基于SVM的检测图像型垃圾邮件技术研究

• 作者: 徐磊 陈家琪
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: SUSAN SVM 边缘 图像型垃圾邮件
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 125-128
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2875字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.03.032

摘要

垃圾邮件给人们带来了极大的困扰,而图像型垃圾邮件使得传统的反垃圾邮件技术失去了检测能力.在分析图像型垃圾邮件特点的基础上,首先针对传统的SUSAN算子,提出一种自适应阈值SUSAN算法;其次通过源于专家经验的启发性知识筛选图像中的垃圾区域;最后,引入机器学习的支持向量机分类方法.实验表明,论文设计的方法具有很好的鲁棒性与较高的精确度,能够过滤掉图像型垃圾邮件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈家琪	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	84	771	15.0	24.0
2	徐磊	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	23	55	4.0	6.0