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Figcheck的结果界面分为左中右三部分
页面左侧为上传图片预览，支持重新上传和查看小图分割情况；
页面中间区域为潜在相似图片的原文位置（红框显示区），如示例中，一共有17个可能相似的图片对，可以上下滑动预览；
页面右侧显示每一对图片的具体相似区域。
辅助功能
真阳性结果的识别
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右侧几个小按钮可以辅助鉴别假阳性结果和真阳性结果的图片重复类型，分别为“连线”、“灰度”、“画圈”和“画框”。如下图所示：
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检测结果默认用红线连接两张图片间相似的特征点以及重复变换的方式（剪切、翻转、旋转、缩放、镜像等），去掉打钩，则只显示原图。
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点击“灰度”时，原图将获得更大的对比度，用于辅助识别一些经过PS细节处理的重复图片，如在识别WB重复条带时。去掉打钩，则只显示灰色图。
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点击“画圈”时，仅将两图中相似的特征点用圈标注，可以直观查看两图相似点的排布类型属于假阳性还是真阳性(剪切、翻转、旋转、缩放等)。画框即将两图的相似区域用画框的方式展示。
Figcheck采用人工智能算法和自动化处理流程，大幅提高了发现重复图片的效率。需要明确两点：
是两图中客观存在的任何相似点（相似的像素点），都会被Figcheck客观标注，因此结果中出现一些无意义连线是正常的。比如下述假阳性例子中的边缘点连线。
是相似点和相似区的标注是辅助找到图片重复区域的作用，最终仍然需要用肉眼确认是否真的存在重复或是否有意义。比如下述假阳性例子中的空白区域的连线就没有意义。
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假阳性结果的鉴别
两张图片中的空白区域，物体边缘等，因为客观存在的相似像素点会被连线识别，但结合实际学术场景，它们都是没有意义的。如下图分别为空白区域导致的假阳性、边缘无意义的重复点示例图：
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真阳性结果的鉴别
在真阳性时，两图必然存在“相似区”，相似区由至少2个相似点组成，两图中相似点的分布必须对称，“相似区”可能为复制，翻转，缩放，镜像等模式，而假阳性时，两图的相似点不对称，因此无法组成“相似区”，两者的特点很容易帮助我们识别结果是真阳性还是假阳性。如下图：
上图两张WB图中存在多个“相似区”，相似区中的相似点排布对称，该作者很可能对WB进行了上下+左右的翻转。
上图两对WB条带中，作者对左侧的WB条带进行了PS，右侧条带也做了部分PS，两张图显得不同，但“相似区”可以清楚地看到右侧条带的右边，和背景部分是一样的。
上图中，黄色和蓝色为两对“相似区”，而绿色相似点为假阳性的杂点（相似点分布不对称，未能形成相似区）。
上图中，两个流式图为不同实验组的结果，但出现绿色方框标识的“相似区”，这说明两张图片很可能是通过在一次流式实验的不同时间段保存获得，或作者PS了某一张流式图的部分区域。
使用画圈模式，可以明显看到两图相似点为对称分布，形成了“相似区”，经肉眼确认，也是明显一样的图，因此为真阳性的剪切重复。
画圈显示特征点未“对称排布”，肉眼观察也是完全不同的条带，因此为假阳性。
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图片的重复方式
相似点的排布方式代表了图片重复的方式，比如剪切、翻转、旋转、缩放等。如下图所示：
需要注意的是，即使是Figcheck的真阳性结果，也不代表一定违反学术规范，需要根据实际情况判定，例如两种不同荧光颜色标记的细胞荧光图以及它们的Merge图、显微镜的缩放图，图片的标注重复，这些都是学术场景中正常的重复。
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图内重复
一些论文工厂，开始对图片内部进行PS操作，需要警惕。如下图所示，在图内重复的检测结果里，左边显示的是图内重复所在的原图区域，右边显示重复区域和重复细节。
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