点内容、研究范围和深度的最恰当的词语的逻辑组合,通常是读者最先浏览的内容,也是检索系统首先收录的部分,是体现论文水平与范围的第一重要信息。 总结起来有如下几个要求:(1)题文相扣,概念表达准确 题名要准确表达论文的内容和主题,恰当反映研究的范围和深度,与论文内容要互相匹配,紧扣-题要扣文,文要扣题。切忌题名过大,而应该限定到问题或者所使用的解决方法层面,例 如： 太笼统的题名:人脸识别研究; 限定到方法:一种基于感受野学习的人脸识别新方法。(2)题目长度适中,以及语序正确性 题目用词要简短精炼、太长或太短都不好。一般过长的题目中都有废话,包括但不限于“调查”“研究”以及一些冠词“a”等。我们在小学语文中就做过这样的练习,把一句比较长的话改短,又不改变其原来的意思。例如: 机器人定位与导航若干神经计算方法的研究; 因为导航包括定位,去掉冗余后:机器人导航若干神经计算方法的研究。 此外,题名像一条标签,忌用冗长的主、谓、宾语结构的完整语句,习惯上常用以名词或名词性词组为中心的偏正词组,一般不用动宾结构。英语题名,建议将表达核心内容的主题词放在题名的开头。例如: Age invariant face recognition and retrieval byCoupled auto-encoder。(3)注意术语的使用 术语在科技论文中大量出现,特别在通讯领域,拥有众多各类术语。很多术语即便是内行也难以辨别。因此,除非是众所周知的缩略语,否则不简写。例如： Image-to-Image Translation with ConditionalAdversarial Networks, 而非 Image-to—Image Translation with Conditional GAN, 因为GAN(生成对抗网络)这个词最近2年才出来,即便在机器学习领域,也有很多人对它很陌生。摘要 摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明、确切地记述文献重要内容的短文。 摘要具有独立性和自主性,能充分反映研究的创新点,拥有论文同等量的主要信息,即不阅读全文就能获得必要的信息。摘要字数通常不超过论文字数5%。摘要的基本结构及内容 摘要本质上是一篇高度浓缩的论文,其基本结构与论文的结构是对应的。摘要主要包括以下内容的梗概: (1)目的。研究工作的前提、目的、任务及所涉及的主题范围。 (2)方法——所用的理论、技术、材料、手段、设备、算法、程序等 (3)结果—观测、实验的结果和数据,得到的效果、性能和结论,创新与独到之处。摘要规范表达一般原则 1)摘要篇幅应尽量简短,切忌把应在前沿中出现的篇幅较长的内容写入摘要,而且不得有对论文的正式进行补充和修改的内容，尤其不要进行评价。 2)摘要的内容在正文应该出现,但不宜简单地重复。中文摘要多用第三人称来写,建议采用“对…进行了研究",“报告了…现状"等记述方法。 3)摘要要使用公知公用的规范的术语和符号,新术语应写出全称。一般不要使用公式和化学结构式。英文摘要规范表达 英文摘要时态的运用应以简练为佳,常用一般现在时、一般过去时,少用现在完成时、过去完成时,基本不用进行时和其他复合时态。 一般现在时用于说明研究目的、叙述研究内容、描述研究结果、得出研究结论、提出建议或讨论等。涉及公认事实、自然规律、永恒真理等,用一般现在时。 如: In order to study the rigidity coeficient.…, the stress and strain model is concluded.与之相反,一般过去时用于叙述过去某一时刻(时段)的发现、某一研究过程。 如The heat pulse technique was aplied to study two main tree species in July and August, 1996. a.介绍背景资料时,句子内容不受时间影响的普遍事实,应用现在时,对某种趋势的概述,用现在完成时。 b.叙述研究目的或主要研究活动,多使用现在时。 C.叙述实验程序、方法和主要结果常用现在时。 d.叙述结论或建议时可使用现在时,或may, should, could等助动词。关键词 关键词(key words)是为了满足文献标引或计算机检索及国际计算机联机检索工作的需要, 而从论文题名和正文中选出来的能够反映论文主题内容的词或词组。关键词应为规范的术语,通常位于摘要之后。 关键词:股票市场;在线股评;相关分析引言 一般来说,引言部分通常需要14页的篇幅。基本内容应包括研究背景、存在的问题和研究目的等。 通常先介绍范围较宽泛的一般性事实,为说明研究工作与过去工作的关系,须要回顾国内外研究历史(文献回顾或文献综述)，并对研究情况横向比较,写明前人在本课题相关领域所做的工作及存在的空白或不足。 然后将重点逐渐转入与论文所探讨的问题有密切联系的主题,指出有某个问题或现象仍值得进一步研究,进而将焦点转到要探讨的研究问题上最后阐述研究目的,将作者的研究任务具体化,还可根据情况说明作者在已有工作基础上的贡献或创新。 对篇幅较长、结构复杂的论文,其引言的结尾部分还应有简略说明研究的主要结论以及论文构架的内容。引文规范写作原则 1)按写作要求和内容逐渐展开,不要将引言写成摘要的注释,不讨论,不重复摘要内容。 2)要慎重而有保留第叙述前人工作的欠缺及自己研究的创新,一般不用评价式的用语。 3)研究背景应该准确、简洁,不宜过于分散和琐碎。正文 正文写作过程中,不论小节层次,还是次小节层次,都应该遵循自上而下的细化方法。这种金字塔式的细化方法也应该体现论文的总体结构层次。也就是说,创建高层次的小节,用以描述搞层次的思想,然后使用低级别的章节层次结构描述更多的技术细节。每个段落都应该有一个中心论点,称为中心句或主题句,通常段 落以此为起始句。之后,围绕这中心论点进行更加细致的阐释。结论 结论可以是中心思想的重申、研究结果或主要观点的归纳,也可以是某些启示性的解释或考虑,以及在研究结果基础上所进行的预测等。主要包含： 1)本研究有什么新发现,得到了什么规律性的东西,解决了什么理论与实际问题,适用范围是什么? 2)研究的创新点,研究工作与他人已有研究成果的异同 3）研究的局限性、不足之处或遗留问题,以及可能的应用前景和进一步深入的研究方向。参考文献 参考文献是指为撰写论文而引用前人(包括作者自己)已发表的有关文献,是科技论文不可缺少的重要组成部分。 按规定,在科技论文中,凡是引用前人或他人(包括本人)已发表的文献中的观点、数据和材料等,都要在引用处予以标明,在文末(结论之后,,如有致谢,则在致谢之后)列出参考文献表称为参考文献的著录。一、参考文献著录的目的和作用 1)提高科学依据,表明广度和深度 著录参考文献反映出了科技论文作者的科学态度,并为论文提供了真实、广泛的科学依据。所著录的参考文献数量多少以及发表时间,就能衡量该科技论文研究的广度与深度。 2)区分研究成果,尊重他人成果 3)节省论文篇幅,避免资料堆积 适当引用参考文献,可避免过多介绍他人的工作,避免一般性表述和资料堆积。 4)便于读者查找,达到资源共享。二、著录的原则 1）只著录必要的最新的文献。 2）采用标准化的著录格式。各个期刊都有各自的规定,可在投稿前看相关期刊的文献著录格式。 3）一般只著录已公开发表的文献。三、标注方法 正文中引用文献的标注方法可以采用顺序编码或著者—出版年制,相应地文后的参考文献表按顺序编码或者著者-出版年制组织。 1)顺序编码制引文采用序号标注,参考文献表按引文的顺序列出在同一处引用多篇参考文献时,只需在方括号内全部列出,例如：用多种优化模型[3,5,12—15]. 参考文献做主语的时候,例如:与文献[6,7]中的分析一致。引用英文人名时,要注意文献人名表达形式的统一性和特殊性。如作者姓氏相同,则应写全名,如"LEE Y S"和"LEE C W”.
知网上的论文怎么看出版期刊
2.来到知网的整个界面，可直接在上方的检索框里输入你想要检索的内容，哪怕是搜索指定的整篇论文。如果想要得到比较精确的结果的话，使用高级检索功能最佳。你可以搜索主题、关键词、篇名、摘要等等。
3.当你搜索到自己想要查询的论文的时候，可以点击期刊图片，就可以查询到文章所在哪个期刊以及具体期数，还有页码等信息。也可以查询到文章是否被收录。要记住，即使论文被停刊了，是不会被撤销的，还是能通过这些步骤查询到具体信息。
毕业论文是上万字的论文，而期刊论文只是学术论文，只需要字数在3000左右就行。 格式上都一样。只是内容的详细。 可以偷懒的把毕业论文里的一部分摘出来发期刊论文
毕业论文和期刊论文的区别：
1.两者的内容不同：学术论文期刊是在某一学术课题具有的新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录，毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。
2.两者的主体不同，毕业论文是学生写的，期刊论文是科学研究人员，包括学生写的。
3.两者的时间不同，毕业论文的时间安排在修业的最后一学年（学期）进行，但是学术期刊论文没有限制时间。
毕业论文目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
扩展资料：
论文的结构不拘一格，应依照内容和作者个性选取最合适的行文方案。但是社会和自然科学领域的论文多采用以下结构：
1.引言，也就是写这篇文章的理由，作者需要向读者交代写这篇文章的目的和文章的创新点，同时应适当提及先前相关的工作。
2.正文部分，作者详细阐述如何完成这项研究，包括向读者介绍实验过程和数据为你的主题提供证据。正文部分通常又包括研究方法、结果和数据、讨论等子部。
3.结论，总结文章的观点并评论文章潜在的应用价值。
4.致谢（非必须），向资助部门以及提供帮助的人士表示感谢。
5.参考文献，这是非常重要的部分，表示作者在研究中参考的文献资料。不同期刊往往对参考文献的格式有不同的要求。
6.注解（非必须），对部分语句进一步阐述。
7.附录（非必须），对一些正文中未提及的问题做详细阐述。通常为一些技术细节，定理推导等。
另外，论文都提供摘要和关键字。摘要是概括全文主旨、关键观点、发现以及创新点的一段简练文字；关键字是若干描述文章所属领域的词汇，便于论文的分类、索引和搜索。
参考资料来源：百度百科——学术论文期刊
参考资料来源：百度百科——毕业论文
毕业论文只用于毕业，有字数要求，一般要2万字期刊论文发表于学术期刊上，一般把毕业论文精简到1500字左右，然后投稿，用于发表毕业论文可以不发表，但有些学校部分重点学科要求发表后才能毕业。 补充问题：论文选题很重要，不要选太大，情愿选得小一点的题目，而把一个小问题阐述清楚。
1、创建时间不同
万方商务信息数据库始建于1988年，由万方数据联合国内近百家信息机构共同开发；
维普网，建立于2000年。经过多年的商业运营，维普网已经成为全球著名的中文专业信息服务网站，以及中国最大的综合性文献服务网站；
知网，是国家知识基础设施的概念，由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。
2、收录内容不同
万方：
①、万方期刊：集纳了理、工、农、医、人文五大类70多个类目共7600种科技类期刊全文。
②、万方会议论文：《中国学术会议论文全文数据库》是国内唯一的学术会议文献全文数据库，数据范围覆盖自然科学、工程技术、农林、医学等领域，是了解国内学术动态必不可少的帮手。
③、《中国企业、公司及产品数据库》的信息全年100%更新，提供多种形式的载体和版本。
维普网：
数据库出版发行、知识网络传播、期刊分销、电子期刊制作发行、网络广告、文献资料数字化工程以及基于电子信息资源的多种个性化服务。
知网：
中国知网已经发展成为集期刊杂志、博士论文、硕士论文、会议论文、报纸、工具书、年鉴、专利、标准、国学、海外文献资源为一体的、具有国际领先水平的网络出版平台。
扩展资料：
知网服务内容：
1、中国知识资源总库
提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。每个数据库都提供初级检索、高级检索和专业检索三种检索功能。高级检索功能最常用。
2、数字出版平台
数字出版平台是国家“十一五”重点出版工程。数字出版平台提供学科专业数字图书馆和行业图书馆。个性化服务平台由个人数字图书馆、机构数字图书馆、数字化学习平台等。
3、文献数据评价
2010年推出的《中国学术期刊影响因子年报》在全面研究学术期刊、博硕士学位论文、会议论文等各类文献对学术期刊文献的引证规律基础上，研制者首次提出了一套全新的期刊影响因子指标体系，并制定了我国第一个公开的期刊评价指标统计标准。
参考资料：百度百科-万方数据库
参考资料：百度百科-维普网
参考资料：百度百科-中国知网
算法不同，数据库收录情况不同，也造成了查重结果的不同。如果不知道如何选择，可以看看学校要求的查重系统是哪款。跟着学校选是最保险的。
两者都是论文查重系统，知网查重是多数高校定稿检测系统，一般学校提供1-2次免费查重机会，前期初稿检测可以是paperpass或cnkitime查重系统，cnkitime数据库包括：学术期刊，学位论文，会议论文，互联网，英文数据库（涵盖期刊，硕博，会议的英文数据）。推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
同一篇论文用paperpass和知网查重得出的结果没有对比性。1、二者的查重算法是不同的，知网是连续13个字相同即为重复，paperpass则不是。2、二者的数据库是不同的，知网数据库有的paperpass数据库不一定有。
针对“知网查重和PaperPass对比有什么区别”这个话题，只有将两者对比后，才能得出比较清晰的结论，有选择性的利用两系统。
一、数据库对比
知网：中国学术期刊网络出版总库,中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库,中国重要会议论文全文数据库,中国重要报纸全文数据库,中国专利全文数据库,互联网资源,英文数据库等，部分书籍不在知网库，检测不出抄袭，主要来源于知网本地收录的文献；
PaperPass：PaperPass的比对指纹数据库由超过9000万的学术期刊和学位论文，以及一个超过10亿数量的互联网网页数据库组成。
二、检测语种对比
PaperPass是全球首个中文文献相似度比对系统，只检测中文。
中国知网可以检测中文和英文。
三、算法查重原理规则对比
知网是用语义级别检测技术，没有“最小级别检测”的概念，系统在识别重复和引用时，会结合上下文内容，进行判断。
PaperPass是以句子为最小单位检测的，报告详细；
四、识别能力对比
知网能够识别标题，不会把标题算为重复相似；根据目录系统自动识别分章节；标注和参考文献，能检测到引用。
由于存在引注格式不统一、参考文献格式不规范、虚假引用等问题，PaperPass为给用户提供严格、负责的检测结果，将不再区分“相似”和“引用”。PaperPass检测系统是在论文修改环节为用户提供修改依据的工具，系统所显示的相似部分(红字)是否属于正常引用将保留给用户自行审定。
五、准确权威程度对比
中国知网是中国知识基础设施工程（China National Knowledge Infrastructure）。以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月，是公认的权威的学术不端检测系统。
PaperPass网站诞生于2007年，是全球首个中文文献相似度比对系统，运营十一年来，已经发展成为权威、可信赖的中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。系统自主研发的动态指纹越级扫描检测技术，已经领先于国内外其它检测系统所用技术，成为了论文抄袭检测技术的领导者。
六、格式要求对比
知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小小段可能检测不出。但都不会影响通过。系统的算法比较复杂,每次修改论文后再测可可能会有第一次没测出的小段抄袭。
PaperPass检测对格式没有太大的要求,因为检测过程中有复制粘贴这一过程。检测基本都是文本格式的。
通过上面六方面的对比，可得出如下大致结论：知网数据库大部分来源于本地收录的文献，paperpass大部分来源于9000个学术期刊和学位论文和互联网数据，两者的数据库还是有一定区别的，而且paperpass的算法没有那么精准，有时会把您的文章跟一篇完全不挨边的文章对比在一起，所以paperpass结果才会普遍较高，但这并不意味着在知网检测就百分之百会比paperpass低，也没有paperpass算法更严格的说法，PaperPass检测系统多适合在论文修改环节使用。
他们的数据库有差别。后者的数据库更全，所以说后者的查出的结果重复率更高，查重更为严格。你可以先用前者进行查重，以此进行修改，最好把能改的都改了，把前者查出的重复率降得很低很低之后，再用后者查一下，预先知道一下结果，再改改差不多就能过了。