计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2010年
16期
157-160
,共4页
图像垃圾邮件%最小二乘支持向量机%支持向量机%分类特征
圖像垃圾郵件%最小二乘支持嚮量機%支持嚮量機%分類特徵
도상랄급유건%최소이승지지향량궤%지지향량궤%분류특정
提出以图像的梯度直方图和颜色直方图作为分类特征,分析最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法以及该算法与传统SVM算法的区别,比较传统分类算法与LS-SVM算法的分类准确度,将LS-SVM算法用于图像垃圾邮件过滤.实验结果表明,该方法能提高图像垃圾邮件的检测率.
提齣以圖像的梯度直方圖和顏色直方圖作為分類特徵,分析最小二乘支持嚮量機(LS-SVM)算法以及該算法與傳統SVM算法的區彆,比較傳統分類算法與LS-SVM算法的分類準確度,將LS-SVM算法用于圖像垃圾郵件過濾.實驗結果錶明,該方法能提高圖像垃圾郵件的檢測率.
제출이도상적제도직방도화안색직방도작위분류특정,분석최소이승지지향량궤(LS-SVM)산법이급해산법여전통SVM산법적구별,비교전통분류산법여LS-SVM산법적분류준학도,장LS-SVM산법용우도상랄급유건과려.실험결과표명,해방법능제고도상랄급유건적검측솔.
