查重系统对表格和公式的检测存在技术局限，主要源于其核心依赖的文本匹配机制与结构化内容特性之间的冲突，具体可从以下技术角度解析其“视觉盲区”：
一、传统查重系统的技术框架：以文本比对为核心
主流查重系统（如知网、PaperBye）基于光学字符识别（OCR）和文本相似性算法构建，其工作流程如下：
- 文本提取：通过OCR技术将论文中的文字（包括正文、参考文献、图表标题等）转化为可编辑文本。
- 数据库比对：将提取的文本与系统数据库中的文献进行逐字匹配，计算重复率。
- 算法规则：通常以连续13字重复或特定短语匹配为判定标准，辅以句子结构分析。
问题根源：表格和公式常以非文本形式存在（如图片、矢量图、LaTeX代码），传统OCR技术对其解析能力有限，导致系统无法直接识别内容。
二、表格的检测盲区：结构化数据与文本的割裂
- 图片格式表格：
- 若表格以JPG/PNG等位图形式插入，OCR技术难以准确提取其中的文字（尤其是低分辨率或复杂排版表格），系统仅能通过图片哈希值比对检测完全相同的图片，但无法分析内容相似性。
- 案例：医学论文中多篇使用相似流程图模板的论文，若图片未被完全复用，系统可能漏检。
- 文本格式表格：
- 纯文本表格（如Word表格）可被系统直接解析，但若内容为原创数据或公式推导结果，系统可能因缺乏对应文献而误判为“非重复”。
- 漏洞：直接复制他人表格内容（尤其是跨学科冷门文献）可能因数据库覆盖不足而逃过检测。
三、公式的检测盲区：符号逻辑与语义理解的挑战
- 图片公式：
- 手写公式扫描件或公式截图因无法被OCR解析，成为传统系统的“绝对盲区”。例如，某硕士论文中手写公式未被检测，但MathType公式因生成代码相同导致重复。
- 文本公式：
- LaTeX公式：部分系统（如Turnitin）可解析LaTeX代码的语义结构，但若公式为学科标准表达式（如爱因斯坦质能方程），系统可能因“常见性”而忽略重复。
- Word公式编辑器：知网对Word内置公式的识别率约60%-70%，且仅能匹配代码层面的重复，无法理解公式逻辑。例如，两个形式不同但等价的公式（如E=mc2与m=c2E）可能被系统视为不同内容。
- 语义理解局限：
- 传统系统缺乏对公式数学意义的解析能力，无法判断两个公式是否等价或推导关系。例如，论文中通过变形得到的公式若与原文代码不同，系统可能漏检。
四、技术突破与未来趋势：多模态检测的崛起
为弥补盲区，新一代查重系统正引入以下技术：
- AI图像识别：
- 2024年IEEE研究显示，AI对图像内文字的识别准确率已达89%，可解析矢量图（如SVG）中的文字图层，甚至通过图注关键词关联跨语言图表（如中文图表翻译为英文后仍被检测）。
- 公式语义查重：
- 中国知网计划2026年推出公式语义查重功能，通过分析公式的数学结构（如变量关系、运算顺序）而非表面代码，识别等价公式。例如，E=mc2与m=c2E将被判定为重复。
- 三维图表检测：
- 未来系统可能扩展至3D模型或动态可视化内容，通过“视觉指纹”技术识别相似图表结构。
五、学术实践中的应对策略
- 原创性优先：
- 表格数据应通过独立实验或调研获得，公式推导需详细记录过程，避免直接复制。
- 规范引用：
- 若引用他人表格或公式，需在文中明确标注来源，并附上原始数据或代码文件（如Matlab脚本）供验证。
- 技术预检：
- 使用支持多模态检测的工具（如iThenticate 2025版）进行自查，提前发现潜在风险。
总结：查重系统对表格和公式的“畏惧”本质是技术演进与学术规范博弈的体现。随着AI技术渗透，未来系统将更擅长解析结构化内容，但学术诚信的核心始终在于研究者的自律与创新。
