简介： 本发明公开了一种基于强化学习的学术图像复用检测方法，首先使用强化学习模型迭代地选择训练样本标注并对特征匹配参数进行调整，得到最优匹配参数；之后接收进行复用检测的图像，使用SIFT特征提取得到其特征点图，最后使用最优匹配参数和双向匹配策略的特征匹配方法对特征点进行匹配、判定匹配结果并输出特征点匹配图。该方法在使用中通过主动向用户接收反馈标注，动态地持续学习以提升检测性能，可应对数据特点的迁移和新的数据类别，自动适应不同的实际应用场景；采用双向匹配机制进行特征点筛选，鲁棒性更好，特征点匹配置信度更高，检测结果查准率更高。