Fingerprint feature-based text copy detection can rapidly identify the plagiarism, but suffers from the excessive fingerprint density. To resolve the problem, we propose a fingerprint feature extraction algorithm based on the optimal decision, combined with Winnowing algorithm and optimal decision model, and it can extract fingerprint feature from the hash values in the sliding window. The experimental results demonstrate that our algorithm can reduce the fingerprint density when the windows’ fingerprint feature is too adjacent, and the selected fingerprints can represent the text feature on the premise of the accuracy of the text copy and the algorithm.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Optimal Decision-based Fingerprint Feature Extraction 2.1. Optimal Decision Model 2.2. Algorithm Description 2.3. Fingerprint Density Analysis 3. Experimental Results and Analysis 3.1. Data-sets and Evaluation Criteria 3.2. Experimental Results and Analysis 4. Conclusions References
보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Security and Its Applications
간기
격월간
pISSN
1738-9976
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Security and Its Applications Vol.10 No.11