估计科学图像复用的零模型以支持科研诚信调查
计算机视觉与模式识别
2020-03-03 v1 机器学习
机器学习
摘要
当科学中出现可疑的图表复用案例时,科研诚信调查人员常难以反驳作者声称的“纯属偶然”。换言之,当图像特征发生“碰撞”时,很难判断其是否罕见。本文提供一种通过统计估计该特征在所有科学图像中随机出现的概率来预测图像特征稀有度的方法。我们的方法基于使用PubMed Open Access Subset数据集中逾700万张图像的ORB特征的高维密度估计。我们表明,该方法可通过为科学图像复用提供零假设进而在审议中给出p值,从而在科研诚信调查中产生有意义的反馈。我们将该模型应用于一组复杂度递增的图像,并确认其如预期产生递减的p值。我们讨论了其在科研诚信调查中的应用及未来工作。
引用
@article{arxiv.2003.00878,
title = {Estimating a Null Model of Scientific Image Reuse to Support Research Integrity Investigations},
author = {Daniel E. Acuna and Ziyue Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.00878},
year = {2020}
}