采用模板匹配法进行数字识别论文

纸质版论文一般都不能查重。

1、纸质版论文分两种：

（1）、第一种就是从头至尾完全手写。

（2）、第二种就是在电脑上用办公软件写好后再打印出来，这种就是先在网上查重，之后再打印出来，基本上没有什么问题。而将论文打印出来交给老师，交给学校也是最后且必须的一步，换句话说，无论你最开始是纸质版论文还是电子版论文最后都是要打印出来的。

2、纸质版只有通过扫描转成PDF，再转成WORD或者TXT进行比对检测，但是这样成本太大。所以如果论文只有纸质版，一般都不会进行查重，因为这样工作量会很大。

扩展资料：

怎样降低论文的重复率:

1、初稿一般重复率会比较高，可以采用万方、papertest去检测，然后逐句修改。这个系统是逐句检测的，也就是说你抄的任何一句话都会被检测出来。这种检测算法比较严格，从程序的角度分析这种算法比较简单。2、先把论文电子版复制一份，保存一份。看检测结果，其中一份复制的备份论文，把检测出重复的部分能删了先删了，把不能删的，15字以内改一改，最好是加减字符，不要改顺序，改顺序没太大用，参考文献删掉一部分，不能删的话，先改下，英文文献可以15个字符换一个词。把修改过的上交，重新过系统检查。保存的原论文稍做改动上交纸质版。3、经过修改后，重复率大幅下降了。这时可以用知网查了，知网查重系统是逐段检测的，比较智能。检测后再做局部修改就基本上重复率很低了。

这个是不可以的 只能识别电子档的文档

OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。OCR的发展简况OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并做了大量的工作。我国研究汉字识别的起步比较晚，20世纪70年代末才开始进行OCR的研究工作。早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。同时，由于硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度。只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品。进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。目前，比较流行的OCR软件很多，英文OCR主要有OmniPage，中文OCR主要有清华紫光OCR、清华文通OCR、汉王OCR、中晶尚书OCR、丹青OCR、蒙恬OCR等。尽管汉字字量大、字形复杂，但OCR技术已经走向成熟。许多OCR软件不仅能识别黑白印刷体汉字，还能识别灰度和彩色印刷体汉字，识别速度很快，识别正确率达到了99％以上；可识别宋体、黑体、楷体等多种字体的简、繁体；可对多种字体、不同字号的混排进行识别；有些OCR软件还能识别图像、表格。与此同时，对于手写体汉字识别的研究也取得了很大进展，正确识别率已达到了70％以上。OCR软件的应用在扫描仪市场上，许多类型的办公和家用扫描仪均配有OCR软件，如紫光的扫描仪配备了紫光OCR，中晶的扫描仪配备了尚书OCR，Mustek的扫描仪配备了丹青OCR等。扫描仪与OCR软件共同承担着从文稿的输入到文字识别的全过程。文稿扫描在办公领域中经常用到，即将报纸、杂志等媒体上刊载的有关文稿通过扫描仪进行扫描，随后进行OCR识别，或存储成图像文件，留待以后进行OCR识别，将图像文件转换成文本文件或Word文件进行存储。此外，数字化信息的存储、传输、不仅成本低、效率高，而且能够适应排版，网络传输等不断发展的需要。目前我国有很多历史遗留下来的大量图书、报刊、杂志等纸质珍品，急需将其转换成电子信息。如电子图书馆的建立，就需要将图书逐页扫描，加上OCR软件的识别，更替代了人工键入文字的工作，大大缩短了录入时间，减轻了劳动强度，节省了人力且降低了费用，提高了录入正确率、工作效率和现代办公自动化程度。目前OCR软件与扫描仪的搭配已应用到信息化时代的多个领域，如数字化图书馆，各种报表的识别，以及银行、税务系统票据的识别等。随着网络化、信息化的发展与普及，其应用范围将越来越广泛。OCR系统的组成汉字识别软件OCR的功能是将各种录入汉字、印刷体或手写体中每个汉字的图形或图像通过计算机辨认出来，并标出汉字类别代码。因此，汉字识别归根结底是一个图像识别问题。由于汉字信息量很大，具有不同的字形、字体，而且结构复杂，因此汉字识别的过程极其复杂。由于扫描仪的普及与广泛应用，OCR软件只需提供与扫描仪的接口，利用扫描仪驱动软件即可。因此，OCR软件主要是由图像处理模块、版面划分模块、文字识别模块和文字编辑模块等4部分组成。1、图像处理模块图像处理模块主要具有文稿扫描、图像缩放、图像旋转等功能。通过扫描仪输入后，文稿形成图像文件，图像处理模块可对图像进行放大，去除污点和划痕，如果图像放置不正，可以手工或自动旋转图像，目的是为文字识别创造更好的条件，使识别率更高。2、版面划分模块版面划分模块主要包括版面划分、更改划分，即对版面的理解、字切分、归一化等，可选择自动或手动两种版面划分方式。目的是告诉OCR软件将同一版面的文章、表格等分开，以便于分别处理，并按照怎样的顺序进行识别。3、文字识别模块文字识别模块是OCR软件的核心部分，文字识别模块主要对输入的汉字进行"阅读"，但不能一目多行，必须逐行切割，对于汉字通常也是一个字一个字地辨认，即单字识别，再进行归一化。文字识别模块通过对不同样本汉字的特征进行提取，完成识别，自动查找可疑字，具有前后联想等功能。4、文字编辑模块文字编辑模块主要对OCR识别后的文字进行修改、编辑，如系统识别认为有误，则文字会以醒目的红色或蓝色显示，并提供相似的文字供选择，选择编辑器供输出等。OCR软件的使用方法OCR软件的种类虽然很多，但其使用方法大同小异。首先要对文稿进行扫描，然后进行OCR识别。OCR软件的使用方法如下：1、文稿扫描为了利用OCR软件进行文字识别，可直接在OCR软件中扫描文稿。运行OCR软件后，会出现OCR软件界面。将要扫描的文稿放在扫描仪的玻璃面上，使要扫描的一面朝向扫描仪的玻璃面并让文稿的上端朝下，与标尺边缘对齐，再将扫描仪盖上，即可准备扫描。点击视窗中的"扫描"键，即可进入扫描驱动软件进行扫描，有关扫描方法这里不再赘述。但应注意的是：分辨力可设置在200～400dpi，对于文本文档，调整亮度适中很关键。扫描后的文档图像出现在OCR软件视窗中。2、OCR识别为了便于操作，可从菜单中选择选项，各种图标出现在视窗的左边。为了更好使用，首先从上到下介绍画面左边的图标："放大"工具：用于放大图像；"缩小"工具：用于缩小图像；"设定识别区域"工具：用于设定识别区域；"设定识别顺序"工具：用于设定识别顺序；"删除识别区域"工具：用于删除识别区域；"擦除图像杂点"工具：用于擦除图像中的杂点；"擦拭图像块"工具：用于擦除图像中的某一区域；"旋转图像"工具：用于将图像旋转90°、180°或270°；"倾斜校正"工具：用于手动图像倾斜校正。OCR识别的一般步骤：(1)文稿扫描后，刚开始出现在视窗中的要识别的文字画面很小，首先选择"放大"工具，对画面进行适当放大，以使画面看得更清楚。必要时还可以选择"缩小"工具，将画面适当缩小。(2)如果画面需要旋转90°，180°或270°，可使用"旋转图像"工具旋转图像。如果文字画面倾斜，可选择"倾斜校正"工具，将画面调正。(3)识别时选择"设定识别区域"工具，在文字画面上框出要识别的区域，这时也可根据画面情况框出多个区域。如果所框区域有误，则可使用"删除识别区域"工具，删除所选识别区域。(4)为了提高识别率，如果所选识别区有杂点或有不能识别的图像，则可选择"擦除图像杂点"工具，将杂点一点一点地擦除。如果需要成片地擦除，则可选择"擦拭图像块"工具。(5)点击"识别"图标，则OCR显示正在进行文字切分，然后转入"正在识别"画面，将识别的文字逐步显示出来，"文稿校对"窗口。许多OCR软件都具有文字修改功能，被识别出可能有错误的文字，用比较鲜明的颜色显示出来，并且可以进行修改。(6)将识别后的文件存储成文本(TXT)文件或Word的RTF文件。

他们会用扫描仪把你的呃，这个纸质的论文扫搜索到网里去，然后再查一下有没有重的？

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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