论文查重不同颜色处理

论文查重不同颜色代表什么？那就是有重复的了，那你就给把这一段你重新更改一下。

红色就是必须要修改的地方，与别人的论文完全雷同，你可以用自己的话重新组织，也就是把别人的话改成自己的话。论文查重一般是连续13个字和别人一样就被认为的红色，所以你尽量用自己的语言重新说一遍。

最主要是改红色的部分吧，因为我在paperfree查的是说红色部分的相似度是80%以上的，其次才是黄色部分的。按自己的语句去改，还是不要借鉴和抄袭别个的。因为都有可能会检测出来！

当我们在查重系统中进行查重时，查重结束后，查重系统会为我们提供详细的查重报告，这是非常有价值的。比如paperfree论文查重报告，根据这份查重报告，你可以修改论文。完成毕业论文的写作后，学生还需要查重论文，论文的重复率直接决定了你能否参加论文答辩。进行论文查重会得到详细的查重报告，论文查重报告会详细的标注哪里重复以及重复率是多少，一般分为三种颜色标注，即红色、黄色和绿色。红色部分代表重复率比较高，黄色部分代表重复率偏高，绿色部分代表正常，没有跟别人重复。如果论文查重报告中黄色部分很多，虽然黄色部分代表的查重率不是很高，但是很多黄色部分组成起来，也会造成论文查重率较高。每个人都必须修改标记黄色的部分。可以重新排列重复的句子，加入一些自己的想法，这样可以达到降低论文重复率的效果。如果黄色部分有些实在无法修改，我们可以通过截图插入的方法，目前论文查重系统对图片识别能力比较差，可以通过这种方法进行降重。在降低论文重量的过程中，每个人肯定会有很多新的想法，可以修改论文中的不足，提高论文的质量。

论文查重中颜色不同

黄色的文字是“引用”，红色的文字是“涉嫌剽窃”。剽窃是指在写作中使用别人的观点或表述而没有恰当地注明出处。包括逐字复述、复制别人的写作，或使用不属于自己的观点而没有给出恰当的引用。

扩展资料：

预防措施

抄袭、剽窃等学术不端行为主要是学风、教风的问题。虽然彻底禁绝学术不端行为的想法并不现实，但从内因上可以通过学生加强道德自律，从外因上可以通过教育和纪律等方法进行防治。具体而言，可分为三个方面：首先，学校和老师应当重视对学生学术道德的教育，让学生形成遵守学术规范的意识。其次，教师要以身作则，带头遵守学术规范，维护学术环境。

再次，要严格惩处学术不端行为，抄袭者必须为其行为付出代价。如果没有惩处，只会纵容抄袭等现象的频频发生。著名教育问题研究专家熊丙奇博士认为，防止“学位论文抄袭”的关键在于真正实行导师制。

他指出，近年来出现的学位论文抄袭事件，共同的原因是在平时培养中，老师对学生的指导很少，在审阅学生的论文时，导师放宽要求，甚至有的老师根本就没认真审阅。现行制度下的中期答辩、论文盲审等，都很难真正避免论文质量不高、学术不端问题。不改革制度想避免学术不端，是不可能完成的任务。

参考资料：百度百科——论文检测服务

参考资料：百度百科——论文抄袭

很多的话就需要逐字逐句的进行降重了，可以删除冗余的内容也可以进行同义替换。

以paperpp论文查重系统为例，橙色字表示轻度抄袭，红色表示严重抄袭，绿色表示合格。不同的查重系统用来表示这些意思的颜色会不一样，具体还是要看查重网站的说明。

以知网查重系统报告为例，目前在知网硕博系统，以及本PMLC系统报告里，红色是代表有抄袭重复的部分，绿色是代表引用重复的部分。引用也是算到总重复里面，都需要做修改的。

论文查重结果不同颜色

可以到一些知网自助查重网站：学术不端网、PaperEasy、蚂蚁查重网。

重复厉害的是红色的，重复轻的是黄色的！不同工具是不一样的，这个不用纠结，手机迅捷论文查重也是这样的，大家写完论文可以查重，这样就能毕业了。

我们在论文查重系统进行检测后，过几分钟就能拿到报告，要是论文查重的人数较多，那么拿到报告的时间会更长一些。我们在完成论文查重后，可以直接下载报告压缩包，有很多同学是第一次接触论文查重，所以不知道怎么看查重报告，下面就跟小编一起来看看吧。

许多同学拿到论文查重报告后，只是觉得报告内容很长很详细，不知道从哪里开始看起。那么报告中这么多的内容讲的是什么呢？我们需要了解论文查重报告是由几部分组成的。

1、首先我们看到检测报告中有标题作者论文总体重复率。

2、接下来我们可以看到检测报告中的每个段落，每一句中都进行了很多标注。有红色字体，橙色字体，绿色字体和黑色字体，不同颜色字体都代表了不同的查重率，红色字体代表重复率在80％~100％，橙色字体表示重复率在50％~80％，绿色或者黑色字体说明论文这一部分没有重复。

3、点击红色或者橙色的部分，我们可以看到论文中重复部分的一些来源相似内容的片段，都会非常详细的显示出来。

通过以上内容，我们能够清楚的知道自己的论文哪些是重复的，哪些是不需要修改的，实际上看懂论文查重报告还是非常简单的，因为报告会把每个部分的内容都详细的进行说明标注。

论文查重的不同颜色代表什么

大学毕业论文的查重检测非常重要，特别是现在大学似乎在提高查重的标准，这让学生们非常痛苦。如果你能提前检测论文，你可以多次修改它，你不必担心问题。此外，查重系统将有详细的报告，以了解论文的具体情况。论文查重不同颜色代表什么？今天paperfree小编给大家讲解。 1.绿色部分：如果报告上有很多绿色部分，你的论文相对可靠。一般来说，重复检查率不高。绿色是原始部分，即系统不检查您的句子是否相似，不需要修改。在重复检查过程中，最重要的是提高绿色部件的比例。对于80％以上的绿色部分，您的论文基本合格。 2.红色部分：红色部分是一个严重的重复部分。一般来说，如果你的论文的复习颜色是红色的，这意味着你的论文内容的相似性已经达到了80％以上。这就是为什么很多人在一段中被标记为红色，因为目前的复习系统是智能和模糊的复习，也就是说，如果你的论文超过80％与其他文件相同，那就是严重的重复。因此，简单地改变句子的位置并删除句子是绝对无用的。应改变内容的写作方法和文本。 3.黄色部分：这部分论文的相似性一般在50％以内，但不超过50％。如果不想重复检查率过高，必须修改这部分。事实上，超过50％的黄色部分被标记为红色。此外，上述图书馆不断添加更多文章，因此黄色部分也需要修改。在理解了检查论文查重的意义后，我们仍然应该知道如何修改它。红色标记的位置必须更改。绿色部分表示没有重复，不需要进行修改。黄色部分可根据您的实际情况进行修改，以真正降低查重率到学校的要求。

1、相似度：

其实就是论文的总重复率，是查重系统根据提交的论文与数据库收录进行对比所得出的一个大致结果，可以说包含了其中所有的数据，包括引用率等。

2、引用率：

就是论文中的引用内容对比全文来说引用部分占了多少比重，同样是以百分比的形式表现出来，引用部分一般是借鉴摘抄的他人作品内容观点。

3、复写率：

是指论文在查重系统中检测时，去除掉引用率之后的重复率，这也就是说抄袭率，抄袭率过高自然是无法顺利通过论文查重，因此需要注意检测出来的抄袭部分，然后对其进行修改

4、自写率：

是指论文中没有重复的部分，可以不用进行修改，此数据越高则表示论文的原创性越高，越能够快速通过论文查重。

毕业论文图像处理颜色识别

1楼说的对，识别圆就用Hough圆检测函数cvHoughCircles()；至于识别颜色，无非就是写一个循环函数对每个像素判断，不麻烦。都不用二值化。函数定义：CvSeq* cvHoughCircles( CvArr* image, void* circle_storage,int method, double dp, double min_dist, double param1=100, double param2=100,int min_radius=0, int max_radius=0 )。使用例子：CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); //定义存储器cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );//将原图转换为灰度图处理cvSmooth( gray, gray, CV_GAUSSIAN, 9, 9 ); // 平滑图像CvSeq* circles = cvHoughCircles( gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, gray->height/4, 200, 100 ); //调用Hough圆检测函数，其中后面几个参数可以根据实际情况修改int i; //画出检测到的所有圆。for( i = 0; i < circles->total; i++ ){ float* p = (float*)cvGetSeqElem( circles, i ); cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 ); cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), cvRound(p[2]), CV_RGB(255,0,0), 3, 8, 0 );}

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：

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。

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]。

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 Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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cvHoughCircles()Finds circles in grayscale image using Hough transform这个可以找到灰度图里面的○。