Détecter le plagiat académique grâce au traitement d’images et à la cartographie sémantique

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Crédit : domaine public Unsplash/CC0

Il est urgent de s’attaquer au problème apparemment croissant du plagiat dans le milieu universitaire. Écrire dans le Revue internationale d’exploration de données, de modélisation et de gestion, une équipe d’Arabie saoudite s’est concentrée sur un aspect particulier du plagiat lorsqu’un auteur utilise des images volées à une autre source et les fait passer pour les siennes sans crédit au créateur du contenu original et sur la manière dont cela peut être détecté à l’aide de la technologie. Les images et les figures dans un document de recherche peuvent représenter des données expérimentales durement acquises ou même des concepts de base dans la recherche et sont donc essentielles à l’effort scientifique.

Taiseer Abdalla Elfadil Eisa de l’Université King Khalid Mahayil à Asir, explique que détecter le plagiat dans les chiffres et les images utilisés dans une publication de recherche est particulièrement difficile, notamment en raison de la complexité de l’analyse et de la comparaison requises, mais aussi en raison du grand nombre d’articles de recherche publiés dans des revues chaque année. La recherche porte sur une technique qui peut analyser le contenu textuel et la structure des figures dans un article. Le traitement d’image et le mappage sémantique sont utilisés, explique Eisa.

“Dans les publications scientifiques, les informations quantitatives, les résultats d’expériences, les cadres et les faits statistiques sont représentés sous forme d’infographie, comme des figures, des graphiques et des tableaux, plutôt que sous forme de texte”, explique Eisa. “Cependant, moins d’attention a été accordée à la détection du plagiat dans ces éléments non textuels de publication scientifique.” L’étude actuelle aborde ce problème directement en surmontant la limitation des outils de correspondance de texte actuels pour extraire des informations à comparer à partir de composants non textuels d’une image, comme un organigramme. L’approche peut identifier des formes dans une image, décrire celles-ci et leurs relations dans l’image textuellement et les annoter avec l’OCR (reconnaissance optique de caractères) de tout texte dans ces formes.

L’approche améliore considérablement les méthodes existantes, écrit Eisa, abordant le problème du texte dans les formes d’une figure d’une manière que d’autres approches n’ont pas réussi.


CycleMatch : une nouvelle approche pour faire correspondre les images et le texte


Plus d’information:
Taiseer Abdalla Elfadil Eisa, Détection de plagiat d’images de personnages dans des publications scientifiques, Revue internationale d’exploration de données, de modélisation et de gestion (2022). DOI : 10.1504 / IJDMMM.2022.122036

Citation: Détecter le plagiat académique par le traitement d’images et la cartographie sémantique (13 avril 2022) récupéré le 13 avril 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-04-academic-plagiarism-image-semantic.html

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