基于颜色与角点特征的图像垃圾邮件识别算法

垃圾邮件制造者将垃圾信息嵌入图像中,使基于文本内容的反垃圾邮件系统失效。对垃圾邮件图像的特点深入分析后,提出一种垃圾邮件图像识别算法。垃圾邮件图像多为计算机合成图像,其颜色不如自然图像丰富,且因含有大量文字导致图像中角点角度值分布呈现出一定的规律性。针对此问题选用颜色和角点特征并结合支持向量机分类算法来识别垃圾邮件图像。实验结果表明,该算法对真实垃圾邮件图像的识别精确率超过98％。     

基于视觉描述符的图像大数据分类算法仿真

图像大数据化是不可阻挡的科技进程,但随着图像数量的增多,传统分类算法在图像识别与分类上具有一定的局限性。为解决大数据图像分类的精确度低下的问题,提出一种融合图像视觉描述符与图像初级特征的分类算法。首先利用迁移学习的优势,从VGG18的最大池化层提取图像的初级特征;然后加个图像预处理,采用“82圆型LBP算子”与“化Canny算子”分别提取同质纹理描述符与边缘直方描述符;最后将图像基础特征与视觉描述符相融合构建基于支持向量机的图像识别分类模型(DES-SVM)。仿真结果表明,经图像视觉描述符与图像初级特征相融合的建模方式,有效的提高了图像分类的精确度,较传统SVM模型相比,DES-SVM模型在UKB图像库与ZBD图像库上准确率、召回率与F指标分别提高了7.85%、8.42%和8.13%。构建的DES-SVM图像识别分类模型通过视觉描述符提取的方式有效的提升了模型的性能。     

结合自适应融合网络与哈希的图像检索算法

卷积神经网络因其对图像识别准确率高而在图像检索领域备受青睐,但处理大规模数据集时,基于卷积神经网络提取的深度特征维度高,容易引发"维度灾难".针对图像检索中深度特征维度高的问题,提出一种基于自适应融合网络特征提取与哈希特征降维的图像检索算法.由于传统哈希处理高维特征复杂度高,因此本文在卷积神经网络中加入自适应融合模块对特征进行重新整合,增强特征表征能力的同时降低特征维度;然后应用稀疏化优化算法对深度特征进行第2次降维,并通过映射获得精简的哈希码;最后,实验以Inception网络作为基础模型,在数据集CIFAR-10和ImageNet上进行了丰富的实验.实验结果表明,该算法能有效提高图像检索效率.     

基于集成学习的图像垃圾邮件过滤方法

目前的图像垃圾邮件过滤技术，大都采用国际上通用的垃圾图像数据集作为训练集，与中国国内图像垃圾邮件的图像特点不一致，图像数据缺乏实时更新，且分类器单一，过滤效果难以保证。针对该问题，在建立国内垃圾邮件图像数据库的基础上，首先提取图像的颜色、纹理和形状特征，再经K-NN分类算法优选出HSV颜色直方图特征对不同分类器进行训练、测试和性能比较，提出将基于粗糙集的K-NN算法、Naive Bayes算法和SVM算法构成的3种基分类器相结合，并基于串行迭代提升的方法形成集成学习的强分类器。该方法可以实现对国内图像垃圾邮件的有效过滤，使图像垃圾邮件过滤的准确率和召回率同时得到提升，分别为97.3%和96.1%，误判率降低到了2.7%。     

基于入侵性杂草优化算法的图像识别的研究

针对小波不变矩提取的特征向量维数过大的问题,提出一种以类间、类内散布矩阵作为可分离判据的离散入侵性杂草优化算法实现特征向量的选择,利用BP神经网络作为分类器进行图像识别。实验仿真结果表明,与现有特征选择算法相比,改进的离散入侵性杂草优化算法对于图像特征向量的选择时间更短,识别正确率更高,能有效提高分类器的性能。     

用于人像提取及半身像合成的生成对抗网络算法

利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)进行标准上半身人像的合成,从普通人像照片中截取部分区域得到面部对齐后的标准化上半身合成图像,处理后的标准化人像实现了目标主体与背景的分离,可以有效地优化目标识别和分割算法的结果.图像的合成过程分为2个主要步骤,首先利用图像特征识别人脸并截取头部区域,然后以裁切后的头部区域为中心进行上半身人像的合成,得到人脸特征点及头部区域对齐后的上半身合成图像.该算法可以有效地从背景中分离人像区域,利用合成后的图像进行图像分割和评价,可以避免图像背景对于图像识别主体的干扰.通过自有数据集验证了该算法可以改善分割算法的精确度、召回率和F值,最终合成人脸图像的Facenet平均距离及标准差相比现有的人脸图像正则化算法均有减小,通过在CelebA及LFW等通用数据集上的验证测试,显示出算法具有良好的通用性和适应性,该算法可以广泛适用于人像照片的主体提取和人像合成,作为分割和识别等应用的前置步骤.     

基于文本区域特征的图像型垃圾邮件过滤算法

垃圾邮件图像中通常含有大量文本区域,且这些区域常含有较多区分能力强的特征。提出一种基于图像中文本区域特征的垃圾邮件图像识别算法。首先提取出图像中文本区域的特征,包括：文本区域数量和面积、色饱和度、文字数量和颜色数量,以及图像的一些属性特征如图像面积等;然后利用支持向量机分类算法来识别垃圾邮件图像。实验表明,对于真实的邮件图像集,算法能够识别出98.5%的垃圾邮件图像,且正确率超过98%。     

数据挖掘技术在垃圾邮件检测中的应用

研究垃圾邮件检测准确性问题,提高网络安全。邮件特征具有高维、冗余量大,传统检测模型无法降低特征维数,冗余信息难以消除,导致计算时间长,空间复杂度大,垃圾检测正确率低等缺陷,为提高垃圾检测正确率,提出一种白名单和支持向量机相结合的两层垃圾邮件检测模型。采用聚类特征技术对特征进行聚类,降低特征维数,消除特征间冗余信息,将白名单检测技术作为垃圾检测系统第一道防线,检测已知地址垃圾邮件,支持向量机作为第二道防线,检测新的垃圾邮件,提高网络安全。采用垃圾邮件数据对模型性能进行检验,实验结果表明,两层垃圾邮件检测模型有效提高了垃圾邮件检测效率和正确率,为通信邮件管理提供了有效的手段。     

一种基于SMO算法的垃圾邮件过滤系统设计

垃圾邮件问题日益严重,给人们带来了极大困扰.基于SMO算法的垃圾邮件过滤方法将统计方法应用到垃圾邮件的判定上,是进行垃圾邮件处理的有效手段.本文介绍了基于SMO算法的垃圾邮件过滤系统模型,并对中文分词、特征选择、SMO算法等关键技术进行了阐述.SMO算法的引入势必会使系统在高效过滤垃圾邮件的同时,提高处理数据的速度.     

多光谱图像纹理特征数据挖掘方法仿真

为了更好地实现多光谱图像特征数据处理效果,将数据挖掘引入到多光谱图像特征数据处理中。但当前多光谱图像纹理特征数据挖掘过程中,普遍存在着特征数据挖掘时间过长、成本消耗过大、数据挖掘精确度较低等问题。提出基于Contourlet变换的图像纹理特征挖掘方法。对多光谱图像纹理特征数据进行模糊预处理,采用邻近范围相关性等知识去除多光谱图像包络线,在此基础上对多光谱图像纹理特征进行分析,利用形态学滤波算子去除多光谱图像中的噪声点。引用Contourlet变换方法将多光谱图像从空间域变换到频率域,提取了变换分解后的多光谱图像低频子带和高频子带的特征向量,完成多光谱图像纹理特征数据挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘得到的数据均匀度较好、深浅度适中,挖掘精度高,且所提方法挖掘时间较短、成本消耗较低。     

垃圾图像判别中的特征提取与选择研究*

对垃圾图像判别问题中的特征提取和特征选择研究现状进行了总结。从特征的可区分性、鲁棒性和提取效率三个方面比较了垃圾图像判别中的主要特征,分析了特征的优缺点。结合分类学习算法、仿真实验结果,对已有的主要特征选择和分析方法进行比对,为进一步研究特征提取、特征选择方法,提高垃圾图像分类器的性能和效率提供有价值的参考。     

基于改进的局部敏感哈希算法实现图像型垃圾邮件过滤

提出一种快速的图像型垃圾邮件过滤方案,结合半监督机器学习技术改进局部敏感哈希(LSH)算法,基于改进的LSH算法构建垃圾图像特征库索引,提高图像的查找速度。构造了60000个垃圾图像样本,实验结果表明利用改进的LSH算法能有效地提高垃圾图像的过滤速度。     

基于梯度和颜色特征的图像垃圾邮件过滤

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。     

图像型垃圾邮件过滤技术综述

从基于图像特征的图像型垃圾邮件的检测难点入手,总结了目前用于识别垃圾邮件的图像特征,将其归类为文件属性、图像属性等八类特征。对已经用于图像型垃圾邮件分类的五种分类算法,包括支持向量机、决策树法、最大熵模型、DS证据理论、贝叶斯算法进行了理论分析与效果比较。最后对图像型垃圾邮件过滤技术的研究方向进行了展望。     

基于Kolmogorov复杂性的垃圾图像分类模型*

为了进一步遏制图像型垃圾邮件的泛滥,本文首次提出了一种基于Kolmogorov复杂性的垃圾图像分类模型。该模型利用数据压缩技术,实现了对垃圾图像的有效分类。与目前主流垃圾图像分类方法相比,本模型既不需要提取图像中的文字,也不需要对图像特征进行定义和选择,而是一种无参数的分类方法。实验验证了本模型的有效性和鲁棒性,同时还表明,Kolmogorov复杂性在垃圾信息过滤中具有广阔的应用前景。     

基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法

针对微博上存在的大量垃圾评论,提出一种基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法。该方法首先提取表示微博评论的特征值向量,由8个特征值组成,然后通过AdaBoost算法在这些特征上训练出若干个比随机预测好的弱分类器,最后将得到的弱分类器加权集合成高精度的强分类器。从实际的热门新浪微博中提取评论数据集进行实验,结果表明所选取的8个特征是有效的,该方法对于微博垃圾评论的识别拥有较高的识别率。     

图片垃圾邮件过滤技术综述

从图片垃圾邮件的现状着手,通过对图片垃圾邮件的分析,将图片垃圾邮件与文本垃圾邮件之间的不同点进行了对比,并对图片垃圾邮件的特征进行了总结.与此同时,对图片垃圾邮件过滤中常用的一些过滤方法,例如OCR(最优字符识别)以及指纹技术进行了介绍,分析了其优缺点,并结合它们自身的缺点提出了一些建设性看法.最后对最新的反垃圾邮件研究成果作了简略描述,并对垃圾邮件的发展作出了展望.     

基于SVM的垃圾短信过滤系统

传统的垃圾短信过滤方案,以垃圾短信中出现的敏感词作为判断的依据,却忽略了正常短信中出现的词对分类的贡献,并且由于短信用语的灵活性,特征提取难度较大。提出了一种基于svm算法对垃圾短信进行监控和过滤的方案,该方案根据短信内容、短信长度等特征,对短信文本进行向量空间的表示。通过机器学习的方式,对垃圾短信进行判断,过滤。相比传统方法而言,本系统在过滤准确度和效率两方面均获得大幅度提升。