[发明专利]一种基于高阶自相关特征的垃圾邮件图像识别方法及装置无效
申请号: | 200810044493.3 | 申请日: | 2008-05-30 |
公开(公告)号: | CN101594314A | 公开(公告)日: | 2009-12-02 |
发明(设计)人: | 程红蓉;刘峤;陈佳;万明成;邓蔚;刘伟 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | H04L12/58 | 分类号: | H04L12/58;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 610054四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明涉及图像处理技术和模式识别领域的相关技术,公开了一种利用垃圾邮件图像自动识别的方法及装置。利用图像的高阶自相关特征并结合支持向量机实现对正常邮件图像和垃圾邮件图像的自动分类。首先,利用边缘检测算子提取出图像的二值化边缘;其次,根据高阶自相关函数设计出25个3×3高阶自相关特征提取模板,并利用这些模板获取图像的25维高阶自相关特征;再次,对获取到的25维高阶自相关特征作归一化处理,使得所有特征值位于0到1之间;最后,利用支持向量机分类器对图像进行自动识别。本发明中,由于高阶自相关特征具有平移、旋转不变性,使得该装置具有较好的抗干扰性能。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 相关 特征 垃圾邮件 图像 识别 方法 装置 | ||
【主权项】:
1一种利用图像高阶自相关特征,结合支持向量机自动识别垃圾邮件图像的方法及装置。首先提取出图像的边缘信息,获得图像的二值化边缘图像;其次利用从高阶自相关函数转化而来的25个用于提取高阶自相关特征的模板获取图像的高阶自相关特征;再次对所提取的特征进行规一化处理,获得特征值都在0和1之间的特征向量;最后利用支持向量机分类器对图像进行分类,以判定图像是垃圾邮件图像还是正常邮件图像。
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