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基于灰度—梯度共生矩阵的图像型垃圾邮件识别方法

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为了逃避基于文本的垃圾邮件系统的检测,越来越多的垃圾邮件制造者将文本信息嵌入到图像中.为了有效地检测出图像型垃圾邮件,提出了一种基于灰度梯度共生矩阵(GGCM,gray-gradient co-occurrence matrix)的图像型垃圾邮件识别方法.先通过灰度—梯度共生矩阵提取图像的特征信息,然后运用最小二乘支持向量机(LS-SVM,least squares support vector machines)进行分类.实验表明,该方法具有较高的分类精度和较好的实时性.

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来源
《2013年中国教育和科研计算机网第20届学术会议》|2013年|1-4|共4页
会议地点兰州
作者
FENG Bing; 冯兵; LI Zhi-tang; 李芝棠; HUA Gang-lu; 花广路;
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作者单位

中国教育和科研计算机网;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
图像型垃圾邮件; 灰度共生矩阵; 梯度共生矩阵; 最小二乘支持向量机; 纹理特征;

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基于灰度—梯度共生矩阵的图像型垃圾邮件识别方法

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