[發明專利]一種反圖像型垃圾郵件的方法及裝置

無效

• 申請號: 201010179967.2
• 申請日: 2010-05-21
• 公開（公告）號: CN101877066A
• 公開（公告）日: 2010-11-03
• 發明（設計）人: 劉嶠;鄧蔚;羅緒成;王超
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種利用圖像元數據、顏色特征、紋理特征和形狀特征，結合支持向量機自動識別垃圾郵件圖像的方法及裝置；首先提取出圖像的元數據；其次提取出圖像的顏色特征；再次提取出圖像的紋理特征和形狀特征；最后利用支持向量機分類器對圖像進行分類，以判定圖像是垃圾郵件圖像還是正常郵件圖像。

2.如權利要求1所述，提取圖像的元數據、顏色特征、紋理特征和形狀特征，圖像的這些特征可以很好的反映圖像中所含對象的形狀信息；垃圾郵件圖像與正常郵件圖像不同，通常它們的大小比較正常圖片小，顏色較正常圖片單一，紋理沒有正常圖片豐富；利用元數據、顏色特征、紋理特征和形狀特征可以很好的表達這些特征并區分垃圾郵件圖像和正常圖像。

3.如權利要求1所述，利用權力要求2提取的特征并結合所構造的支持向量機分類器對未知圖像進行自動分類，返回結果為正常郵件圖像或者垃圾郵件圖像。

4.權力要求3中的支持向量機分類器的構造方式如下：

首先，獲取大量的垃圾郵件圖像和正常郵件圖像樣本集，當正常圖像樣本數量與垃圾郵件圖像樣本數量相當時，效果最佳；

其次，提取以上圖像集中各幅圖像的元數據、顏色特征、紋理特征和形狀特征，并對這些特征歸一化處理。然后對每一個特征向量手工加上正常郵件圖像或者垃圾郵件圖像標簽；

再次，將這些特征向量作為訓練樣本，利用網格法選取支持向量機的最佳參數；

最后，利用上一步選取的參數和所獲得的訓練樣本作為支持向量機的輸入，訓練生成模型文件，其中包含最佳參數和所選取的支持向量。