Görüntü Metin Bulucu
Görüntülerde Yazı Benzerliği ve Plagiarizmi Nasıl Keşfedilir

Görüntülerde Yazı Benzerliği ve Plagiarizmi Nasıl Keşfedilir

Görüntülenen resimlerde benzer veya plagiarize edilmiş metin tespiti akademik bütünlük, içerik incelemesi ve yasal koruma için önemlidir. .NET için Aspose.OCR Image Text Finder, arşivler veya belge setleri üzerinden içeriğin benliklerini tespit etmenizi sağlar.

Gerçek Dünya Sorunları

Çoğaltılmış veya kopyalanmış metinlerin manuel tespit edilmesi tarama görüntülerinde verimsiz ve hataya dayalıdır. otomatik OCR yönlendirilmiş karşılaştırma, akademik, iş veya yasal ihtiyaçlar için ölçek ve tekrarlanabilirlik sağlar.

Çözüm Özetleri

Her resimden metni çıkarın ve yüksek benzerlik için bir korpus veya hedef ayarına karşı karşılaştırın. bayrak ve rapor inceleme veya takip için şüpheli maçlar.

Ön koşullar

  • Visual Studio 2019 veya sonraki
  • .NET 6.0 veya sonraki (veya .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR için .NET için NuGet
PM> Install-Package Aspose.OCR

adım adım uygulama

Adım 1: Görüntü setlerinizi hazırlayın 

string[] archiveFiles = Directory.GetFiles("./archive", "*.png");
string[] submissionFiles = Directory.GetFiles("./submissions", "*.png");

Adım 2: Görüntülerden metin çıkarın 

RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English;
AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
Dictionary<string, string> archiveTexts = new Dictionary<string, string>();
foreach (string file in archiveFiles)
{
    string text = ocr.Recognize(new OcrInput(InputType.SingleImage) { file }, settings)[0].RecognitionText;
    archiveTexts[file] = text;
}

Adım 3: Benzerlik veya Çoğaltma için karşılaştırma

Basit bir metin benzerliği fonksiyonu (örneğin, Levenshtein mesafesi, Jaccard endeksi) veya bir .NET paketini fuzzy eşleştirmek için kullanın:

foreach (string subFile in submissionFiles)
{
    string subText = ocr.Recognize(new OcrInput(InputType.SingleImage) { subFile }, settings)[0].RecognitionText;
    foreach (var kvp in archiveTexts)
    {
        double similarity = JaccardSimilarity(subText, kvp.Value); // custom function or library
        if (similarity > 0.8) // Tune threshold for your needs
        {
            File.AppendAllText("plagiarism_log.csv", $"{subFile},{kvp.Key},{similarity}\n");
        }
    }
}

// Example Jaccard similarity (token-based)
double JaccardSimilarity(string text1, string text2)
{
    var set1 = new HashSet<string>(text1.Split());
    var set2 = new HashSet<string>(text2.Split());
    int intersect = set1.Intersect(set2).Count();
    int union = set1.Union(set2).Count();
    return (double)intersect / union;
}

Adım 4: Kayıt ve inceleme sonuçları

  • İnsan veya akademik / yasal inceleme için ihraç şüpheli maçlar

Adım 5: Tam bir örnek 

using Aspose.OCR;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        string[] archiveFiles = Directory.GetFiles("./archive", "*.png");
        string[] submissionFiles = Directory.GetFiles("./submissions", "*.png");
        RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
        settings.Language = Language.English;
        AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
        Dictionary<string, string> archiveTexts = new Dictionary<string, string>();
        foreach (string file in archiveFiles)
            archiveTexts[file] = ocr.Recognize(new OcrInput(InputType.SingleImage) { file }, settings)[0].RecognitionText;
        foreach (string subFile in submissionFiles)
        {
            string subText = ocr.Recognize(new OcrInput(InputType.SingleImage) { subFile }, settings)[0].RecognitionText;
            foreach (var kvp in archiveTexts)
            {
                double sim = JaccardSimilarity(subText, kvp.Value);
                if (sim > 0.8)
                    File.AppendAllText("plagiarism_log.csv", $"{subFile},{kvp.Key},{sim}\n");
            }
        }
    }
    static double JaccardSimilarity(string text1, string text2)
    {
        var set1 = new HashSet<string>(text1.Split());
        var set2 = new HashSet<string>(text2.Split());
        int intersect = set1.Intersect(set2).Count();
        int union = set1.Union(set2).Count();
        return (double)intersect / union;
    }
}

Cases ve Uygulamaları Kullanın

Akademik bütünlük ve plagiarizm tespiti

Kopyalanmış içerik için öğrenci sunumlarını arşivlenmiş kaynaklara karşı görüntülemek.

Yasal ve sözleşme incelemesi

Sözleşmeli dilin yeniden kullanımı veya kopyalanması yasal olarak taranan dokularda tespit edilir.

İçerik Yayıncılığı ve Medya

Yaratıcı endüstrilerde metnin çoğaltılması veya yetkisiz yeniden kullanılması.

Toplu Sorunlar ve Çözümler

1. Sorun: OCR Tanımlama Hataları

** Çözüm:** Yüksek kaliteli tarama ve ton benzerlik sınırlarını kullanın.

Challenge 2: Büyük arşiv setleri

** Çözüm: ** Pre-index veya batch işlemi, gerekirse paralelleştirin.

Challenge 3: Dil veya biçimlendirme varyasyonları

** Çözüm:** Yazıyı normalleştir (düşük durum, durak kelimeleri kaldırın), dil setine göre işlem yapın.

performans değerlendirmeleri

  • Metin benzerliği hesaplamaları, büyük setler için bilgisayar yoğunluğundadır – batch ve program
  • Tüm sonuçları inceleme ve denetim için kaydedin

En İyi Uygulamalar

  • Etiketli sonuçları manuel veya komite incelemesi ile doğrulayın
  • Doğruluk için benzerlik sınırlarını belirleyin vs. sahte pozitifler
  • Tüm kayıtları uyumluluk ve denetim için arşivleyin
  • Yapılandırılmış metin normalizasyonu kullanın

Gelişmiş Senaryolar

Senaryo 1: Benzerlik Sonuçları Görüntüleme

Excel veya BI araçlarını kullanarak CSV’nizden grafikler veya tablolar oluşturun.

Senaryo 2: Gerçek zamanlı sunum taraması için API entegrasyonu

Ekran görüntüleri yüklendiğinde ve anında benzerlik geribildirim sağlar.

Sonuç

Aspose.OCR Image Text Finder for .NET, akademik, yasal ve yayıncılık çalışma akışları için önemli olan resimlerde benzer veya plagiarize edilmiş içeriklerin ölçeklenebilir, otomatik olarak tespit edilmesini sağlar.

See Aspose.OCR .NET API Referans için Daha gelişmiş karşılaştırma ve APIs arama için.

 Türkçe