辽宁工业大学学报（自然科学版）
遼寧工業大學學報（自然科學版）
료녕공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF LIAONING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2014年
2期
86-90,95
,共6页
图像型垃圾邮件%特征提取%支持向量机
圖像型垃圾郵件%特徵提取%支持嚮量機
도상형랄급유건%특정제취%지지향량궤
image spam%feature extraction%support vector machine
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。
提齣瞭一種圖像型垃圾郵件的過濾方法，該方法不依賴于附屬圖像的文字信息，而是直接提取圖像本身的視覺特徵，包括梯度直方圖、顏色直方圖和 LBP 特徵。分析瞭支持嚮量機(SVM)算法，基于該算法實現瞭圖像型垃圾郵件的過濾，實驗結果錶明，LBP特徵的識彆效果好于梯度直方圖和顏色直方圖特徵。
제출료일충도상형랄급유건적과려방법，해방법불의뢰우부속도상적문자신식，이시직접제취도상본신적시각특정，포괄제도직방도、안색직방도화 LBP 특정。분석료지지향량궤(SVM)산법，기우해산법실현료도상형랄급유건적과려，실험결과표명，LBP특정적식별효과호우제도직방도화안색직방도특정。
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.
