Figure Plagiarism Detection Techniques

Abstract

Plagiarism detection and prevention became one of the research and educational challenges. Many students and researchers tend to copy other works and idea in their researches, projects, and assigned tasks. Most of the papers that are meant for Plagiarism detection are focusing on Plagiarism from text point of view. There is no significant work on figure& diagrams Plagiarism detection. In This paper a hybrid Discrete Wavelet transform (DWT) and Discrete Cosine Transform (DCT) compression techniques are used to extract the essential features to build the Perceptual Hash then the Perceptual Hash is used as new features in figure plagiarism detection. اكتشاف الانتحال والحماية منه واحدة من التحديات البحثية والتعليمية. اتجه العديد من الطلاب والباحثين إلى نسخ الأعمال والفكرة عند إجراء البحوث والمشاريع والمهام المعينة. وتركز معظم الأوراق التي تهدف إلى كشف الانتحال على الانتحال من وجهة نظر النصوص. ليس هناك عمل ذو أهمية في اكتشاف انتحال الاشكال توضيحية .تم في هذه الورقة استخدام خليط بين تقنيات تحويلة الموجات المتقطع وجيب التمام المتقطع لاستخلاص السمات الاساسية التي تستعمل في تكوينالتراكيب الإدراكية التي سوف تستخدم كصفات اساسية في كشف انتحال الاشكال التوضيحية.