Nghiên cứu này đề xuất mô hình học sâu ResNet50 để phân loại hình ảnh trong bài báo khoa học, nhằm phát hiện tương đồng và cải thiện tìm kiếm hình ảnh. Mô hình sử dụng ResNet50 đã được huấn luyện trước, kết hợp với tập dữ liệu gồm 12.049 ảnh thuộc 11 lớp, trích xuất từ Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ bằng PyMuPDF. Phương pháp Activation Map Visualization giúp làm nổi bật vùng dữ liệu huấn luyện thông qua sáu kênh đầu tiên của từng lớp khác nhau trên mô hình học sâu. Kết quả cho thấy phương pháp đề xuất đạt độ tin cậy trên 90% trong phát hiện tương đồng hình ảnh, đồng thời xác định được tác giả và năm xuất bản bài báo gốc. Mô hình ResNet50 cũng được so sánh với AlexNet và VGG16, cho thấy khả năng tổng quát hóa vượt trội trong bài toán nhận diện ảnh phức tạp. Nghiên cứu này đặt nền móng cho giải pháp phát hiện tương đồng hình ảnh các ấn phẩm khoa học
