论文查重系统在识别和处理图片中的文字时，主要依赖于一系列技术和方法。以下是对此过程的详细解释：
一、图片转文字识别（OCR技术）
技术原理：通过扫描或拍照技术，将图片中的文字信息转化为计算机可识别的数字化信息。这一过程通过智能算法进行，具有较强的实时性和准确性。
应用：OCR技术能够有效地检测出论文中隐藏在图表中的抄袭内容，从而提高查重的准确性和全面性。
二、图片与文字结合
方法：对于无法直接进行格式转换或转文字的图片，可以将图片中的信息以文字的形式呈现出来，降低论文查重率。
应用：这种方法在处理一些复杂的图表或图片时特别有效，确保了内容的完整性，并避免查重软件出现误判。
三、图片的哈希值或特征码比对
技术原理：由于图片是一种非文本性的媒介，无法被直接转换成可识别的文字。因此，论文查重软件多数基于对图片的哈希值或特征码进行比对，从而判断两张图片是否一致。
局限性：在实际应用中，存在一些图片的特征码相同，但是图片内容不同的情况。这种情况通常发生在图片中存在很小的差异，如颜色、光线等变化，但是整体的特征码却没有变化。
四、人工比对
必要性：由于现有技术的局限性，特别是对于一些内容较为相似的图片，需要加强人工比对。
操作：在使用论文查重软件时，需要人工对比图片内容，特别是对于可能存在差异或误判的图片。
五、建议与注意事项
选择合适的查重工具：选择具有强大图片处理能力的查重工具，确保能够准确地检测出图片中的抄袭内容。
合理引用标注：在引用图片时，需要在论文查重系统中标注引用，避免被认定为学术不端行为。
添加水印、版权信息：在图片中添加水印和版权信息，注明图片的来源和作者姓名，防止图片被盗取。
不要过度依赖查重系统：虽然查重系统能够提高论文的查重效率，但也需要结合自己的实际情况和专业知识进行判断和处理。
总结来说，论文查重系统通过OCR技术、图片与文字结合、哈希值或特征码比对等多种方法识别和处理图片中的文字。然而，由于技术的局限性，仍需要人工比对和判断，以确保查重结果的准确性和可靠性。
