基于内容的图像型垃圾邮件过滤技术研究  

Research on Content Based Image Spam Filtering Technology

作　　者：刘艳洋 曹玉东[1] 贾旭[1] 

机构地区：[1]辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州121001

出　　处：《辽宁工业大学学报（自然科学版）》2014年第2期86-90,95,共6页Journal of Liaoning University of Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金项目(61272214);辽宁省自然科学基金项目(210302020);辽宁工业大学教师科研启动基金项目(X201216)

摘　　要：提出了一种图像型垃圾邮件的过滤方法,该方法不依赖于附属图像的文字信息,而是直接提取图像本身的视觉特征,包括梯度直方图、颜色直方图和LBP特征。分析了支持向量机(SVM)算法,基于该算法实现了图像型垃圾邮件的过滤,实验结果表明,LBP特征的识别效果好于梯度直方图和颜色直方图特征。The image-based spam filtering scheme was proposed, which does not depend on the text label of the image, however the visual feature is extracted directly, including the image gradient histogram, color histogram and LBP features in the scheme. The Support Vector Machine algorithm was analyzed. Based on this algorithm, the image spam filtering was implemented. The experimental results show that LBP is the best as compared with the image gradient histogram and color histogram.

关 键 词：图像型垃圾邮件 特征提取 支持向量机 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]