图像垃圾邮件过滤技术的研究.pdf

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1、分类号：学校代码：10373密级：学号：10812081205硕学论士位文题目：图像垃圾邮件过滤技术的研究论文作者宋文指导教师张明新专业名称计算机软件与理论研究方向模式识别申请学位类别工学硕士淮北师范大学研究生处2011年6月10日学位论文独创性声明本学位论文是作者在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我们所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。学位论文作者和导师均承担本声明的法律责任。学位论文作者签名：____________日期：__________导

2、师签名：__________日期：__________学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解淮北师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属淮北师范大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权淮北师范大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授权书。学位论文作者签名：____________日期：__________导师签名：__________日期：__________图像垃

3、圾邮件过滤技术的研究摘要图像垃圾邮件过滤技术的研究摘要：本文研究总结了目前图像垃圾邮件过滤技术和图像垃圾邮件分类的算法，并对各种垃圾邮件检测算法进行了性能分析。针对不同的图像垃圾邮件类型，本文提出了两种实现图像中文本区域定位的算法，最后提出了基于二级过滤的图像垃圾邮件识别算法，该算法是利用文本区域特征和基于关键字匹配相结合的思想，设计了二级过滤模型，能够较好的提高图像垃圾邮件的识别率。在文本区域定位算法中，针对背景单一的纯文本型垃圾邮件提出了基于边缘和形态学处理的文本区域定位算法，该算法首先利用彩色图像边缘检测进行边缘检测，对灰度边缘图像进行阈值分割处理去除一些干扰背景点，再结

4、合形态学处理的相关技术提取出候选的文本区域，最后标记文字连通区域，从而完成文本区域的定位。针对背景复杂的图文混排型垃圾邮件提出了基于小波的文本区域定位算法，该算法是一种在复杂图像中检测文本的复合方法，利用二尺度的小波变换实现了对文本区域的粗检测和细定位，并在算法中结合了形态学的相关技术，最终实现了复杂背景的图像中的文本信息的精确定位。为了提高图像垃圾邮件的识别率，本文提出一种基于二级过滤的图像垃圾邮件识别算法。其中第一级过滤需要经过两个阶段，首先选择并提取出区分度好的文本区域特征并结合支持向量机分类算法来判断邮件是否为图像垃圾邮件；然后对图像中文字区域中的文字内容进行分析，提取

5、出文字区域中的文字，采用基于关键字的匹配的方法来判断邮件是否为图像垃圾邮件。在第一级过滤后，可能有的垃圾邮被误判为正常邮件，因此需要第二级过滤，第二级过滤主要是对第一级过滤的结果进行分析判别，从而得到正确的分类结果。实验证明，经过二级过滤后可有效提高图像垃圾邮件的识别率。实验结果表明，本文提出的文本区域定位算法和图像垃圾邮件识别算法具有良好的鲁棒性，准确性较高。关键词：图像垃圾邮件；邮件过滤；文本区域定位；小波；二级过滤I图像垃圾邮件过滤技术的研究AbstractOnTechnologyofImage-BasedSpamFilteringAbstract：Thearticles

6、tudiesandsummarizesthecurrenttechnologyofimage-basedspamfilteringandthealgorithmofimage-baseddivision.Italsoanalyzestheperformanceofavarietyofspamdetectionalgorithms.Accordingtothetypesofimage-basedspam,thearticleproposestwoalgorithmstolocatethetextrange,andthefinalalgorithmoftwo-rank-filter

7、ing-basedimagedetection.Theideaofcombiningthefeaturesoftextrangewithkeywordmatchingisadoptedinthelatter.Two-rankfilteringpatternisalsodesigned.Thealgorithmcouldeffectivelyimprovetherateofimage-basedspamdetection.Thealgorithmofedge-and-Morphology-ba