[發明專利]利用圖片的局部不變特征檢測圖像型垃圾郵件的方法無效
| 申請號： | 201010139946.8 | 申請日： | 2010-04-02 |
| 公開（公告）號： | CN101819637A | 公開（公告）日： | 2010-09-01 |
| 發明（設計）人： | 張衛豐;楊波;周國強;張迎周;陸柳敏;許碧娣;王慕妮;王宗輝;韓蕊;陸柳青 | 申請（專利權）人： | 南京郵電大學 |
| 主分類號： | G06K9/66 | 分類號： | G06K9/66 |
| 代理公司： | 南京經緯專利商標代理有限公司 32200 | 代理人： | 葉連生 |
| 地址： | 210003 *** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 利用 圖片 局部 不變 特征 檢測 圖像 垃圾郵件 方法 | ||
1.一種利用圖片的局部不變特征檢測圖像型垃圾郵件的方法，其特征在于該方法主要分為以下步驟：
一、首先根據樣本集進行訓練：
步驟1)對待訓練的圖片數據集進行標簽，分為垃圾圖片和正常圖片；
步驟2)采用“健壯特征的加速提取算法”分別提取每個垃圾圖片和正常圖片的局部不變特征描述符，每個局部不變特征描述符由向量構成；
步驟3)利用“均值聚類算法”對訓練集中每個垃圾圖片和正常圖片的局部不變特征描述符進行聚類，最終得到若干個聚類中心；以此聚類中心為參照點，將每個圖片的局部不變特征描述符投影到這些參考點上，這樣將每個圖片標準化為若干維的向量；
步驟4)分別把訓練集中正常圖片和垃圾圖片所對應的向量作為高斯混合模型的訓練樣本，利用最大似然函數估計算法分別估計垃圾圖片集合和正常圖片集合的高斯混合模型的參數；
步驟5)由最大似然函數估計算法得到的垃圾圖片集合和正常圖片集合對應高斯混合模型的參數，這樣可以確定正常圖片集合和垃圾圖片集合的多元高斯混合模型的分布函數；
二、然后進行檢測過程：
步驟21)對于待檢測的圖片，利用健壯特征的加速提取算法來提取圖片的局部不變特征描述符；
步驟22)利用步驟3)中的聚類中心為參考點，對步驟21)中的局部不變特征描述符進行標準化，得到待檢測圖片的向量；
步驟23)以待測試圖片的向量代入分布函數，分別計算正常圖片高斯混合模型的分布函數值和垃圾圖片的高斯混合模型的分布函數值；
步驟24)根據步驟23)得到的分布函數值來進行分類：哪個值大則屬于對應的圖片。?
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