基于Base64编码的垃圾图片过滤方法

• 作者: 徐从富 陈雅芳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾图片 Base64编码 4-gram分词 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 194-196
• 分类号: TP18
• 字数: 3511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.08.067

摘要

针对目前直接提取图片文本特征费时且分类准确率不高,以及使用图像属性特征过滤垃圾图片召回率低下等问题,提出一种快速有效的垃圾图片过滤方法.在使用4-gram切分Base64编码后的图片文本后,通过Binary特征将图片特征项表示为Binary向量,并训练支出向量机分类器来识别垃圾图片.实验结果表明,该方法不仅能够识别不同格式的垃圾图片,而且垃圾图片识别精确率、召回率和F1值分别可达99.85%、99.49%和99.67%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐从富	浙江大学人工智能研究所	78	1329	17.0	35.0
2	陈雅芳	浙江大学人工智能研究所	3	9	2.0	3.0