2024-10-29 分类：ai论文查重
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近几年，无论是在新闻稿还是公众号里，都充斥着大量论文图片误用的报道，严重的撤职查办，不严重的停止招生几年，即使单位不给予惩罚，对个人及团队的学术声誉影响巨大。
通过检索网上资料及文献，所得材料不少。许多看到的情况跟实际情况完全相反，许多奇怪的事，见所未见，闻所未闻。
这不是一个地方的问题，很多地方都有，譬如山东、东北等高发地区。各种反对图片查重的议论，必须迅速矫正；各种对图片误用的错误处置，必须迅速变更，这样，才对中国的科研事业、科研前途有所裨益。
目前图片查重的兴起是一个极大的问题，很短时间内，将成千上万科研工作者的心吊动起来，其势犹如狂风暴雨，猛烈非常，这是无论什么都压抑不了的。
一切不以科研发展为目的虚伪科研，都将会被图片查重埋葬。一切期刊、基金，都将在他们面前接受检验而决定弃或用。
图片查重的重要意义不仅仅在于纠正科研误用，在消除国际社会对中国科研工作者的误解具有重要意义。查重的目的不在于打假，而在于规范目前乃至未来的科研规范，从而形成良好的科研习惯。
从这一点而言，图片查重的重要性明显是高于文字查重的。
其实，广大科研工作者并不需要去害怕查重，误用就误用了，能解释清楚就好，但如果是科研造假那就另当别论了，毕竟现在在国家层面对这一项是零容忍的。
让我们行动起来，利用现有的蓬勃发展的图片查重软件与技术，规范科研过程，成为一个真正的科研工作者。
图片查重在十年以前是几乎没有人提的，在 PUBPEER 出名后，才逐渐为大家所重视。
比较出彩的是 2022 年 7 月发表在《Nature》的一篇文章，通过 AI 人工智能识别技术，对 3500 篇预印版论文进行的检测中，找出 24 张涉嫌重复/造假的图像。
这是一项历时 5 年的研究文章，得到了著名打假人伊丽莎白·比克（Elisabeth Bik) 的赞许，不过遗憾的是它依旧需要人工去识别及后期处理。
国内也有研究提出基于不同算法的图片查重形式，但目前参与这一领域的基本上是小公司，缺乏大平台大资金的支持。
比较出名的有 Figcheck、丰倍查重、学术查等公司，笔者出于撰写此篇文章需要，对几大软件进行了初步测评，测评结果如下：
Figcheck (www.figcheck.com)
简介：自助查重模式，需要自己上传文件，自己识读报告，每天免费查重一次。
优势：对像素丰富的图片识别度极高，采用 AI 人工智能识别模式。
劣势：需要客户自己解读报告，WB 印迹识别差，镜像、曝光改变形式的重复识别差，大量查重时候费用较高。
简介：编辑辅助专业查重模式，发送文件，即可获取结果，号称最全最专业的查重。
优势：适用各种形式图片，采用三级编辑审核模式，比较省心，采用 AI 人工智能识别+机械物理识别相结合模式。
简介：自助查重模式，需要自己上传文件，自己识读报告，每天免费查重一次。
优势：适用各种形式图片，费用相对较低，号称采用 AI 人工智能识别模式。
劣势：识别精度较差，假阳性率极高，识别模式更像是机械物理识别，需要客户自己解读报告，此外，WB 印迹识别差。
科研图片查重软件没有优劣之分，好用最重要，鉴于各种软件的研发年限都不会超过 5 年，测评与学习都需要时间，特别是那些宣称是 AI 人工智能软件，更是需要海量的图片进行学习，才能得到一个比较高的精度。
所以，就目前而言没有完美的软件，且不可避免的需要编辑核对，或者自己充当那个核对编辑。
至于选择哪个软件，可以根据课题组实际情况进行选择，应当纳入的考虑因素主要有：课题经费、图片形式、年发文量等等。
实际上，图片查重更应当在期刊杂志中广泛应用，就如同文字查重一样，可以为科研工作者免去很多不必要的烦恼。
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Van Noorden R. Pioneering duplication detector trawls thousands of coronavirus preprints. Nature. 2020 Jul 21. doi: 10.1038/d41586-020-02161-3. Epub ahead of print. PMID: 32694870.
丁一. 基于 SIFT 的论文图片匹配度对比查重算法. 信息与电脑, 2019(16):4.
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